[发明专利]产品推送方法及装置

权利要求书

1.一种产品推送方法，其特征在于，包括：

获取客户倾向产品信息，根据所述客户倾向产品信息生成客户理想产品数据；

根据所述客户理想产品数据和各金融产品数据生成各金融产品的产品相似度；

根据各产品相似度和各营销人员的营销预测数据输入基于产品历史相似度和历史营销数据创建的交易规模模型中，得到各交易规模数据；

根据各交易规模数据确定推荐产品和推送人员，向客户推送所述推荐产品并将所述推送人员的信号源切入所述客户的账号。

2.根据权利要求1所述的产品推送方法，其特征在于，根据各交易规模数据确定推荐产品和推送人员包括：

确定各交易规模数据的最大值对应的金融产品为所述推荐产品，确定各交易规模数据的最大值对应的营销人员为所述推送人员。

3.根据权利要求1所述的产品推送方法，其特征在于，根据所述客户理想产品数据和各金融产品生成各金融产品的产品相似度包括：

根据所述客户理想产品数据和各金融产品确定各产品欧式距离；

根据各产品欧式距离确定各金融产品的产品相似度。

4.根据权利要求1所述的产品推送方法，其特征在于，还包括：

获取各营销人员对应的交易行为数据和客户人脸数据；

将各营销人员对应的交易行为数据和客户人脸数据输入基于交易行为训练数据和客户人脸训练数据创建的营销预测模型中，得到各营销人员的营销预测数据。

5.根据权利要求4所述的产品推送方法，其特征在于，所述客户人脸数据包括客户表情占比数据；

所述产品推送方法还包括：

获取客户历史视频，根据所述客户历史视频获取客户表情图像；

利用卷积神经网络对所述客户表情图像进行特征提取得到各客户表情概率；

根据各客户表情概率确定客户表情占比数据。

6.根据权利要求5所述的产品推送方法，其特征在于，所述客户人脸数据还包括客户人脸正对数据；

所述产品推送方法还包括：

根据所述客户历史视频获取客户人脸图像；

将客户人脸图像输入基于人脸训练图像创建的人脸角度识别模型中，得到客户人脸角度数据；

根据客户人脸角度数据确定客户人脸正对数据。

7.根据权利要求5所述的产品推送方法，其特征在于，基于产品历史相似度和历史营销数据创建交易规模模型包括：

执行如下迭代处理：

根据所述产品历史相似度、所述历史营销数据和规模模型参数确定规模预测数据；

根据所述规模预测数据和对应的规模实际数据确定规模损失函数；

当所述规模损失函数小于预设规模损失函数阈值时，根据所述规模模型参数创建交易规模模型，否则根据所述规模损失函数更新所述规模模型参数，继续执行所述迭代处理。

8.一种产品推送装置，其特征在于，包括：

理想产品数据生成模块，用于获取客户倾向产品信息，根据所述客户倾向产品信息生成客户理想产品数据；

产品相似度模块，用于根据所述客户理想产品数据和各金融产品数据生成各金融产品的产品相似度；

交易规模数据模块，用于根据各产品相似度和各营销人员的营销预测数据输入基于产品历史相似度和历史营销数据创建的交易规模模型中，得到各交易规模数据；

推送模块，用于根据各交易规模数据确定推荐产品和推送人员，向客户推送所述推荐产品并将所述推送人员的信号源切入所述客户的账号。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的产品推送方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述的产品推送方法的步骤。