[发明专利]保险产品推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种保险产品推荐方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标用户的车辆服务信息，并按照预设服务维度，提取车辆服务信息中的多个实体特征；按照预置特征工程，对各实体特征进行增强，得到对应的目标维度特征，并基于目标维度特征，对目标用户进行服务偏好分析，得到服务偏好的相关度得分；根据相关度得分构建用户服务画像，并基于用户服务画像，利用预置协同过滤算法对目标用户进行产品匹配，得到产品推荐信息；根据产品推荐信息，对目标用户进行产品推荐。本发明实现了通过车辆服务信息来实现保险产品的推荐。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种保险产品推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着智能手机的普及，移动互联网进入了高速发展阶段，保险业迎来新一轮扩容潮。借助互联网金融和大数据，保险公司的业务全面开花，有的与电商合作，致力于打造自营的电商平台，有的与互联网公司合作，让保险嵌入到互联网生态中，实现保险的“深层触网”。由此带来了纷繁复杂的信息，造成了信息过载的问题，如何从众多信息中挖掘有用信息，助力保险产品的营销成为保险公司重点关注的问题。

传统的保险产品推荐使用的基本上都是历史的销售数据，考虑不够全面。经过数据分析，发现客户对车辆相关服务(加油服务、洗车服务等)的偏好程度会在一定程度上影响其购买保险产品。但当前并无直接针对车辆加油和其他相关服务进行人工智能的保险产品推荐的方法。

发明内容

本发明的主要目的在于解决现有人工智能产品推荐针对性较低的技术问题。

本发明第一方面提供了一种保险产品推荐方法，包括：获取目标用户的车辆服务信息，并按照预设服务维度，提取车辆服务信息中的多个实体特征；按照预置特征工程，对各实体特征进行增强，得到对应的目标维度特征，并基于目标维度特征，对目标用户进行服务偏好分析，得到服务偏好的相关度得分；根据相关度得分构建用户服务画像，并基于用户服务画像，利用预置协同过滤算法对目标用户进行产品匹配，得到产品推荐信息；根据产品推荐信息，对目标用户进行产品推荐。

可选的，在本发明第一方面的第一种实现方式中，按照预设服务维度，提取车辆服务信息中的多个实体特征包括：按照预设服务维度，统计车辆服务信息在各个预设服务场景中的服务指标；分别计算服务指标在各个服务场景中的分类属性值；根据分类属性值，识别服务维度在各个服务场景中对应的多个实体特征。

可选的，在本发明第一方面的第二种实现方式中，按照预置特征工程，对各实体特征进行增强，得到对应的目标维度特征包括：采用各实体特征建立特征矩阵，并对特征矩阵进行特征分解，得到基础特征和特征融合因子；利用基础特征和特征融合因子进行特征重建，得到融合特征，其中，融合特征包括单特征和复合特征；选取融合特征中的复合特征作为各实体特征增强后的目标维度特征。

可选的，在本发明第一方面的第三种实现方式中，基于目标维度特征，对目标用户进行服务偏好分析，得到服务偏好的相关度得分包括：区分目标用户中各个用户所属的目标维度特征，得到多个特征集，并提取各特征集之间的偏好共性信息；根据偏好共性信息，计算各特征集之间的相似距离，并根据相似距离，计算各个用户之间的相关度得分。

可选的，在本发明第一方面的第四种实现方式中，根据相关度得分构建用户服务画像包括：根据相关度得分，构建用户服务画像模型，并对用户服务画像模型中的参数进行初始化处理，得到分布参数；根据分布参数，利用用户服务画像模型生成分组特征向量，并对分组特征向量进行分组，以及对分组特征向量进行重构；基于分组的结果，计算分组误差，以及基于重构的结果，计算分组特征向量对应的重构概率；采用预置最小化模型方法，对用户服务画像模型进行优化，直到分组误差和重构概率之和小于预设阈值时，得到用户服务画像。