[发明专利]理财产品推荐方法、系统、设备和存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种理财产品推荐方法、系统、设备和存储介质，方法包括获取目标客户的产品行为数据；基于产品行为数据确定产品向量化表征；基于产品向量化表征计算得到客户向量化表征；计算客户向量化表征和每个产品向量化表征之间的第一余弦相似度，以及计算任意两个产品向量化表征之间的第二余弦相似度；针对目标客户，基于第一余弦相似度确定第一理财产品推荐排序以及基于第二余弦相似度确定第二理财产品推荐排序。本申请实现了仅使用客户行为数据以及简单计算即可对目标客户进行理财产品推荐，且计算逻辑简单、快速，推荐结果精准性较高的技术效果。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种理财产品推荐方法、系统、设备和存储介质。

背景技术

当前的理财产品推荐主要包括以下几种方法：1、人工进行理财产品推荐。人工推荐方法依赖于营销人员的知识储备，具有较强的主观性，对营销策略理解的不同所导致的推荐结果不同；且人工方式工作量大，针对数量庞大的客户群体进行种类繁多的理财产品的组合推荐，其效率难以保证；2、通过建立理财产品推荐模型进行推荐。基于模型的理财产品推荐依赖于客户基本属性、客户资产配置情况、客户行为等数据，需要提取多种数据的特征进行分类建模，对数据完整性要求较高，且传统的理财产品推荐模型复杂程度高，不适用于时效性高的推荐场景；3、通过向量表征方法表示客户、产品的基本属性。现有的客户、产品向量表征方法多用客户基本属性、产品基本属性等数据直接表示，使用该方式得出的推荐结果离散且稀疏，精准性差。

发明内容

本发明实施例提供一种理财产品推荐方法、系统、设备和存储介质，解决了现有技术中的理财产品模型较为复杂，计算量大且推荐结果精准性较差的技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种理财产品推荐方法，所述理财产品推荐方法包括：

获取目标客户的产品行为数据，其中，所述产品行为数据包括所述目标客户浏览或购买理财产品的行为参数；

基于所述产品行为数据确定产品向量化表征，其中，所述产品向量化表征用于表征所述目标客户浏览或购买的理财产品；

基于所述产品向量化表征计算得到客户向量化表征，其中，所述客户向量化表征用于表征所述目标客户浏览或购买理财产品的行为；

计算所述客户向量化表征和每个所述产品向量化表征之间的第一余弦相似度，以及计算任意两个所述产品向量化表征之间的第二余弦相似度；

针对所述目标客户，基于所述第一余弦相似度确定第一理财产品推荐排序以及基于所述第二余弦相似度确定第二理财产品推荐排序。

第二方面，本发明实施例还提供了一种理财产品推荐装置，包括：

数据获取单元，用于获取目标客户的产品行为数据，其中，所述产品行为数据包括所述目标客户浏览或购买理财产品的行为参数；

表征确定单元，用于基于所述产品行为数据确定产品向量化表征，其中，所述产品向量化表征用于表征所述目标客户浏览或购买的理财产品；

第一计算单元，用于基于所述产品向量化表征计算得到客户向量化表征，其中，所述客户向量化表征用于表征所述目标客户浏览或购买理财产品的行为；

第二计算单元，用于计算所述客户向量化表征和每个所述产品向量化表征之间的第一余弦相似度，以及计算任意两个所述产品向量化表征之间的第二余弦相似度；

产品排序单元，用于针对所述目标客户，基于所述第一余弦相似度确定第一理财产品推荐排序以及基于所述第二余弦相似度确定第二理财产品推荐排序。

第三方面，本发明实施例还提供了一种理财产品推荐设备，所述理财产品推荐设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；