[发明专利]保险产品的推荐方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种保险产品的推荐方法，其特征在于，包括：

获取用户的特征数据，以及获取保险产品的特征数据；

对所述用户的特征数据和所述保险产品的特征数据进行交叉处理，得到保险交叉特征向量；

将所述保险交叉特征向量输入至预设订单转化率预测模型中进行转化率预测，得到所述用户对应各个保险产品的预测订单转化率；

基于所述用户对应各个保险产品的预测订单转化率，将所述各个保险产品中的目标保险产品推荐给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对所述用户的特征数据和所述保险产品的特征数据进行交叉处理，得到保险交叉特征向量之前，所述方法还包括：

对用户的特征数据进行方差筛选、递归特征消除，得到用户的筛选后数据；

对保险产品的特征数据进行方差筛选、递归特征消除，得到保险产品的筛选后数据；

对所述用户的筛选后数据进行标准化处理，得到处理后的用户特征数据，以及对所述保险产品的筛选后数据进行标准化处理，得到处理后的保险产品特征数据；

所述对所述用户的特征数据和所述保险产品的特征数据进行交叉处理，得到保险交叉特征向量，包括：

对所述处理后的用户特征数据和所述处理后的保险产品特征数据进行交叉处理，得到保险交叉特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述处理后的用户特征数据和所述处理后的保险产品特征数据进行交叉处理，得到保险交叉特征向量，包括：

确定所述处理后的用户特征数据对应的第一特征向量，以及确定所述处理后的保险产品特征数据对应的第二特征向量；

对所述第一特征向量和所述第二特征向量做交叉卷积处理，得到第一交叉向量；

对所述第一特征向量和所述第二特征向量做高阶交叉处理，得到第二交叉向量；

对所述第一特征向量和所述第二特征向量做交叉线性处理，得到第三交叉向量；

利用预设变换函数对所述第一交叉向量、所述第二交叉向量和所述第三交叉向量做变换处理，得到所述保险交叉特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述保险交叉特征向量输入至预设订单转化率预测模型中进行转化率预测，得到所述用户对应各个保险产品的预测订单转化率之前，所述方法还包括：

构建至少一个预设初始订单转化率预测模型；

收集样本用户的样本特征数据，样本保险产品的样本特征数据，以及样本用户对应各个样本保险产品的实际样本订单转化率；

基于所述样本用户的样本特征数据，所述样本保险产品的样本特征数据，以及所述样本用户对应各个样本保险产品的实际样本订单转化率，对各所述预设初始订单转化率预测模型进行训练，并根据训练结果，确定预设订单转化率预测模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述样本用户的样本特征数据，所述样本保险产品的样本特征数据，以及所述样本用户对应各个样本保险产品的实际样本订单转化率，对各所述预设初始订单转化率预测模型进行训练，并根据训练结果，确定预设订单转化率预测模型，包括：

对所述样本用户的样本特征数据和样本保险产品的样本特征数据进行交叉处理，得到样本保险交叉特征向量；

将所述样本保险交叉特征向量输入至对应预设初始订单转化率预测模型中进行订单转化率预测，得到预测样本订单转化率；

基于同一样本用户对应同一样本保险产品的实际样本订单转化率与预测样本订单转化率，确定各所述预设初始订单转化率预测模型对应的回溯值，其中，所述回溯值用于表征相应预设初始订单转化率预测模型的预测误差；

根据所述回溯值，对各所述预设初始订单转化率预测模型进行过滤，得到所述预设订单转化率预测模型。