[发明专利]基于机器学习的推荐保险产品的方法及相关设备在审
| 申请号： | 201910046798.6 | 申请日： | 2019-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN109903168A | 公开（公告）日： | 2019-06-18 |
| 发明（设计）人： | 金戈;徐亮 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/08 | 分类号： | G06Q40/08;G06Q30/06;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市京大律师事务所 11321 | 代理人： | 刘立天 |
| 地址： | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于机器学习的推荐保险产品的方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合至少包括保险产品特征和购买人群特征；根据所述训练样本集合建立因子体系，将所述因子体系输入自编码结构；根据所述保险产品特征和所述购买人群特征，对所述自编码结构进行训练，得到自编码模型，所述自编码模型用于提取保险产品的隐含特征向量以及输出保险产品的隐含特征；根据所述自编码模型获取保险产品的第一隐含特征向量；向所述自编码模型输入用户行为特征；根据所述用户行为特征和所述自编码模型，匹配出与所述用户行为特征匹配的目标保险产品。通过采用本方案，能够优化特征提取和提高推荐精度。 | ||
| 搜索关键词： | 保险产品 自编码 训练样本集合 用户行为特征 隐含 基于机器 人群特征 特征向量 匹配 存储介质 模型获取 模型输入 输出保险 特征提取 购买 学习 申请 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的推荐保险产品的方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本集合，所述训练样本集合至少包括保险产品特征和购买人群特征；根据所述训练样本集合建立因子体系，将所述因子体系输入自编码结构；根据所述保险产品特征和所述购买人群特征，对所述自编码结构进行训练，得到自编码模型，所述自编码模型用于提取保险产品的隐含特征向量以及输出保险产品的隐含特征；根据所述自编码模型获取保险产品的第一隐含特征向量；向所述自编码模型输入用户行为特征；根据所述用户行为特征和所述自编码模型，匹配出与所述用户行为特征匹配的目标保险产品。
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