[发明专利]一种基于Embedding的实时个性化金融产品推荐算法

摘要

本发明公开了一种基于Embedding的实时个性化金融产品推荐算法，包括以下几个步骤：S1、银行通过业务系统采集用户的个人信息和近期资产评估情况；S2、训练集的构建，对用户的历史金融产品购买情况(浏览情况)构建训练集；S3、对数据集进行处理，采集负样本；S4、利用skip‑gram分别对离线点击过的产品、实时点击的产品、候选产品进行Embedding训练；S5、根据Embedding训练结果在基于历史点击产品的基础上计算实时点击产品与候选产品之间的物品相似度，然后基于物品相似度计算出用户对候选产品的兴趣度，根据兴趣度的高低将产品推荐给客户；本发明基于大数据分析金融产品数据和用户数据，可以将不同类型的产品推荐给合适的人群。