[发明专利]基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质

说明书

本发明涉及一种基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质，该方法包括：从预设的数据源获取用户最新预设时间段的社交数据；对所述社交数据进行分词，并将各个分词计算转换为词汇向量；将每一词汇向量与预设的关键词分别进行相似度计算，确定与每一词汇向量相似度最高的关键词为所述词汇向量的对应关键词；根据对应关键词相似度将所有词汇向量按所述相似度由高到低进行排序，挑选出排序靠前的预设数量的词汇向量；获取所述预设数量的词汇向量的对应关键词，并根据所述对应关键词所标记的金融需求主题确定用户的最新金融需求主题；基于该用户的最新金融需求主题对该用户进行相应金融产品的推荐。本发明提高金融产品推荐的时效性及效果。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质。

背景技术

现有金融领域的推荐系统通常是以用户静态画像数据作为基础来实现特定用户的金融产品推荐。然而，由于用户静态画像数据无法及时更新数据，存在较差的时效性，从而导致现有金融领域的推荐系统的时效性较差，推荐效果较差。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于社交数据的金融产品推荐方法、电子装置及介质，旨在提高金融产品推荐的时效性。

为实现上述目的，本发明提供一种电子装置，所述电子装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于社交数据的金融产品推荐系统，所述基于社交数据的金融产品推荐系统被所述处理器执行时实现如下步骤：

A、从预设的数据源获取用户最新预设时间段的社交数据；

B、对所述社交数据进行分词，并将各个分词计算转换为词汇向量；

C、将每一词汇向量与预设的关键词分别进行相似度计算，确定与每一词汇向量相似度最高的关键词为所述词汇向量的对应关键词，所述关键词预先标记有不同金融需求主题；

D、根据对应关键词相似度将所有词汇向量按所述相似度由高到低进行排序，挑选出排序靠前的预设数量的词汇向量；

E、获取所述预设数量的词汇向量的对应关键词，并根据所述对应关键词所标记的金融需求主题确定用户的最新金融需求主题；

F、基于该用户的最新金融需求主题对该用户进行相应金融产品的推荐。

优选地，所述根据所述对应关键词所标记的金融需求主题确定用户的最新金融需求主题包括：

确定预设数量的词汇向量的对应关键词所标记的金融需求主题中各个不同金融需求主题所占的数量；

根据预设数量的词汇向量中各个词汇向量与对应关键词的相似度，以及各个不同金融需求主题所占的数量按预设评分规则计算出各个不同金融需求主题的评分，选择评分最高的金融需求主题作为该用户的最新金融需求主题。

优选地，所述基于社交数据的金融产品推荐系统被所述处理器执行实现所述步骤B时，包括：

利用预设的分词方式对所述社交数据进行分词，并采用词向量模型word2vec将各个分词计算转换为词汇向量。

优选地，所述基于社交数据的金融产品推荐系统被所述处理器执行实现所述步骤D时，包括：

在预设的推荐给该用户的若干金融产品中，将符合该用户的最新金融需求主题的金融产品的推荐优先级提高，以向该用户优先推荐符合该用户的最新金融需求主题的金融产品。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于社交数据的金融产品推荐方法，所述基于社交数据的金融产品推荐方法包括：

A、从预设的数据源获取用户最新预设时间段的社交数据；

B、对所述社交数据进行分词，并将各个分词计算转换为词汇向量；