[发明专利]产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种基于大数据的产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，涉及用户画像领域。该方法包括：获取待推荐用户的用户数据，根据标签和用户数据，为各用户确定用户画像标签，根据用户画像标签为用户确定推荐产品，将推荐产品的链接发送至用户终端，基于用户对推荐产品的链接的操作，获取产品推荐转化情况，根据转化情况，调整标签，以根据调整后的标签进行产品推荐。采用本方法能够使得标签根据转化情况灵活地调整和优化，从而根据调整后的标签进行产品推荐时，提高推荐产品的转化率。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，特别是涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

产品推荐，是指为用户推荐相关产品，如向用户推荐金融理财产品等。

传统的推荐方法根据用户属性(如用户兴趣)为用户推荐感兴趣的产品。这种方法考虑了用户兴趣与产品的匹配程度，因而用户对推荐产品的接受程度高，推荐效果好。

但推荐模型是固定的，不能灵活地调整，无法得到优化，导致转化率不能进一步提高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高推荐产品转化率的产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品推荐方法，所述方法包括：

获取待推荐用户的用户数据；

根据标签和所述用户数据，为各用户确定用户画像标签；

根据所述用户画像标签为用户确定推荐产品；

将所述推荐产品的链接发送至用户终端；

基于用户对推荐产品的链接的操作，获取产品推荐转化情况；

根据所述转化情况，调整标签，以根据调整后的标签进行产品推荐。

在另一个实施例中，根据所述转化情况，调整标签的步骤，包括：

获取所述用户数据中完成预设转化行为的代表用户数据；

根据所述代表用户数据，调整所述标签。

在另一个实施例中，所述根据所述代表用户数据，调整所述标签的步骤，包括：

以调整前的标签和所述代表用户数据作为训练集，训练标签确定模型；

将所述用户数据输入所述标签确定模型，得到调整后的标签。

在另一个实施例中，所述根据所述代表用户数据，调整所标签的步骤，包括：

计算所述代表用户数据与各候选标签的第一相关性结果；

根据所述第一相关性结果符合预设要求的候选标签，为所述用户数据更新标签。

在另一个实施例中，在根据标签和所述用户数据，为各用户确定用户画像标签的步骤之前，还包括：

获取所述用户数据中具有代表性的样本用户数据；

计算所述样本用户数据与各候选标签的第二相关性结果；

根据所述第二相关性结果符合预设要求的候选标签，为所述用户数据确定标签。

在另一个实施例中，所述根据用户画像标签为用户确定推荐产品的步骤，包括：

获取待推荐产品；

计算待推荐产品与用户画像标签的匹配度；

将匹配度大于阈值的待推荐产品，确定为该用户的推荐产品。

在另一个实施例中，