[发明专利]一种基于混合策略的债权推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于混合策略的债权推荐方法，其特征在于，包括：

构建相似客户集合U，将客户集合U＝{U₁,U₂,…,U_n}基于历史分成k个类型，得到k个聚类C＝{C₁,C₂,...,C_k}；

从聚类集合中各选取一个用户样本作为初始的质心μ＝{μ₁,μ₂,…,μ_k}；

计算客户样本U_i(i＝1，2，...，n)和各个质心μ_j(j＝1，2，...，k)的距离d_ij，得到μ_i，所述μ_i对应于距离d_ij的最小值，更新C_j＝C_j∪μ_i；

对更新后C_j中的所有样本重新计算新的质心μ_j；

重复计算至所有k个质心μ_j没有发生变化位置，得到最终的聚类结果C_m；

基于聚类结果C_m向客户推荐债权集合R_k1；

基于皮尔逊相关系数计算客户之间的相似度，根据客户之间的相似度和客户的历史投资偏好，计算得到债权集合R_k2；

基于线性加权融合，将债权集合R_k1、R_k2进行加权，得到预测偏好矩阵基于预测偏好矩阵推荐债权。

2.根据权利要求1所述的基于混合策略的债权推荐方法，其特征在于，在基于聚类结果C_m向客户推荐债权集合R_k1中，包括：

基于聚类结果向客户推荐和他兴趣最相似的k个客户投资过的债权；

根据历史数据，获取与客户同在一个聚类的其他用户的投资历史记录，获取历史记录中当前处于可投资状态的债权，得到客户u对债权的第一偏好值

对第一偏好值进行矩阵集合，得到债权集合R_k1。

3.根据权利要求1所述的基于混合策略的债权推荐方法，其特征在于，在根据客户之间的相似度和客户的历史投资偏好，计算得到债权集合R_k2中，包括：

将客户集合U＝{U₁,U₂,……,U_n}分成n个类型，得到n个聚类

获取聚类C_u的历史投资偏好，得到所有客户u对债权i的平均偏好，所述u∈U；

基于客户u对债权i的平均偏好，采用以下公式计算得到客户u对债权i的第二偏好值

其中，是客户u对债权i的投资偏好，是客户u对债权i的平均偏好，是客户u对债权j的平均偏好，cos_sim(i,j)是i和j的相似度；

对第二偏好值进行矩阵集合，得到债权集合R_k2。

4.根据权利要求1所述的基于混合策略的债权推荐方法，其特征在于，在将债权集合R_k1、R_k2进行加权，得到预测偏好矩阵中，包括：

其中，W_i是R_ki(i＝1,2)对应的权重。