[发明专利]一种智能推荐方法、装置及计算机存储介质

说明书

本发明提供了一种智能推荐方法，应用于智能推荐技术领域，包括：获取历史用户数据，其中，所述历史用户数据至少包括：用户行为数据和用户标签数据；基于所述历史用户数对模型进行训练，获得训练后的目标模型；获取用户访问信息，结合所述目标模型和业务处理规则对访问用户信息进行训练，以获取与该访问用户信息相对应的推荐结果。以及提供了一种智能推荐装置及计算机存储介质。应用本发明实施例，在客户类型复杂，客户需求多样的情况下，进行客群分类及个性化展示优化，进而带来客户体验的持续提升；旨在利用客户行为历史记录的分析，构建数据模型，向客户展现不同类型的官网内容，以达到场景化营销及服务的目的。

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种智能推荐方法、装置及计算机存储介质。

背景技术

随着保险业的兴起，保险企业之间的竞争变得越来越激烈，如何为客户进行精准的服务，提高客户对服务的满意度，是影响保险销售人员的销售业绩的关键因素。

目前，随着大数据的发展，通过利用大数据分析技术为客户建立用户标签，并通过用户标签匹配出适合用户的保险产品。然后，由于客户的复杂性以及潜在用户是通过网站或者APP等方式访问网站的，这部分用户很难通过客户服务去覆盖，也不能让客户了解自身的保障需求。

因此，根据用户的历史行为进行保险产品的推荐，不仅能够使客户全面的了解自身的保障缺陷，提高客户对服务的满意度，还能提高保险产品推荐的成功率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种智能推荐方法、装置及计算机存储介质，在客户类型复杂，客户需求多样的情况下，进行客群分类及个性化展示优化，进而带来客户体验的持续提升；旨在利用客户行为历史记录的分析，构建数据模型，向客户展现不同类型的官网内容，以达到场景化营销及服务的目的。

本发明是这样实现的：

本发明提供一种智能推荐方法，所述方法包括：

获取历史用户数据，其中，所述历史用户数据至少包括：用户行为数据和用户标签数据；

基于所述历史用户数对模型进行训练，获得训练后的目标模型；

获取用户访问信息，结合所述目标模型和业务处理规则对访问用户信息进行训练，以获取与该访问用户信息相对应的推荐结果。

一种实现方式中，所述获取用户访问信息，结合所述目标模型和业务处理规则对访问用户信息进行训练，以获取与该访问用户信息相对应的推荐结果的步骤，包括：

获取访问目标网站的客户；

判断用户是否为登录客户；

如果是，获取该登录客户的用户信息；

基于所述用户信息，结合所述目标模型和业务处理规则对访问用户信息进行训练，以获取与该访问用户信息相对应的推荐结果。

一种实现方式中，如果该访问客户为非登录客户的情况下所述方法还包括：

记录该用户的访问地址；

获取所述访问地址的历史访问记录；

基于所述历史访问记录，结合所述目标模型和业务处理规则对访问用户信息进行训练，以获取与该访问用户信息相对应的推荐结果

一种实现方式中，所述获取历史用户数据的步骤，包括：

根据用户所对应的账户信息，获取该用户对应的历史搜索信息、历史查阅信息；

根据所述历史搜索信息、所述历史查阅信息，取历史用户数据。

一种实现方式中，所述方法还包括：

根据所述推荐结果，获取推荐结果列表；