[发明专利]一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

接收推荐指令及客户需求数据；

解析所述推荐指令，得到客户名称，根据所述客户名称获取客户数据；

根据所述客户数据，生成事实标签画像；

将所述事实标签画像输入至评估模型，得到客户参与金融产品损失承受能力值，所述评估模型为根据历史事实标签画像构建；

根据所述客户需求数据，生成客户需求特征画像；

将所述事实标签画像、客户需求特征画像和客户参与金融产品损失承受能力值输入至推荐模型，得到至少1个待推荐金融产品，所述推荐模型为根据历史事实标签画像、历史客户需求特征画像和历史产品推荐构建；

输出所述待推荐金融产品。

2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户名称获取客户数据包括：

通过网络爬虫从网页上采集所述客户数据。

3.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述客户名称获取客户数据包括：

基于所述客户名称，向预设数据库发送调用请求，所述调用请求携带验签令牌；

接收所述数据库返回的验签结果，并在验签结果为通过时，调用所述数据库中与所述客户名称匹配的信息数据，作为客户数据；

所述验签的方式为RSA非对称加密方式。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述生成事实标签画像之前，还包括：

利用随机森林算法对客户数据进行清洗，以去除冗余和错误的所述客户数据；

将清洗后的所述客户数据根据属性来进行内部关联；

根据所述关联结果将所述客户数据分为客户基本信息数据、第一历史数据和第二历史数据。

5.根据权利要求4所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述将清洗后的所述客户数据根据属性来进行内部关联之后，还包括：

将所述关联后的所述客户数据利用数据表结构进行记录。

6.根据权利要求4所述的产品推荐方法，其特征在于，所述事实标签画像包括客户基本特征画像、第一历史画像和第二历史画像；所述根据所述客户数据，生成事实标签画像包括：

基于所述客户基本信息数据构建所述客户基本特征画像；

基于所述第一历史数据构建所述第一历史画像；

基于所述第二历史数据构建所述第二历史画像。

7.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述将所述事实标签画像、客户需求特征画像和客户参与金融产品损失承受能力值输入至推荐模型，得到至少1个待推荐金融产品之后，还包括：

在客户接受所述金融产品推荐后，收集客户反馈数据；

利用所述客户反馈数据对所述推荐模型进行再训练。

8.一种产品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

接收模块，用于接收推荐指令及客户需求数据；

解析获取模块，用于解析所述推荐指令，得到客户名称，根据客户名称获取客户数据；

事实标签画像模块，用于根据所述客户数据，生成事实标签画像；

评估模块，用于将事实标签画像输入至评估模型，得到客户参与金融产品损失承受能力值，所述评估模型为根据历史事实标签画像构建；

客户需求特征画像模块，用于根据所述客户需求数据，生成客户需求特征画像；

推荐模块，用于将所述事实标签画像、客户需求特征画像和客户参与金融产品损失承受能力值输入至推荐模型，得到至少1个待推荐金融产品，所述推荐模型为根据历史事实标签画像、历史客户需求特征画像和历史产品推荐构建；

输出模块，用于输出所述待推荐金融产品。

9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一所述的产品推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一所述的产品推荐方法。