[发明专利]理财产品推荐方法及装置

权利要求书

1.一种理财产品推荐方法，其特征在于，包括：

获取家庭客户的理财数据；其中，所述理财数据包括：投资类型；

对所述理财数据中的投资类型进行标签化处理得到家庭客户的客户标签，根据客户标签对家庭客户的理财类型的聚类划分；

确定每类下家庭客户的客户画像和对不同金融产品的偏好度；

基于所述客户画像、所述偏好度和预设的分类模型确定家庭客户对应的金融产品推荐列表。

2.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，在获取家庭客户的理财数据之后，还包括：

对所述理财数据进行清洗和交叉验证，得到有效的理财数据；

相对应的，对所述理财数据中的投资类型进行标签化处理得到家庭客户的客户标签，包括：

对有效的理财数据中的投资类型进行标签化处理得到家庭客户的客户标签。

3.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述确定每类下家庭客户的客户画像，包括：

对所述家庭客户的客户标签与金融产品的相关性进行分析，得到与金融产品强相关的用户标签；

根据预设家庭客户的标签结构，将所述家庭客户与金融产品强相关的用户标签划分为多个层级，生成所述家庭客户的用户画像。

4.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述客户画像、所述偏好度和预设的分类模型确定家庭客户对应的金融产品推荐列表，包括：

基于所述客户画像、所述偏好度，计算每种金融产品相对于家庭客户的产品推荐权重；

产品推荐权重和分类模型生成家庭客户对应的金融产品推荐列表。

5.根据权利要求1所述的理财产品推荐方法，其特征在于，还包括：

获取家庭客户的历史数据，基于所述历史数据和WideDeep Learning算法进行训练得到分类模型，具体包括：

将历史数据拆分成训练样本和验证样本；通过所述训练样本对基于WideDeepLearning的分类模型进行训练，并通过所述验证样本对训练后的分类模型进行验证。

6.根据权利要求5所述的理财产品推荐方法，其特征在于，将历史数据拆分成训练样本和验证样本，具体包括：将位于设定时间之前的历史数据作为训练样本，将位于所述设定时间之后的历史数据作为验证样本。

7.一种理财产品推荐装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取家庭客户的理财数据；其中，所述理财数据包括：投资类型；

标签模块，用于对所述理财数据中的投资类型进行标签化处理得到家庭客户的客户标签，根据客户标签对家庭客户的理财类型的聚类划分；

偏好模块，用于确定每类下家庭客户的客户画像和对不同金融产品的偏好度；

推荐模块，用于基于所述客户画像、所述偏好度和预设的分类模型确定家庭客户对应的金融产品推荐列表。

8.根据权利要求7所述的理财产品推荐装置，其特征在于，还包括：

清洗模块，用于对所述理财数据进行清洗和交叉验证，得到有效的理财数据；

相对应的，标签模块包括：

标签单元，用于对有效的理财数据中的投资类型进行标签化处理得到家庭客户的客户标签。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至6任一项所述的理财产品推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6任一项所述的理财产品推荐方法的步骤。