[发明专利]基金产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例涉及一种基金产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：为目标用户确定多个候选基金产品；获取目标用户的用户行为数据，以及与用户行为数据对应的上下文信息；对多个候选基金产品的产品信息进行特征提取，得到多个候选基金产品的产品特征向量，以及对用户行为数据和上下文信息进行特征提取，得到目标用户的用户特征向量；基于用户特征向量、多个产品特征向量，确定各候选基金产品对应于目标用户的匹配度；基于各候选基金产品对应于目标用户的匹配度，向目标用户推荐多个候选基金产品中的至少一个。由此，可以实现准确、高效、智能地向用户进行基金产品推荐，实现千人千面的智能化运营。

技术领域

本发明实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基金产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着互联网的发展，互联网数据量和流量呈爆发式增长，传统的人工运营方式已经很难适应当下复杂的业务场景，如何精细、准确、高效、智能地向用户进行产品推荐，已成为诸多互联网平台越来越关注的一环。

发明内容

鉴于此，本发明实施例提供一种基金产品推荐方法、装置、电子设备及存储介质，以解决如何准确、高效、智能地向用户进行基金产品推荐的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基金产品推荐方法，包括：

为目标用户确定多个候选基金产品；

获取所述目标用户的用户数据、行为数据，以及与所述行为数据对应的上下文信息；

对多个所述候选基金产品的产品信息进行特征提取，得到多个所述候选基金产品的产品特征向量，以及对所述用户数据、行为数据和所述上下文信息进行特征提取，得到所述目标用户的用户特征向量；

基于所述用户特征向量、多个所述产品特征向量，确定各所述候选基金产品对应于所述目标用户的匹配度；

基于各所述候选基金产品对应于所述目标用户的匹配度，向所述目标用户推荐多个所述候选基金产品中的至少一个。

在一个可能的实施方式中，所述为目标用户确定多个候选基金产品，包括：

采用多路分布式召回策略从已配置的全量基金产品中为目标用户确定多个候选基金产品。

在一个可能的实施方式中，所述对所述用户数据、行为数据和所述上下文信息进行特征提取，得到所述目标用户的用户特征向量，包括：

分别对所述用户数据、行为数据和所述上下文信息进行特征提取，得到与所述用户数据对应的第一特征向量、与所述行为数据对应的第二特征向量，以及与所述上下文信息对应的第三特征向量；

将所述第一特征向量、所述第二特征向量，以及所述第三特征向量进行拼接，得到所述目标用户的用户特征向量。

在一个可能的实施方式中，所述基于所述用户特征向量、多个所述产品特征向量，确定各所述候选基金产品对应于所述目标用户的匹配度，包括：

基于注意力机制对所述用户特征向量和各所述产品特征向量进行计算，得到所述目标用户对应于各所述候选基金产品的兴趣向量；

将所述兴趣向量输入至已训练的基金产品推荐模型，得到各所述候选基金产品对应于所述目标用户的匹配度。

在一个可能的实施方式中，所述基金产品推荐模型通过热部署的方式被部署在所述电子设备上，具体包括：

创建部署所述基金产品推荐模型所需的虚拟环境，将所述基金产品推荐模型加载至所述虚拟环境中；

初始化所述虚拟环境，以实现部署所述基金产品推荐模型。

在一个可能的实施方式中，所述基金产品推荐模型通过以下方式训练得到：