[发明专利]基于用户画像的权益推荐方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及数据分析技术领域，公开了一种基于用户画像的权益推荐方法、装置、设备及存储介质。本方法包括：接收用户画像生成指令，根据获取的目标用户数据和用户画像生成指令，生成目标用户所对应的初始用户画像；获取待推荐信息数据中各埋点发送的采集数据，对初始用户画像进行更新得到目标用户画像；将根据目标用户画像确定与目标用户数据对应的关键词和待推荐权益类型输入预设权益预测模型进行预测，得到目标推荐权益；基于预置协同过滤算法，生成目标用户对应的权益推荐列表，并推送给目标用户对应的客户端。通过对用户画像的更新，提高了权益推荐的精准度，提升了客户的体验。

技术领域

本发明涉及数据分析技术领域，尤其涉及一种基于用户画像的权益推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

为了给银行客户提供更多福利，银行在商城以优惠的价格或免费提供大量权益给用户，也会定期给用户发放和推荐一些权益。内容涵盖了视频类、商旅类、运动类、健康类等各个方面，在商城端这些权益会按照时间先后、种类、价格等不同维度展示给客户，客户来选择购买或领取。

因为权益种类多，数量大，用户很难通过浏览选择到适合自己的权益。再加上客户不了解银行有哪些权益，所以客户在想要某种权益的时候，也很难通过搜索精准找到自己的权益，经常搜了很多次都不是自己要的结果。另一方面，客户不想要的权益又经常展示给用户，给用户造成了一定的困扰。由于双方在信息上的不对等，使得权益的价值没有发挥出来，用户也没有享受到自己应得或想要的权益，用户的体验不好。

发明内容

本发明的主要目的在于通过实时采集的用户行为数据，得到更准确的用户画像，提高了权益推荐的精准度。同时减少了权益的触达和推荐成本，大大提升了客户的体验。

本发明第一方面提供了一种基于用户画像的权益推荐方法，包括：获取目标用户的目标用户数据，其中，所述目标用户数据包括用户行为数据和用户标识数据；接收用户画像生成指令并执行，利用所述目标用户数据生成对应的初始用户画像；读取通过设置采集埋点的方式采集的采集数据，基于所述采集数据对所述初始用户画像进行更新，得到所述目标用户的目标用户画像；根据所述目标用户画像确定与所述目标用户数据对应的关键词和待推荐权益类型；将所述关键词和所述待推荐权益类型输入预设权益预测模型进行权益预测，得到目标推荐权益；基于预置协同过滤算法和所述目标推荐权益生成所述目标用户对应的权益推荐列表，并推送至所述目标用户对应的客户端。

可选地，在本发明第一方面的第一种实现方式中，所述获取目标用户的目标用户数据包括：基于预设埋点方式从预设应用权益中采集用户行为数据和用户标识数据，其中，所述用户行为数据包括用户操作行为数据和用户浏览行为数据；将所述用户行为数据和所述用户标识数据组装成待处理消息，并通过预设消息中间件将所述待处理消息存储至预设数据库。

可选地，在本发明第一方面的第二种实现方式中，所述接收用户画像生成指令并执行，利用所述目标用户数据生成对应的初始用户画像包括：将所述目标用户数据输入预设意图识别模型，通过所述意图识别模型对所述目标用户数据中的用户行为数据进行识别，得到用户意图标签数据，其中，所述用户行为数据包括用户操作行为数据和用户浏览行为数据；通过所述用户意图标签数据查询预设标签规则表，得到对应的标签更新规则，其中，所述对应的标签更新规则用于指示标签的增添、删除和修改；通过所述用户标识数据和所述用户意图标签数据，生成所述目标用户所对应的初始用户画。

可选地，在本发明第一方面的第三种实现方式中，所述将所述目标用户数据输入预设意图识别模型，通过所述意图识别模型对所述目标用户数据中的用户行为数据进行识别，得到用户意图标签数据包括：将所述用户行为数据输入至预设意图识别模型，通过所述意图识别模型对所述用户行为数据进行特征提取，得到所述用户行为特征；分别计算所述用户操作特征与预设历史操作特征之间的语义相似度以及所述用户浏览特征与预设历史浏览特征之间的语义相似度，并分别对所述用户操作特征和所述用户浏览特征进行意图识别，得到初始意图标签数据和对应的意图标签置信度值；当所述对应的意图标签置信度值大于预设意图阈值时，确定所述初始意图标签数据为用户意图标签数据。