[发明专利]车辆保险产品的推荐方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取加油客群的加油数据、理赔数据以及历史的车辆保险产品销售数据；

对所述加油数据进行数据融合，并基于预设蚁群聚类算法，获取所述加油客群的个体行为模式特征；

将所述理赔数据以及所述历史的车辆保险产品销售数据与所述个体行为模式特征进行综合分析，根据分析结果给所述加油客群打标签；

基于预设关联规则挖掘算法、基于加油客群的标签的预设标签推荐算法以及预设协同过滤算法将车辆保险产品推荐给所述加油客群。

2.根据权利要求1所述的车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，所述加油数据包括静态加油数据以及动态加油数据，所述个体行为模式特征包括加油消费特征和加油时间特征，所述对所述加油数据进行数据融合，并基于预设蚁群聚类算法，获取所述加油客群的个体行为模式特征的步骤包括：

将所述静态加油数据以及动态加油数据进行数据融合，得到融合数据；

基于所述预设蚁群聚类算法对所述融合数据进行聚类分析，得到聚类结果；

根据所述聚类结果获取所述加油客群的加油消费特征和加油时间特征。

3.根据权利要求1所述的车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，所述理赔数据包括理赔时间特征以及理赔消费特征，所述历史的车辆保险产品销售数据包括历史的车辆保险产品时间特征以及历史的车辆保险产品消费特征。

4.根据权利要求3所述的车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，所述将所述理赔数据以及所述历史的车辆保险产品销售数据与所述个体行为模式特征进行综合分析，根据分析结果给所述加油客群打标签的步骤具体包括：

将所述理赔时间特征、历史的车辆保险产品时间特征以及加油时间特征进行对比分析，得到时间特征分析结果；

将所述理赔消费特征、历史的车辆保险产品消费特征以及所述加油消费特征进行综合分析，得到消费特征分析结果；

结合所述时间特征分析结果以及所述消费特征分析结果给不同的加油客群打标签。

5.根据权利要求4所述的车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，所述结合所述时间特征分析结果以及所述消费特征分析结果给不同的加油客群打标签的步骤具体包括：

结合所述时间特征分析结果以及所述消费特征分析结果对加油客群进行分类，得到分类结果；

根据所述分类结果给不同的加油客群打上不同的标签。

6.根据权利要求1所述的车辆保险产品的推荐方法，其特征在于，所述基于预设关联规则挖掘算法、基于加油客群的标签的预设标签推荐算法以及预设协同过滤算法将车辆保险产品推荐给所述加油客群的步骤包括：

基于预设关联规则挖掘算法提取所述加油客群的历史的车辆保险产品与车辆保险产品之间的关联关系，将满足所述关联关系的车辆保险产品作为第一候选推荐车辆保险产品，并进行推荐评分；

基于预设标签推荐算法将与所述加油客群的标签对应的车辆保险产品作为第二候选推荐车辆保险产品并进行推荐评分；

基于预设协同过滤算法将与历史的车辆保险产品消费特征和历史的车辆保险产品消费时间特征相同的车辆保险产品作为第三候选推荐车辆保险产品，并进行推荐评分；

通过加权结合的方式获取第一候选推荐车辆保险产品、第二候选推荐车辆保险产品、第三候选推荐车辆保险产品对应的最终推荐评分，并基于所述最终推荐评分选择前n位的候选推荐车辆保险产品，作为推荐列表推荐给所述加油客群。

7.一种车辆保险产品的推荐装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取加油客群的加油数据、理赔数据以及历史的车辆保险产品销售数据；

数据融合模块，用于对所述加油数据进行数据融合，并基于预设蚁群聚类算法，获取所述加油客群的个体行为模式特征；

分析模块，用于将所述理赔数据以及所述历史的车辆保险产品销售数据与所述个体行为模式特征进行综合分析，根据分析结果给所述加油客群打标签；

推荐模块，用于基于预设关联规则挖掘算法、基于加油客群的标签的预设标签推荐算法以及预设协同过滤算法将车辆保险产品推荐给所述加油客群。