[发明专利]保险产品推送方法和装置在审

专利信息
申请号: 202210832239.X 申请日: 2022-07-15
公开(公告)号: CN115205049A 公开(公告)日: 2022-10-18
发明(设计)人: 王祎琨;马子琛;凌华泽 申请(专利权)人: 中国银行股份有限公司
主分类号: G06Q40/06 分类号: G06Q40/06;G06F16/9535;G06K9/62
代理公司: 北京三友知识产权代理有限公司 11127 代理人: 樊一槿;张祥意
地址: 100818 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 保险产品 推送 方法 装置
【说明书】:

发明提供了一种保险产品推送方法和装置,特别涉及金融领域,所述方法包括:基于历史用户特征向量、对应的历史用户类型和每个历史用户类型的历史用户特征向量数量,确定每个所述历史用户特征向量的同类局部质心向量;根据预设的目标用户特征向量,得到所述历史用户特征向量中对应所述目标用户特征向量的预设最近邻数量的多个最近邻向量;根据所述目标用户特征向量与所述最近邻向量的多个最近邻距离,以及所述目标用户特征向量与最近邻向量对应的同类局部质心向量的多个同类质心距离,确定目标用户的目标用户类型,基于所述目标用户类型向目标用户推送保险产品。本发明能够提高保险产品推送的速度和准确性,从而提高保险产品推送效率。

技术领域

本发明涉及产品推送技术领域,特别涉及金融领域,尤其涉及一种保险产品推送方法和装置。

背景技术

现有的保险产品推送方法,主要包括人工推送和基于模型的推送。人工推送主要为工作人员对用户的特性进行研究,确定用户的类型,从而针对用户的类型向用户推送保险产品,但是,人工推送的准确性取决于工作人员的经验,推送准确性有待提高,且人工推送需要耗费大量的时间对用户有关数据进行研究,推送的速度较慢。基于模型的推送主要为使用大量的历史用户数据和对应的用户类型对预设的模型进行训练,并将训练好的模型投入到保险产品推送中,实际推送时,往往将当前用户的数据输入到模型中,使模型对当前用户的类型进行预测,之后再基于模型预测的类型对应地向用户进行保险产品的推送,但是,基于模型的推送需要耗费大量时间和计算资源训练模型,从而导致整体推送的时间较长,速度较慢。综上所述,现有的保险产品推送方法,存在推送速度慢、准确性差,从而导致保险产品推送效率低下的问题,不利于提高保险供给方的收入和用户的体验。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种保险产品推送方法,以解决现有技术的保险产品推送速度慢、准确性差,从而导致保险产品推送效率低下的问题。本发明的另一个目的在于提供一种保险产品推送装置。本发明的再一个目的在于提供一种计算机设备。本发明的还一个目的在于提供一种可读介质。本发明的还一个目的在于提供一种计算机程序产品。

为了达到以上目的,本发明的一方面公开了一种保险产品推送方法,所述方法包括:

基于历史用户特征向量、对应的历史用户类型和每个历史用户类型的历史用户特征向量数量,确定每个所述历史用户特征向量的同类局部质心向量;

根据预设的目标用户特征向量,得到所述历史用户特征向量中对应所述目标用户特征向量的预设最近邻数量的多个最近邻向量;

根据所述目标用户特征向量与所述最近邻向量的多个最近邻距离,以及所述目标用户特征向量与最近邻向量对应的同类局部质心向量的多个同类质心距离,确定目标用户的目标用户类型,基于所述目标用户类型向目标用户推送保险产品。

可选的,进一步包括:

在基于历史用户特征向量、对应的历史用户类型和每个历史用户类型的历史用户特征向量数量,确定每个所述历史用户特征向量的同类局部质心向量之前,

将多个历史用户信息进行特征向量化处理,得到对应的所述历史用户特征向量。

可选的,进一步包括:

在根据预设的目标用户特征向量,得到所述历史用户特征向量中对应所述目标用户特征向量的预设最近邻数量的多个最近邻向量之前,

将目标用户信息进行特征向量化处理,得到对应的所述目标用户特征向量。

可选的,所述基于历史用户特征向量、对应的历史用户类型和每个历史用户类型的历史用户特征向量数量,确定每个所述历史用户特征向量的同类局部质心向量,包括:

基于历史用户特征向量、对应的历史用户类型和每个历史用户类型的历史用户特征向量数量,确定每个历史用户特征向量的多个同类近邻向量;

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