[发明专利]一种金融产品智能推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201810939473.6 | 申请日： | 2018-08-15 |
| 公开（公告）号： | CN109325845A | 公开（公告）日： | 2019-02-12 |
| 发明（设计）人： | 杨杰;陈顺阳;罗伟东 | 申请（专利权）人： | 深圳市和讯华谷信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06F16/9535 |
| 代理公司： | 北京酷爱智慧知识产权代理有限公司 11514 | 代理人： | 安娜 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例涉及一种智能推荐方法，包括：采集用户行为数据及征信数据；为用户分别生成行为特征标签和征信特征标签；分别根据行为特征标签及征信特征标签将用户划分成不同的用户行为群组及不同的用户征信群组；根据行为特征标签计算不同用户行为群组的偏好度；根据征信特征标签计算不同用户征信群组的风控规则匹配度；结合用户行为群组偏好度和用户征信群组的风控规则匹配度对不同的用户进行金融产品推荐；基于所述用户的现有行为数据分别更新行为特征标签和征信特征标签，同时重新分配用户所属用户群组，并计算更新后用户群组的偏好度和风控规则匹配度，自动优化推荐模型。进一步涉及一种智能推荐系统。 | ||
| 搜索关键词： | 群组 特征标签 行为特征 规则匹配 用户行为 标签 金融产品 智能推荐 偏好度 风控 用户行为数据 智能推荐系统 群组偏好 所属用户 行为数据 用户群组 重新分配 自动优化 更新 采集 | ||
【主权项】：
1.一种金融产品的智能推荐方法，其特征在于，包括：采集用户的行为数据及征信数据；基于所述行为数据及征信数据，为所述用户分别生成行为特征标签和征信特征标签；分别根据所述行为特征标签及征信特征标签将用户划分成不同的用户行为群组及不同的用户征信群组；根据所述不同用户行为群组的行为特征标签计算不同用户行为群组对应各个金融产品的偏好度；根据所述不同用户征信群组的征信特征标签计算不同用户征信群组对应各个金融产品的风控规则匹配度；结合所述用户行为群组偏好度和所述用户征信群组的风控规则匹配度对不同的用户进行金融产品推荐；基于所述用户的现有行为数据分别更新所述用户的行为特征标签和征信特征标签，同时重新分配所述用户所属用户群组，并计算更新后用户群组的偏好度和风控规则匹配度，自动优化推荐模型。
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