一种金融产品的推荐方法和装置与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种金融产品的推荐方法和装置。


背景技术：

2.现如今，金融信贷产品数据量越来越大，在这海量的数据中挖掘潜在的用户群体，向他们推荐更合理的金融产品，对产生实际的业务收益具有重要的转化作用。目前，市面上主要的推荐方法多数还是采用基于内容的推荐，以及搭配协同过滤的推荐方法。
3.而现有的推荐策略，一方面，将各用户独立，多数情况下向用户推荐历史感兴趣的金融产品，对于用户潜在喜好挖掘较少；另一方面，面对快速更新换代的金融产品分析不够全面。综合导致向用户推荐了并不合适的金融产品，推荐效率低下。因此，现有的推荐方法有待改进，无论是推荐的速度还是精准度都还有待提升。


技术实现要素：

4.鉴于所述问题，提出了本技术以便提供克服所述问题或者至少部分地解决所述问题的一种金融产品的推荐方法和装置，包括：
5.所述方法包括：
6.获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；
7.依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；
8.调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；
9.获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
10.优选的，所述获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息，包括：
11.依据所述用户队列中各所述用户的授权指令在第三方平台获取用户身份数据，以及接收前端发送的用户交互数据；
12.依据预设的产品端接口获取所述金融产品队列中各所述产品的产品数据；
13.对所述用户身份数据、所述用户交互数据进行向量化处理，得到所述第一参数信息；对所述产品数据进行向量化处理，得到所述第二参数信息。
14.优选的，所述对所述用户身份数据、所述用户交互数据进行向量化处理，得到所述第一参数信息；对所述产品数据进行向量化处理，得到所述第二参数信息，包括：
15.对所述用户身份数据、所述用户交互数据中所包含的数值型数据进行归一向量化、所包含的类别标签型数据进行one-hot离散向量化、以及所包含的文本内容进行
word2vec词向量化和doc2vec文本向量化，得到所述第一参数信息；
16.对所述产品数据中所包含的数值型数据进行归一向量化、所包含的类别标签型数据进行one-hot离散向量化、以及所包含的文本内容进行word2vec词向量化和doc2vec文本向量化，得到所述第二参数信息。
17.优选的，所述依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组，包括：
18.分别在所述第一参数信息和所述第二参数信息中对应筛选出若干个与金融业务领相关的第一执行因子、第二执行因子；
19.依据执行因子所对应参数信息的权重值大小将所有所述第一执行因子、所述第二执行因子分别进行排序；
20.依据预设序列选取范围在已排序的第一执行因子中选取出第一目标执行因子，得到所述第一因子组；在已排序的第二执行因子中选取出第二目标执行因子，得到所述第二因子组。
21.优选的，所述调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则，包括：
22.基于所述规则模型，依据各所述第一执行因子之间的关联度、各所述第二执行因子之间的关联度，以及第一执行因子和所述第二执行因子之间的关联度，将至少一所述第一执行因子和至少一所述第二执行因子进行组合；
23.依据组合后的第一执行因子和所述第二执行因子，输出所述推荐规则。
24.优选的，所述依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，包括：
25.依据所述第三因子组中的各执行因子与所述待推荐产品的各执行因子之间的关联度大小，得到所有所述待推荐产品对应该目标用户的评分值；
26.依据所述评分值将所有所述待推荐产品进行排序；
27.依据预设选取范围在已排序的所有所述待推荐产品中选取目标待推荐产品，将所述目标待推荐产品依据排序向所述目标用户展示。
28.优选的，所述得到与所述目标用户对应的待推荐产品包括：
29.对所述待推荐产品进行评估，得到评估结果；
30.将所述待推荐产品中评估结果为合格的产品向所述目标用户展示。
31.还提供一种金融产品推荐装置，所述装置包括：
32.获取模块，用于获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；
33.第一确定模块，用于依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；
34.第二确定模块，用于调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；
35.第三确定模块，用于获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
36.还提供一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上所述的任一项所述的方法。
37.还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现实现如上所述的任一项所述的方法。
38.本技术具有以下优点：
39.在本技术的实施例中，通过获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示，通过用户和产品的执行因子以及规则模型得到各产品的推荐规则，当获取到目标用户的参数信息后即可依据该推荐规则得到合适的待推荐产品，一方面用户可以快速了解到适合自己的金融产品以解决需求，另一方面提供金融贷款产品的客户也能找准适合自身产品的用户群体。
附图说明
40.为了更清楚地说明本技术的技术方案，下面将对本技术的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本技术一实施例提供的一种金融产品的推荐方法的步骤流程图；
42.图2是本技术一实施例提供的一种金融产品的推荐装置的结构框图；
43.图3是本发明一实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
44.为使本技术的所述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
45.需要说明的是，本技术旨在搭建一种推荐平台链接用户(用户端)和客户(产品端)的推荐平台，一方面可为不同的用户推荐更为合适合理的贷款产品，另一方面为金融客户寻找潜在的客户，将其提供的金融贷款产品推荐给合适的用户。
46.参阅图1，示出了本技术一实施例提供的一种金融产品的推荐方法的步骤流程图；
47.该方法包括以下步骤：
48.s110，获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；
49.s120，依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二
因子组；
50.s130，调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；
51.s140，获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
52.在本技术实施例中，通过获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示，通过用户和产品的执行因子以及规则模型得到各产品的推荐规则，当获取到目标用户的参数信息后即可依据该推荐规则得到合适的待推荐产品，一方面用户可以快速了解到适合自己的金融产品以解决需求，另一方面提供金融贷款产品的客户也能找准适合自身产品的用户群体。
53.下面，将对上述实施例中的一种金融产品的推荐方法作进一步说明。
54.如上述步骤s110所述，获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息。
55.在本技术一实施例中，可以结合下列描述进一步说明步骤s110所述“获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息”的具体过程。
56.如下列步骤所述，依据所述用户队列中各所述用户的授权指令在第三方平台获取用户身份数据，以及接收前端发送的用户交互数据；依据预设的产品端接口获取所述金融产品队列中各所述产品的产品数据；对所述用户身份数据、所述用户交互数据进行向量化处理，得到所述第一参数信息；对所述产品数据进行向量化处理，得到所述第二参数信息。
57.在一具体实施例中，对于金融领域而言，需要获取用户的数据包括但不限于年龄、地域、交易、证件、资产、司法以及航旅等，以及通过前端采集用户的历史浏览等交互数据；需要获取各金融产品的数据包括但不限于额度、年化率、资金方、面向群体以及地域等。
58.在本技术一实施例中，可以结合下列描述进一步说明上述“对所述用户身份数据、所述用户交互数据进行向量化处理，得到所述第一参数信息；对所述产品数据进行向量化处理，得到所述第二参数信息”的具体过程。
59.如下列步骤所述，对所述用户身份数据、所述用户交互数据中所包含的数值型数据进行归一向量化、所包含的类别标签型数据进行one-hot离散向量化、以及所包含的文本内容进行word2vec词向量化和doc2vec文本向量化，得到所述第一参数信息；
60.对所述产品数据中所包含的数值型数据进行归一向量化、所包含的类别标签型数据进行one-hot离散向量化、以及所包含的文本内容进行word2vec词向量化和doc2vec文本向量化，得到所述第二参数信息。
61.需要说明的是，根据上述参数信息可以得到对各产品相对关注的用户群体，一般来说，一产品得到大多数用户点击等交互次数频率交过，则表示该类用户大概率对该产品
比较感兴趣，进而通过确定该类用户的共性参数并对该参数对应该产品时赋予特定权重；依此类推，即可得到分别用户的第一参数信息中的各参数，以及产品的第二参数信息的各参数的权重值，并依据权重值大小将各参数按不同的类别进行排序。
62.如上述步骤s120所述，所述依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组。
63.在本技术一实施例中，可以结合下列描述进一步说明上述“依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组”的具体过程。
64.如下列步骤所述，分别在所述第一参数信息和所述第二参数信息中对应筛选出若干个与金融业务领相关的第一执行因子、第二执行因子；
65.依据执行因子所对应参数信息的权重值大小将所有所述第一执行因子、所述第二执行因子分别进行排序；
66.依据预设序列选取范围在已排序的第一执行因子中选取出第一目标执行因子，得到所述第一因子组；在已排序的第二执行因子中选取出第二目标执行因子，得到所述第二因子组。
67.如上述步骤s130所述，调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则。
68.在本技术一实施例中，可以结合下列描述进一步说明上述“调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则”的具体过程。
69.如下列步骤所述，基于所述规则模型，依据各所述第一执行因子之间的关联度、各所述第二执行因子之间的关联度，以及第一执行因子和所述第二执行因子之间的关联度，将至少一所述第一执行因子和至少一所述第二执行因子进行组合；依据组合后的第一执行因子和所述第二执行因子，输出所述推荐规则。
70.在一具体实施例中，其中用户的其中第一执行因子表示为年龄因子(包括年龄、性别以及学历等相关参数信息)、性别因子(包括性别和籍贯等相关参数信息)，其中产品的其中第二执行因子表示为地域因子(包括地域和额度相关的参数信息)、额度因子(包括额度、年化率相关的参数信息)，则推荐规则可为年龄因子、性别因子、地域因子以及额度因子的组合。
71.如上述步骤s140所述，获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
72.在本技术一实施例中，可以结合下列描述进一步说明上述“依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品”的具体过程。
73.如下列步骤所述，依据所述第三因子组中的各执行因子与所述待推荐产品的各执行因子之间的关联度大小，得到所有所述待推荐产品对应该目标用户的评分值；依据所述评分值将所有所述待推荐产品进行排序；依据预设选取范围在已排序的所有所述待推荐产品中选取目标待推荐产品，将所述目标待推荐产品依据排序向所述目标用户展示。
74.可理解的，通过推荐规则可向目标用户推荐m个待推荐产品，然后对这m个待推荐产品进行评分，进而依据评分排序，按照选取范围小于或等于n选取n个待推进产品进行展
示。或，以n个为一展示队列，当用户对前一展示队列不敢兴趣时，依次展示下一队列。
75.在本技术一实施例中，所述得到与所述目标用户对应的待推荐产品包括：
76.对所述待推荐产品进行评估，得到评估结果；
77.将所述待推荐产品中评估结果为合格的产品向所述目标用户展示。
78.对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
79.参照图2，示出了本技术一实施例提供的一种金融产品的推荐装置的结构框图。
80.具体包括：
81.获取模块110，用于获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；
82.第一确定模块120，用于依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；
83.第二确定模块130，用于调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；
84.第三确定模块140，用于获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
85.参照图3，示出了本发明的一种金融产品的推荐方法的计算机设备，具体可以包括如下：
86.上述计算机设备12以通用计算设备的形式表现，计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
87.总线18表示几类总线18结构中的一种或多种，包括存储器总线18或者存储器控制器，外围总线18，图形加速端口，处理器或者使用多种总线18结构中的任意总线18结构的局域总线18。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(isa)总线18，微通道体系结构(mac)总线18，增强型isa总线18、音视频电子标准协会(vesa)局域总线18以及外围组件互连(pci)总线18。
88.计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
89.系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其他移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机体统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如cd-rom，dvd-rom或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质界面与总线18相连。存储器可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块42，这些程序模块42被配置以执行本发明各实施例的功能。
90.具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器中，
这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块42以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
91.计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24、摄像头等)通信，还可与一个或者多个使得操作人员能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)界面22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(lan))，广域网(wan)和/或公共网络(例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其他模块通信。应当明白，尽管图3中未示出，可以结合计算机设备12使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元16、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统34等。
92.处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的一种金融产品的推荐方法。
93.也即，上述处理单元16执行上述程序时实现：通过获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
94.在本发明实施例中，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本技术所有实施例提供的一种金融产品的推荐方法：
95.也即，给程序被处理器执行时实现：通过获取金融产品队列中各产品的第一参数信息，以及用户队列中各用户的第二参数信息；依据所述第一参数信息得到第一因子组，依据所述第二参数信息得到第二因子组；调用预设的规则模型，将所述第一因子组和所述第二因子组中的各执行因子输入至所述规则模型中，输出并得到每一所述产品相对应的推荐规则；获取目标用户的第三参数信息并依据所述第三参数信息得到第三因子组，依据所述推荐规则和所述第三因子组中的各执行因子，得到与所述目标用户对应的待推荐产品，并将所述待推荐产品向所述目标用户展示。
96.可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
97.计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，
其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
98.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言——诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在操作人员计算机上执行、部分地在操作人员计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在操作人员计算机上部分在远程计算机上执行或者完全在远程计算机或者服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)——连接到操作人员计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
99.尽管已描述了本技术实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本技术实施例范围的所有变更和修改。
100.最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
101.以上对本技术所提供的一种金融产品的推荐方法和装置，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本技术的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本技术的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本技术的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本技术的限制。