[發明專利]一種保險產品推薦方法及系統

在審

• 申請號: 201710433076.7
• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107330719A
• 公開（公告）日: 2017-11-07
• 發明（設計）人: 霍佳杰;張秋云
• 申請（專利權）人: 上海新概念保險經紀有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q40/08
• 代理公司: 北京卓唐知識產權代理有限公司11541
• 代理人: 唐海力,韓來兵

1.一種保險產品推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

S1、提取出保險產品的標簽，拆解為不同高低層次的各層級標簽，并存入標簽數據庫中，所述標簽為保險產品的特征屬性；

S2、根據存儲有各層級標簽的標簽數據庫中的數據，生成與新加入系統中的目標產品對應的標簽；

S3、根據不同用戶對應的用戶行為向其推薦產品標簽，從而間接推薦出相匹配的產品。

2.如權利要求1所述的保險產品推薦方法，其特征在于，所述將保險產品拆解為高低層次的標簽具體為：所述層級標簽還包括優化標簽；將保險產品的所有構成要素進行拆解獲得每個構成要素的多種表現形式，在每種表現形式中提取出標簽；并依次將保險產品、優化標簽、構成要素和表現形式以樹狀展開，并用自然語言標識；所述優化標簽用于對各構成要素和表現形式進行口語化表現。

3.如權利要求1所述的保險產品推薦方法，其特征在于，所述步驟S2還包括：

讀取目標產品的條款；對原條款語句進行分詞，提取關鍵詞，然后比較所述條款中是否有與所述關鍵詞對應的標簽。

4.如權利要求1所述的保險產品推薦方法，其特征在于，還包括：

在所述步驟S2之前，在系統初始時，錄入起初數個保險產品的各層級的標簽，并把各個標簽相對應的原條款語句共同儲存在標簽數據庫供系統啟動；

在所述步驟S2之后，通過標簽數據庫比對從目標產品拆解出來的各層級的標簽和原條款語句；繼續調整標簽和匹配的原條款語句內容，從而提高機器評測的效率。

5.如權利要求1所述的保險產品推薦方法，其特征在于，所述步驟S3具體包括：

在系統獲得早期用戶訪問的時候，記錄用戶行為，并將所述用戶行為存儲到用戶行為數據庫；

同時將用戶對所述產品推薦單元在展示產品結果后作出的行為存儲到用戶行為數據庫中；

記錄用戶的個人維度信息，并將所述個人維度信息也存儲到用戶行為數據庫；

在結合用戶行為、產品的標簽和用戶的個人維度信息之后，獲得不同的用戶對標簽的偏好；

在用戶和用戶類別已經被系統記錄的用戶再次訪問時，根據該用戶對標簽的偏好，找出有該用戶偏好的標簽的保險產品，并根據用戶對不同的標簽的權重，推薦展示相對應的產品結果。

6.一種保險產品推薦系統，其特征在于，包括：產品標簽單元、產品分析單元和產品推薦單元；所述產品標簽單元包括標簽拆解單元；所述產品分析系統包括分析模塊和標簽數據庫；所述標簽拆解單元用于提取出保險產品的標簽，拆解為不同高低層次的各層級標簽，并存入標簽數據庫中，所述標簽為保險產品的特征屬性；

所述分析模塊用于根據存儲有各層級標簽的標簽數據庫中的數據，生成與新加入系統中的目標產品對應的標簽；

產品推薦單元用于根據不同用戶對應的用戶行為向其推薦產品標簽，從而間接推薦出相匹配的產品。

7.如權利要求6所述的保險產品推薦系統，其特征在于，所述將保險產品拆解為高低層次的標簽具體為：所述層級標簽還包括優化標簽；將保險產品的所有構成要素進行拆解獲得每個構成要素的多種表現形式，在每種表現形式中提取出標簽；并依次將保險產品、優化標簽、構成要素和表現形式以樹狀展開，并用自然語言標識；所述優化標簽用于對各構成要素和表現形式進行口語化表現。

8.如權利要求6所述的保險產品推薦系統，其特征在于，所述分析模塊包括：

條款語句讀取模塊：用于讀取目標產品的條款；

關鍵詞提取及比較模塊：用于對原條款語句進行分詞，提取關鍵詞，然后比較所述條款中是否有與所述關鍵詞對應的標簽。

9.如權利要求6所述的保險產品推薦系統，其特征在于，所述產品分析單元還包括：初始化模塊、對比模塊和維護模塊；

所述初始化模塊：用于在系統初始時，錄入起初數個保險產品的各層級的標簽，并把各個標簽相對應的原條款語句共同儲存在標簽數據庫供系統啟動；

所述對比模塊：用于通過標簽數據庫比對從目標產品拆解出來的各層級的標簽和原條款語句；

所述維護模塊：用于在所述對比模塊的基礎上繼續調整標簽和匹配的原條款語句內容，從而提高機器評測的效率。

10.如權利要求6所述的保險產品推薦系統，其特征在于，所述產品推薦單元包括：用戶行為記錄模塊、用戶信息記錄模塊、用戶偏好獲取模塊、產品推薦模塊和用戶行為數據庫；

所述用戶行為記錄模塊：用于在推薦系統獲得早期用戶訪問的時候，記錄用戶行為，并將所述用戶行為存儲到用戶行為數據庫；

所述用戶信息記錄模塊：用于記錄用戶的個人維度信息，并將所述個人維度信息存儲到用戶行為數據庫；同時將用戶對所述產品推薦單元在展示產品結果后作出的行為存儲到用戶行為數據庫中

所述用戶偏好獲取模塊：用于在結合用戶行為、保險產品的標簽和用戶的個人維度信息之后，獲得不同的用戶對標簽的偏好；

所述產品推薦模塊：用于在用戶和用戶類別已經被推薦系統記錄的用戶再次進入推薦系統時，根據該用戶對標簽的偏好，找出有該用戶偏好的標簽的保險產品，并根據用戶對不同的標簽的權重，推薦展示相對應的產品結果。