[發明專利]一種基于標簽體系推薦資訊、金融產品的系統與方法

在審

• 申請號: 202011110522.9
• 申請日: 2020-10-16
• 公開（公告）號: CN112287242A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發明（設計）人: 陳崇軍
• 申請（專利權）人: 上海譯會信息科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/958;G06Q40/06
• 代理公司: 北京科億知識產權代理事務所(普通合伙) 11350
• 代理人: 湯東鳳

一種基于標簽體系推薦資訊、金融產品的系統與方法，包括用戶行為存儲模塊、新聞資訊采編模塊、產品模塊、標簽體系管理模塊、標簽歸類算法模塊、推薦算法模塊、推薦結果評價模塊；用戶行為存儲模塊：用于存儲用戶屬性及用戶行為等數據；新聞資訊采編模塊：包括用于各官方渠道、第三方渠道獲取最新新聞資訊的python程序，和對新聞資訊提取相關標簽與相關參數的python程序；標簽體系管理模塊：包括多個維度來搭建標簽樹，對同義、近義的標簽進行映射處理，以及維護各標簽在推薦系統中的參數；產品模塊：用于存儲產品數據。本發明通過建立標簽體系從多維度刻畫用戶；進而，利用用戶的標簽數據應用到金融零售領域進行個性化推薦。

技術領域

本發明涉及金融產品領域，特別涉及一種基于標簽體系推薦資訊、金融產品的系統與方法。

背景技術

推薦系統是自動聯系用戶和物品的一種工具，其本質是通過一定的方式將用戶和物品或內容聯系起來，進而在特定的場景下給用戶推薦合適的物品或內容；其效果依賴于用戶的行為數據、物品或內容的豐富程度、和特定領域匹配的推薦方法等等。

標簽是聯系用戶和物品或內容的紐帶，也是反應用戶興趣的重要數據源，在此基礎上建立標簽體系能從多維度刻畫用戶；進而，如何利用用戶的標簽數據應用到金融零售領域的個性化推薦，并對其推薦結果的質量進行評價是一個重要的課題。

發明內容

本發明的目的是提供智能個性化推薦的一種基于標簽體系推薦資訊、金融產品的系統與方法。

本發明的目的是這樣實現的：一種基于標簽體系推薦資訊、金融產品的系統與方法，包括用戶行為存儲模塊、新聞資訊采編模塊、產品模塊、標簽體系管理模塊、標簽歸類算法模塊、推薦算法模塊、推薦結果評價模塊；

用戶行為存儲模塊：用于存儲用戶屬性及用戶行為等數據；

新聞資訊采編模塊：包括用于各官方渠道、第三方渠道獲取最新新聞資訊的python程序，和對新聞資訊提取相關標簽與相關參數的python程序；

標簽體系管理模塊：包括多個維度來搭建標簽樹，對同義、近義的標簽進行映射處理，以及維護各標簽在推薦系統中的參數；

產品模塊：用于存儲產品數據。

優選的，包括以下步驟：

步驟一：在用戶屬性數據、用戶行為數據中提取個人信息、行為數據、操作習慣等各類別渠道的原始數據；通過分析原始數據，形成相關的標簽以及評價分數；通過標簽樹中的映射關系和層級關系的評價算法形成相關評分最高的標簽；綜合標簽的各個維度在給定周期內的評分對用戶生成標簽；

步驟二：對新聞資訊數據及產品數據分別進行新聞資訊標簽提取及產品標簽生成，用基于內容的推薦算法按照不同類別新聞、產品、活動等形成內容推薦集合；

步驟三：將用戶標簽及推薦候選內容集合通過推薦算法匹配形成初始推薦結果，再通用戶協同過濾推薦算法形成排名得到最終推薦結果。

優選的，所述步驟三種包括有推薦結果評價模塊，所述推薦結果評價模塊可自動對所有推薦結果的準確率和召回率進行評測，對推薦結果進行自動學習優化。

優選的，所述推薦結果評價模塊定期從所有形成的推薦結果樣本中以10％的比例隨機抽樣，按照滿意度、新穎度、多樣性、驚喜度等維度進行評分并根據評分的情況對現有推薦方法的各參數進行調整。

優選的，所述步驟一中提取后的個人信息、行為數據、操作習慣等各類別渠道的原始數據可通過行為反饋路徑至排名模塊。

附圖說明

圖1為本發明的流程示意圖。

具體實施方式