[發(fā)明專(zhuān)利]產(chǎn)品信息推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202011486536.0
• 申請(qǐng)日: 2020-12-16
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN112508654A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-03-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 王勇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 平安養(yǎng)老保險(xiǎn)股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q30/06
• 分類(lèi)號(hào): G06Q30/06;G06Q30/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 深圳市精英專(zhuān)利事務(wù)所 44242
• 代理人: 蔣學(xué)超

本發(fā)明公開(kāi)了一種產(chǎn)品信息推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及人工智能領(lǐng)域。該方法包括：對(duì)歷史用戶(hù)信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理得到樣本數(shù)據(jù)集；通過(guò)雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；將樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)的編碼向量輸入到聚類(lèi)模型中聚類(lèi)得到多個(gè)類(lèi)；對(duì)初始用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理以得到待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)；通過(guò)雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼；根據(jù)待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)的編碼向量確定待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)，根據(jù)待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)為用戶(hù)終端推薦產(chǎn)品信息，從而能夠?qū)崿F(xiàn)根據(jù)待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)用戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，相比于人工方式，其效率更高，準(zhǔn)確性更高。同時(shí)，根據(jù)待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)為用戶(hù)終端推薦產(chǎn)品信息，提高了推薦的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種產(chǎn)品信息推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

用戶(hù)畫(huà)像又稱(chēng)用戶(hù)角色，作為一種勾畫(huà)目標(biāo)用戶(hù)、聯(lián)系用戶(hù)訴求與設(shè)計(jì)方向的有效工具，用戶(hù)畫(huà)像在各領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。通過(guò)表單、用戶(hù)企業(yè)信息及互動(dòng)行為收集，建立多維度的客戶(hù)畫(huà)像，自動(dòng)化標(biāo)簽分組實(shí)現(xiàn)用戶(hù)分群，為精細(xì)化運(yùn)營(yíng)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

然而，現(xiàn)有技術(shù)中，依賴(lài)于技術(shù)人員分析挖掘用戶(hù)的信息，來(lái)為用戶(hù)打標(biāo)簽，同時(shí)根據(jù)標(biāo)簽來(lái)為用戶(hù)推薦產(chǎn)品。以上人為操作方式，效率低下，且主觀(guān)性強(qiáng)，準(zhǔn)確性差。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明實(shí)施例提供了一種產(chǎn)品信息推薦方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決產(chǎn)品信息推薦方法效率低下、主觀(guān)性強(qiáng)以及準(zhǔn)確性差的問(wèn)題。

第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種產(chǎn)品信息推薦方法，其包括：

獲取歷史用戶(hù)信息集，所述歷史用戶(hù)信息集包括多個(gè)用戶(hù)信息；

對(duì)所述歷史用戶(hù)信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理以得到樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，所述樣本數(shù)據(jù)由用戶(hù)信息經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗處理后得到；

通過(guò)預(yù)設(shè)的雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼以得到所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)的編碼向量；

將所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)的編碼向量輸入到預(yù)設(shè)的聚類(lèi)模型中以聚類(lèi)得到多個(gè)類(lèi)；

若接收到用戶(hù)終端發(fā)送的初始用戶(hù)數(shù)據(jù)，對(duì)所述初始用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理以得到待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)；

通過(guò)預(yù)設(shè)的雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼以得到所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)的編碼向量；

根據(jù)所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)的編碼向量確定所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)；

根據(jù)所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)為所述用戶(hù)終端推薦產(chǎn)品信息。

第二方面，本發(fā)明實(shí)施例還提供了一種產(chǎn)品信息推薦裝置，其包括：

獲取單元，用于獲取歷史用戶(hù)信息集，所述歷史用戶(hù)信息集包括多個(gè)用戶(hù)信息；

第一清洗單元，用于對(duì)所述歷史用戶(hù)信息集進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理以得到樣本數(shù)據(jù)集，所述樣本數(shù)據(jù)集包括多個(gè)樣本數(shù)據(jù)，所述樣本數(shù)據(jù)由用戶(hù)信息經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)清洗處理后得到；

第一編碼單元，用于通過(guò)預(yù)設(shè)的雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼以得到所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)的編碼向量；

聚類(lèi)單元，用于將所述樣本數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)據(jù)的編碼向量輸入到預(yù)設(shè)的聚類(lèi)模型中以聚類(lèi)得到多個(gè)類(lèi)；

第二清洗單元，用于若接收到用戶(hù)終端發(fā)送的初始用戶(hù)數(shù)據(jù)，對(duì)所述初始用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗處理以得到待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)；

第二編碼單元，用于通過(guò)預(yù)設(shè)的雙向RNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼以得到所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)的編碼向量；

確定單元，用于根據(jù)所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)的編碼向量確定所述待測(cè)用戶(hù)數(shù)據(jù)所屬的類(lèi)；