(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211305030.4 (22)申请日 2022.10.24 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 蔡凡华　胡万利　 (74)专利代理 机构 深圳紫藤知识产权代理有限 公司 44570 专利代理师 郑明耀 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) G06Q 40/06(2012.01) (54)发明名称 产品推荐方法、 装置、 电子设备和存 储介质 (57)摘要 本发明公开了一种产品推荐方法、 装置、 电 子设备和存储介质， 该方法包括： 获取目标对象 的目标对象特征， 将目标对象特征转换为目标词 向量； 根据目标词向量与多个预设对象特征的预 设词向量进行相似度计算， 确定与目标对象特征 匹配的目标预设对象特征， 将目标预设对象特征 关联的对象设置为与 目标对象匹配的第一相似 对象； 根据第一相似对象的历史产品数据， 确定 得到目标对象的目标候选产品数据； 确定目标候 选产品数据中每个候选产品的推荐系数， 根据目 标候选产品数据中候选产品的推荐系数， 对目标 候选产品数据中的候选产品进行排序； 根据排序 后的目标候选产品数据， 确定推荐结果。 本发明 可以提高产品推荐的准确度和效率。 权利要求书3页 说明书15页 附图2页 CN 115471280 A 2022.12.13 CN 115471280 A 1.一种产品推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 确定待推荐的目标对象是否存在目标历史产品数据； 若所述目标对象不存在目标历史产品数据， 则获取所述目标对象的目标对象特征， 将 所述目标对象特 征转换为目标词向量； 根据所述目标词向量与多个预设对象特征的预设词向量进行相似度计算， 确定与 所述 目标对象特征匹配的目标预设对象特征， 将所述目标预设对象特征关联的对象设置为与所 述目标对象匹配的第一相似 对象； 根据所述第一相似对象的历史产品数据， 确定得到所述目标对象的目标候选产品数 据； 确定所述目标候选产品数据中每个候选产品的推荐系数， 根据 所述目标候选产品数据 中候选产品的推荐系数， 对所述目标候选产品数据中的候选产品进行排序； 根据排序后的目标候选产品数据， 确定推荐结果。 2.如权利要求1所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一相似对象的历史 产品数据， 确定得到所述目标对象的目标候选产品数据包括： 根据所述第一相似 对象的历史产品数据， 得到所述目标对象的第一 候选产品数据； 确定所述第一 候选产品数据中候选产品的数量是否符合预设要求； 若所述第一候选产品数据中候选产品的数量符合预设要求， 则将所述第 一候选产品设 置为所述目标对象的目标候选产品数据； 若所述第一候选产品数据中候选产品的数量不符合预设要求， 则获取预设候选产品数 据， 对所述预设候选产品数据和所述第一候选产品数据进行合并去重， 得到所述 目标对象 的目标候选产品数据。 3.如权利要求2所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一相似对象的历史 产品数据， 得到所述目标对象的第一 候选产品数据包括： 根据所述第 一相似对象的历史产品数据， 从预存的对象数据库中确定得到与 所述第一 相似对象匹配的第二相似 对象； 第二相似 对象具有与所述第一相似 对象相同的历史产品； 根据所述第 二相似对象的历史产品数据和所述第 一相似对象的历史产品数据， 得到所 述目标对象的第一 候选产品数据。 4.如权利要求1所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述获取所述目标对象的目标对象 特征， 将所述目标对象特 征转换为目标词向量包括： 获取所述目标对象对应的目标对象信息， 对所述目标对象信息进行特征提取， 得到所 述目标对象的目标对象特 征； 利用预设的词向量模型将所述目标对象特 征转换为目标词向量。 5.如权利要求1所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述确定待推荐的目标对象是否存 在目标历史产品数据， 包括： 若所述目标对象存在目标历史产品数据， 则根据 所述目标历史产品数据确定与所述目 标对象匹配的第三相似对象； 所述第三相似对象具有与所述目标对象相同的目标历史产 品； 根据所述第 三相似对象的历史产品数据和所述目标历史产品数据， 确定得到所述目标 对象的目标候选产品数据；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115471280 A 2确定所述目标候选产品数据中每个候选产品的推荐系数， 根据 所述目标候选产品数据 中候选产品的推荐系数， 对所述目标候选产品数据中的候选产品进行排序； 根据排序后的目标候选产品数据， 进行产品推荐。 6.如权利要求5所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据所述第 三相似对象的历史 产品数据和所述目标历史产品数据， 确定得到所述目标对象的目标候选产品数据包括： 将所述第三相似对象的历史产品数据和所述目标历史产品数据进行合并去重， 得到第 二候选产品数据； 从预存的产品数据库中获取多个产品组合； 每个所述产品组合包括至少一个产品数 据； 将所述多个产品组合中的每个所述产品数据与目标历史产品数据进行比对， 确定所述 多个产品组合中存在所述目标历史产品数据的目标产品组合； 对所述目标产品组合和所述目标历史产品数据进行去重， 得到第三 候选产品数据； 汇总所述目标产品组中除所述目标历史产品数据外的产品数据， 得到第 三候选产品数 据； 将所述第二候选产品数据和所述第 三候选产品数据进行合并去重， 得到所述目标对象 的目标候选产品数据。 7.如权利要求1至6任一项所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述确定所述目标候选 产品数据中每 个候选产品的推荐系数包括： 根据所述目标候选产品数据中每个候选产品的产品信 息， 得到所述目标候选产品数据 中每个候选产品的产品特 征； 将每个所述候选产品的产品特征和所述目标对象特征输入至预设的预测模型， 得到所 述目标候选产品数据中每 个候选产品的推荐系数。 8.如权利要求1所述的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据所述目标候选产品数据中 候选产品的推荐系数， 对所述目标候选产品数据中的候选产品进行排序包括： 根据所述目标候选产品数据中各所述候选产品所标记的产品类型， 确定所述目标候选 产品数据中各 所述产品类型的数量所占的比例； 根据所述目标候选产品数据中各所述候选产品的数量所占的比例以及各所述候选产 品的推荐系数， 确定各 所述候选产品的评分； 根据所述目标候选产品数据中各所述候选产品的评分对所述目标候选产品数据中各 所述候选产品进行排序。 9.一种产品推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 判断模块， 用于确定待推荐的目标对象是否存在目标历史产品数据； 词向量转换模块， 用于若所述目标对象不存在目标历史产品数据， 则获取所述目标对 象的目标对象特 征， 将所述目标对象特 征转换为目标词向量； 相似对象确定模块， 用于根据 所述目标词向量与多个预设对象特征的预设词向量进行 相似度计算， 确定与所述 目标对象特征匹配的目标预设对 象特征， 将所述 目标预设对 象特 征设置为与所述目标对象匹配的第一相似 对象； 产品推荐模块， 用于根据所述第一相似对象的历史产品数据， 确定得到所述目标对象 的目标候选产品数据；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115471280 A 3