项目种类匹配方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种项目种类匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

随着经济与社会的发展，人们的保险意识越来越强，越来越多的用户开始购买保险服务。然而，随着项目种类的种类越来越多，用户在众多项目种类中挑选中适合自身的保险变得越来越困难。

商业健康保险是我国医疗保障体系的重要组成部分，加快商业健康保险的发展，有利于夯实多层次医疗保障体系，满足人民群众多样化的健康保障需求。现阶段，健康保险项目的选择主要是通过线下人工来完成的，对于用户和保险机构来说费时费力，若用户同时存在多项健康问题时，用户和保险公司都需要耗费更大的代价才能完成整个项目种类的选择流程，这样既不利于用户及时获得健康保险的保护，也不利于保险公司降低健康保险项目的管理和赔付成本。

技术实现要素：

本发明实施例能够提供一种节省人力资源、为用户准确匹配项目种类的项目种类匹配方法、装置、计算机设备及存储介质。

为解决上述技术问题，本发明创造的实施例采用的一个技术方案是：提供一种项目种类匹配方法，包括以下步骤：

获取目标用户的病史信息；

根据所述病史信息确定与所述目标用户相匹配的目标项目种类，其中，所述目标项目种类为在预设的历史数据库中查找得到与所述病史信息相似度最高的历史用户所对应的项目种类；

根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型，其中，所述风险评估规则为根据所述病史信息计算得到风险评分，根据所述风险评分确定所述风险类型的信息匹配规则。

可选地，所述根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型的步骤，包括以下步骤：

根据所述病史信息和预设的计算规则计算所述目标用户的风险评分，其中，所述计算规则为根据病史信息中不同的项目数据求得对应的分数，以所有分数之和作为风险评分的数据处理规则；

获取所述目标项目种类的风险类型匹配规则，其中，所述风险类型匹配规则为根据用户的风险评分确定项目种类风险类型的数据匹配规则；

根据所述风险评分和所述风险类型匹配规则确定所述目标项目种类的风险类型。

可选地，所述病史信息中包括多个项目数据，所述根据所述病史信息和预设的计算规则计算所述目标用户的风险评分的步骤，包括以下步骤：

根据所述病史信息计算所述病史信息中所有项目数据的对应分数；

定义所有所述对应分数之和为所述风险评分。

可选地，所述根据所述病史信息和预设的推荐规则确定目标项目种类的步骤，包括以下步骤：

根据所述病史信息确定所述目标用户的病史特征向量；

在预设的历史数据库中查找与所述病史特征向量距离最小的历史特征向量所对应的用户作为所述历史用户；

定义所述历史用户的项目种类为所述目标项目种类。

可选地，所述根据所述病史信息确定所述目标用户的病史特征向量的步骤，包括下述步骤：

将所述病史信息输入到预设的特征提取模型中，其中，所述特征提取模型为已训练至收敛的，用于根据输入的病史信息生成对应的特征向量的神经网络模型；

根据所述特征提取模型的输出结果确定所述病史特征向量。

可选地，所述根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型的步骤之后，包括下述步骤：

根据所述病史信息确定所述目标用户的病史关键字；

在预设的风险数据库中查找与所述病史关键字具有映射关系的特殊风险类型；

根据查找得到的所述特殊风险类型确定所述目标项目种类的特殊风险类型。

可选地，所述获取目标用户的病史信息的步骤之前，包括下述步骤：

获取所述目标用户的病史资料；

对所述病史资料进行内容提取得到对应的病史数据；

根据所述病史数据生成所述目标用户的病史信息。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种项目种类推荐装置，包括：

获取模块，用于获取目标用户的病史信息；

处理模块，用于根据所述病史信息确定与所述目标用户相匹配的目标项目种类，其中，所述目标项目种类为在预设的历史数据库中查找得到与所述病史信息相似度最高的历史用户所对应的项目种类；

执行模块，用于根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型，其中，所述风险评估规则为根据所述病史信息计算得到风险评分，根据所述风险评分确定所述风险类型的信息匹配规则。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第一计算子模块，用于根据所述病史信息和预设的计算规则计算所述目标用户的风险评分，其中，所述计算规则为根据病史信息中不同的项目数据求得对应的分数，以所有分数之和作为风险评分的数据处理规则；

第一获取子模块，用于获取所述目标项目种类的风险类型匹配规则，其中，所述风险类型匹配规则为根据用户的风险评分确定项目种类风险类型的数据匹配规则；

第一处理子模块，用于根据所述风险评分和所述风险类型匹配规则确定所述目标项目种类的风险类型。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第二计算子模块，用于根据所述病史信息计算所述病史信息中所有项目数据的对应分数；

第一执行子模块，用于定义所有所述对应分数之和为所述风险评分。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第二处理子模块，用于根据所述病史信息确定所述目标用户的病史特征向量；

第一查找子模块，用于在预设的历史数据库中查找与所述病史特征向量距离最小的历史特征向量所对应的用户作为所述历史用户；

第二执行子模块，用于定义所述历史用户的项目种类为所述目标项目种类。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第一输入子模块，用于将所述病史信息输入到预设的特征提取模型中，其中，所述特征提取模型为已训练至收敛的，用于根据输入的病史信息生成对应的特征向量的神经网络模型；

第三处理子模块，用于根据所述特征提取模型的输出结果确定所述病史特征向量。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第四处理子模块，用于根据所述病史信息确定所述目标用户的病史关键字；

第二查找子模块，用于在预设的风险数据库中查找与所述病史关键字具有映射关系的特殊风险类型；

第五处理子模块，用于根据查找得到的所述特殊风险类型确定所述目标项目种类的特殊风险类型。

可选地，所述项目种类推荐装置，还包括：

第二获取子模块，用于获取所述目标用户的病史资料；

第一提取子模块，用于对所述病史资料进行内容提取得到对应的病史数据；

第六处理子模块，用于根据所述病史数据生成所述目标用户的病史信息。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述所述项目种类匹配方法的步骤。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述所述项目种类匹配方法的步骤。

本发明实施例的有益效果是：通过利用历史记录中已有的为历史用户推荐过的产品，根据用户的病史信息进行匹配，查找对应的情况最相近的历史用户，将为历史用户推荐的或历史用户选择的项目种类作为目标用记的项目种类，可以有效地根据用户的病史信息为用户准确地选择产品，与传统的利用人工进行选择和推荐的方式，本发明实施例的方案可以有效地节省项目种类选择的时间以及人力成本，提高推荐项目种类的准确性，进一步地，利用用户的病史信息确定项目种类的风险类型，减少人工核保可能发生的错误，提高核保效率及准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例项目种类匹配方法的基本流程示意图；

图2为本发明实施例确定目标项目种类的风险类型的流程示意图；

图3为本发明实施例计算目标用户风险评分的流程示意图；

图4为本发明实施例确定目标项目种类的流程示意图；

图5为本发明实施例确定目标用户的病史特征向量的流程示意图；

图6为本发明实施例确定特殊风险类型的流程示意图；

图7为本发明实施例获取目标用户的病史信息的流程示意图；

图8为本发明实施例项目种类推荐装置的基本结构框图；

图9为本发明实施例计算机设备基本结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的描述的一些流程中，包含了按照特定顺序出现的多个操作，但是应该清楚了解，这些操作可以不按照其在本文中出现的顺序来执行或并行执行，操作的序号如101、102等，仅仅是用于区分开各个不同的操作，序号本身不代表任何的执行顺序。另外，这些流程可以包括更多或更少的操作，并且这些操作可以按顺序执行或并行执行。需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等描述，是用于区分不同的消息、设备、模块等，不代表先后顺序，也不限定“第一”和“第二”是不同的类型。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本技术领域技术人员可以理解，这里所使用的“终端”、“终端设备”既包括无线信号接收器的设备，其仅具备无发射能力的无线信号接收器的设备，又包括接收和发射硬件的设备，其具有能够在双向通信链路上，执行双向通信的接收和发射硬件的设备。这种设备可以包括：蜂窝或其他通信设备，其具有单线路显示器或多线路显示器或没有多线路显示器的蜂窝或其他通信设备；pcs(personalcommunicationsservice，个人通信系统)，其可以组合语音、数据处理、传真和/或数据通信能力；pda(personaldigitalassistant，个人数字助理)，其可以包括射频接收器、寻呼机、互联网/内联网访问、网络浏览器、记事本、日历和/或gps(globalpositioningsystem，全球定位系统)接收器；常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备，其具有和/或包括射频接收器的常规膝上型和/或掌上型计算机或其他设备。这里所使用的“终端”、“终端设备”可以是便携式、可运输、安装在交通工具(航空、海运和/或陆地)中的，或者适合于和/或配置为在本地运行，和/或以分布形式，运行在地球和/或空间的任何其他位置运行。这里所使用的“终端”、“终端设备”还可以是通信终端、上网终端、音乐/视频播放终端，例如可以是pda、mid(mobileinternetdevice，移动互联网设备)和/或具有音乐/视频播放功能的移动电话，也可以是智能电视、机顶盒等设备。

具体地请参阅图1，图1为本实施例项目种类匹配方法的基本流程示意图。

如图1所示，一种项目种类匹配方法，包括以下步骤：

s1100、获取目标用户的病史信息；

用户在需要购买项目种类或者对项目种类进行了解时，在智能终端的应用程序上触发推荐指令，开始项目种类的选择流程。通过应用程序录入用户本身的病史信息，病史信息包括但不限于用户的患病经历和住院记录等，在一些实施方式中，病史信息中还包括用户自身的生活习惯，例如是否抽烟酗酒、是否日常锻炼和是否经常熬夜等，但不限于此，用于反映用户可能存在的风险。

病史信息的录入方法可以是用户直接输入数据，或者通过用户上传的病史资料进行内容识别提取。具体地，用户在应用程序中输入罹患过的疾病关键字，在预设的历史数据库中查找得到对应的疾病名称，选择作为对应的病史项目之一，每一个用户可以有多个病史项目，根据用户的实际情况进行选择和设置，另一方面，可以提醒用户上传病史资料，例如诊断证明和住院记录等，但不限于此，上传的病史资料可以是扫描或者拍照得到的图像文件，通过对图像文件进行内容识别并提取文本的方式，获取其中的关键信息，例如诊断的疾病名称或者住院原因等等，将对应的信息作为用户的病史信息

s1200、根据所述病史信息确定与所述目标用户相匹配的目标项目种类，其中，所述目标项目种类为在预设的历史数据库中查找得到与所述病史信息相似度最高的历史用户所对应的项目种类；

将病史信息输入到预设的特征提取模型中，特征提取模型为根据输入的信息提取其中的特征得到特征向量的神经网络模型，根据特征提取模型的输出结果确定病史信息的特征向量，在历史数据库中查找与上述特征向量距离最近的一个特征向量，确定对应的历史用户与目标用户情况最相近，从而以历史用户的项目种类作为目标项目种类推荐给目标用户。

历史数据库中存储有大量的历史交易信息，每一份历史交易信息中包含有对应的历史用户信息、历史用户的病史信息、历史用户的特征向量和最终选择的项目种类等，但不限于此。历史交易信息为企业历史中进行过的交易记录，可以是在先根据历史用户的病史信息为用户进行过项目种类推荐的交易记录，用于作为相似用户查找以及项目种类确定的参考标准。

s1300、根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型，其中，所述风险评估规则为根据所述病史信息计算得到风险评分，根据所述风险评分确定所述风险类型的信息匹配规则；

根据病史信息计算用户的风险评分，用于反映用户存在的风险可能性。风险评分可以按获取到的病史信息中各个项目的数据进行分别计算，最后得出总分作为风险评分，例如患病经历中各种疾病对应的分数以及生活习惯中各种习惯对应的分数。计算得到风险评分后，获取目标项目种类的风险类型匹配规则。系统中对于所有的项目种类对应设置有风险类型匹配规则，风险类型匹配规则可以根据项目种类的核保要求进行不同的设定，核保要求相同或近似的项目种类可以使用同一种风险类型匹配规则，在项目种类没有较为特殊的核保要求时，可以使用通用的风险类型匹配规则，即同一种风险类型匹配规则可以对应多种项目种类。风险类型匹配规则中对于不同的风险评分设置有对应的风险类型，风险类型包括正常承保、加费承保和拒保等，但不限于此，风险类型的设置可以根据实际应用时的不同进行调整。在获取到风险类型匹配规则之后，定义风险类型匹配规则中用户的风险评分相对应的风险类型作为目标用户的风险类型。

如图2所示，步骤s1300具体包括以下步骤：

s1310、根据所述病史信息和预设的计算规则计算所述目标用户的风险评分，其中，所述计算规则为根据病史信息中不同的项目数据求得对应的分数，以所有分数之和作为风险评分的数据处理规则；病史信息中包括目标用户不同患病项目的数据，病史信息中不同的项目类型对应着各自的分数值，评分方法可以根据企业对于客户风险的定义或承保范围进行确定，首先根据实际的应用情况制定评分方法，对于每一种疾病或者患病经历设定一个对应的分值，分值的大小随着风险的增大而提高，例如患有脂肪肝或者血脂过高为1分，患有风湿性心脏病为5分等。根据用户病史信息中的各项数据查找得到对应的分值，而在评分规则中查找不到的项目内容可以定义为无风险，即0分。在获取到各个项目对应的分数之后，将所有的分数求和，得到的总分作为目标用户的风险评分。

s1320、获取所述目标项目种类的风险类型匹配规则，其中，所述风险类型匹配规则为根据用户的风险评分确定项目种类风险类型的数据匹配规则；

系统中对于所有的项目种类对应设置有风险类型匹配规则，风险类型匹配规则的可以根据项目种类的核保要求进行不同的设定，核保要求相同或近似的项目种类使用同一种风险类型匹配规则，在项目种类没有较为特殊的核保要求时，可以使用通用的风险类型匹配规则，即同一种风险类型匹配规则可以对应多种项目种类。风险类型匹配规则中对于不同的风险评分设置有对应的风险类型，风险类型包括正常承保、加费承保和拒保等，但不限于此，风险类型的设置可以根据实际应用时的不同进行调整。在计算得到用户的风险评分之后，获取到目标项目种类对应的风险类型匹配规则。

s1330、根据所述风险评分和所述风险类型匹配规则确定所述目标项目种类的风险类型；

在获取到目标项目种类对应的风险类型匹配规则之后，根据目标用户的风险评分在风险类型匹配规则中查找对应的风险类型。在一些实施方式中，风险类型中设置风险评分梯度对应不同的风险类型，例如风险评分50分以下的，为正常承保，风险评分50-100分的，为加费承保，风险评分超过100分的，为拒保。根据用户的风险评分确定对应的风险类型为目标项目种类的风险类型。

在确定了目标项目种类之后节省了人工核保的步骤，转为计算用户的风险评分从而确定风险类型的方法，可以节省核保时的人工成本和时间成本，减少人工核保可能存在的错误或者因为主观众因素导致的核保错误，提高核保的准确性。

如图3所示，步骤s1310具体包括以下步骤：

s1311、根据所述病史信息计算所述病史信息中所有项目数据的对应分数；

病史信息中包括目标用户不同患病项目的数据，病史信息中不同的项目类型对应着各自的分数值，评分方法可以根据企业对于客户风险的定义或承保范围进行确定，首先根据实际的应用情况制定评分方法，对于每一种疾病或者患病经历设定一个对应的分数，分数的大小随着风险的增大而提高，例如患有脂肪肝或者血脂过高为1分，患有风湿性心脏病为5分等。根据用户病史信息中的各项数据查找得到对应的分值，而在评分规则中查找不到的项目内容可以定义为无风险，即0分。

s1312、定义所有所述对应分数之和为所述风险评分；

将根据用户病史信息中不同项目数据所确定的对应分数进行统计求和，得到的总分为目标用户的风险评分。

利用用户的病史信息计算用户的风险评分，用户的风险评分越高，用户的潜在风险就越高，以风险评分的方式可以更加直观地反映出用户存在的风险可能性，提高核保的效率和准确性。

如图4所示，步骤s1200具体包括以下步骤：

s1210、根据所述病史信息确定所述目标用户的病史特征向量；

将病史信息输入到特征提取模型中，特征提取模型为对输入的数据进行特征提取得到对应的特征向量的神经网络模型，根据特征提取模型的输出结果确定目标用户的病史特征向量，病史特征向量作为用户的各项病史数据特征的一种表征形式。

s1220、在预设的历史数据库中查找与所述病史特征向量距离最小的历史特征向量所对应的用户作为所述历史用户；

历史数据库中存储有大量的历史交易信息，每一份历史交易信息中包含有对应的用户信息、用户的病史信息、用户的特征向量和最终选择的项目种类等，但不限于此。历史交易信息为企业历史中进行过的交易记录，可以是在先根据用户的病史信息为用户进行过项目种类推荐的交易记录，用于作为相似用户查找以及项目种类确定的参考标准。在建立历史数据库时，将各个用户的病史信息输入到特征提取模型中，获取到各个用户对应的特征向量，用于作为相似用户的查找依据。获取到目标用户的病史特征向量后，与历史数据库中所有的特征向量进行对比。特征向量之间距离的判断方法可以通过计算两个向量间的欧氏距离，将病史特征向量与历史数据库中所有特征向量分别计算后得到的欧氏距离进行排序，确定其中欧氏距离最小的一个特征向量所对应的用户为历史用户。

s1230、定义所述历史用户的项目种类为所述目标项目种类；

根据特征向量的距离计算得到历史用户之后，历史记录中对应历史用户的项目种类为目标项目种类，推荐给目标用户。在一些实施方式中，根据特征向量之间的距离比对得到距离最小的多个历史用户，按距离的大小进行排序，将多用户的项目种类进行展示，以供目标用户进行挑选，若多个历史用户中存在相同的项目种类，将相同的项目种类的信息进行折叠，只展示相似度最高的一个。

利用特征向量的距离查找相似度最高的历史用户的方法，可以快速并准确地查找到与目标用户相近似的历史用户，并根据历史用户的项目种类为目标用户选择目标项目种类，极大地节省了对历史用户的病史信息进行匹配查找项目种类的时间，同时使推荐的项目种类更加适合用户的实际情况。

如图5所示，步骤s1210具体包括下述步骤：

s1211、将所述病史信息输入到预设的特征提取模型中，其中，所述特征提取模型为已训练至收敛的，用于根据输入的病史信息生成对应的特征向量的神经网络模型；

特征提取模型根据用户的病史信息中不同的项目数据进行分类，将得到的分类结果整合为特征向量。在一些实施方式中，对于每一个项目数据进行分类，较为简便的判断方法为是或否，对应1或者0，例如对于某项疾病项目，病史信息中存在相关信息则为1，不存在则为0，病史信息在生成时可以根据特定的列表进行填写，将对应的内容填写在特定的项目栏中，在生成特征向量时，根据设定的多种不同的疾病项目进行分类，按设定的规则分配每一个项目所对应的维度，将分类得到的结果作为对应维度的数据，根据各个疾病项目的分类结果生成特征向量。在另一些实施方式中，每一个疾病项目的数值可以分为多个档次，例如目前患病为2，曾经患病为1，没有数据为0，疾病项目对应的数值档次可以根据实际的应用场景进行调整，例如需要特征向量可以更加准确地反映出用户的病史特征时，可以将一个疾病项目分为更多的档次。

s1212、根据所述特征提取模型的输出结果确定所述病史特征向量；

以特征提取模型输出的特征向量作为目标用户的病史特征向量。

通过将用户的病史信息转化为特征向量的方式，使用户间相似度比对更加方便快捷。

如图6所示，步骤s1300之后还包括下述步骤：

s1410、根据所述病史信息确定所述目标用户的病史关键字；

系统中预设有大量的关键字信息，用于进行匹配识别对应的疾病项目，将病史信息进行分词或者分项目，然后与系统中的关键字信息进行匹配，查找用户病史信息中存在的关键字信息，例如口腔癌或者风湿性心脏病等等，将病史信息中存在的关键字信息作为用户的病史关键字。在一些实施方式中，病史关键字的确定还可以带有时间性，例如当查找得到用户病史信息中存在口腔癌，可以获取口腔癌的患病时间，如当前患有口腔癌或者曾患口腔癌现已治愈等，但不限于此。

s1420、在预设的风险数据库中查找与所述病史关键字具有映射关系的特殊风险类型；

在获取到用户的病史关键字之后，在风险数据库中查找与病史关键字具有映射关系的特殊风险类型，特殊风险类型即用户因为的某些疾病可能造成较大的赔险风险时，在选择项目种类对于设定的某些承保范围进行排除。例如，用户患有胃部肿瘤，在购买疾病相关项目种类时可以对除去胃部以外的部分进行保护，即不承担因胃部疾病造成伤害的风险。每一种特殊风险类型对应多个病史关键字，例如对于胃部的除外承保，对应胃部肿瘤、胃穿孔和胃大部切除手术等等关键字。

s1430、根据查找得到的所述特殊风险类型确定所述目标项目种类的特殊风险类型；

定义查找得到的特殊风险类型为目标项目种类的特殊风险类型。

利用用户的病史信息确定特殊风险类型，在对用户进行核保时更加有效地保证了项目种类的准确性，提高了核保效率，同时节省了为用户进特殊风险类型核查的人工和时间成本。

如图7所示，步骤s1100之前还包括下述步骤：

s1010、获取所述目标用户的病史资料；

目标用户在开始项目种类推荐流程时，将病史资料通过智能终端的应用程序上传到服务器中，上传的内容可以为病史资料扫描或者拍照后得到的图像文件。病史资料包括但不限于目标用户的病历、住院记录和诊断证明等。

s1020、对所述病史资料进行内容提取得到对应的病史数据；

将获取到的病史资料输入内容提取模型中，内容提取模型可以是现有的根据输入的图像资料提取其中的内容生成对应的文本信息的模型，例如ocr文字识别模型等。获取到内容提取模型的输出结果作为病史资料的文本信息，然后对于提取得到的文本信息进行关键字识别，生成病史资料中各个项目对应的病史数据。

s1030、根据所述病史数据生成所述目标用户的病史信息；

将获取得到的病史数据根据对应的项目进行划分，生成用户的病史信息，在一些实施方式中，病史信息中对于各个项目进行分栏，在获取到用户的病史数据之后，将病史数据填入对应的项目分栏中，以生成完成的病史信息。

通过提取用户病史资料中的信息生成用户的病史信息的方法，可以提高病史信息录入的效率，同时提高录入的准确性，避免人工录入时可能造成的错误。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种项目种类推荐装置。具体请参阅图8，图8为本实施项目种类推荐装置的基本结构框图。

如图8所示，项目种类推荐装置，包括：获取模块2100、处理模块2200和执行模块2300。其中，获取模块用于获取目标用户的病史信息；处理模块用于根据所述病史信息确定与所述目标用户相匹配的目标项目种类，其中，所述目标项目种类为在预设的历史数据库中查找得到与所述病史信息相似度最高的历史用户所对应的项目种类；执行模块用于根据所述病史信息和预设的风险评估规则确定所述目标项目种类的风险类型，其中，所述风险评估规则为根据所述病史信息计算得到风险评分，根据所述风险评分确定所述风险类型的信息匹配规则。

通过利用历史记录中已有的为历史用户推荐过的产品，根据用户的病史信息进行匹配，查找对应的情况最相近的历史用户，将为历史用户推荐的或历史用户选择的项目种类作为目标用记的项目种类，可以有效地根据用户的病史信息为用户准确地选择产品，与传统的利用人工进行选择和推荐的方式，本发明实施例的方案可以有效地节省项目种类选择的时间以及人力成本，提高推荐项目种类的准确性，进一步地，利用用户的病史信息确定项目种类的风险类型，减少人工核保可能发生的错误，提高核保效率及准确性。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第一计算子模块、第一获取子模块、第一处理子模块。其中第一计算子模块用于根据所述病史信息和预设的计算规则计算所述目标用户的风险评分，其中，所述计算规则为根据病史信息中不同的项目数据求得对应的分数，以所有分数之和作为风险评分的数据处理规则；第一获取子模块用于获取所述目标项目种类的风险类型匹配规则，其中，所述风险类型匹配规则为根据用户的风险评分确定项目种类风险类型的数据匹配规则；第一处理子模块用于根据所述风险评分和所述风险类型匹配规则确定所述目标项目种类的风险类型。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第二计算子模块、第一执行子模块。其中，第二计算子模块用于根据所述病史信息计算所述病史信息中所有项目数据的对应分数；第一执行子模块用于定义所有所述对应分数之和为所述风险评分。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第二处理子模块、第一查找子模块、第二执行子模块。其中，第二处理子模块用于根据所述病史信息确定所述目标用户的病史特征向量；第一查找子模块用于在预设的历史数据库中查找与所述病史特征向量距离最小的历史特征向量所对应的用户作为所述历史用户；第二执行子模块用于定义所述历史用户的项目种类为所述目标项目种类。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第一输入子模块、第三处理子模块。其中，第一输入子模块用于将所述病史信息输入到预设的特征提取模型中，其中，所述特征提取模型为已训练至收敛的，用于根据输入的病史信息生成对应的特征向量的神经网络模型；第三处理子模块用于根据所述特征提取模型的输出结果确定所述病史特征向量。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第四处理子模块、第二查找子模块、第五处理子模块。其中，第四处理子模块用于根据所述病史信息确定所述目标用户的病史关键字；第二查找子模块用于在预设的风险数据库中查找与所述病史关键字具有映射关系的特殊风险类型；第五处理子模块用于根据查找得到的所述特殊风险类型确定所述目标项目种类的特殊风险类型。

在一些实施方式中，项目种类推荐装置还包括：第二获取子模块、第一提取子模块、第六处理子模块。其中，第二获取子模块用于获取所述目标用户的病史资料；第一提取子模块用于对所述病史资料进行内容提取得到对应的病史数据；第六处理子模块用于根据所述病史数据生成所述目标用户的病史信息。

为解决上述技术问题，本发明实施例还提供一种计算机设备。具体请参阅图9，图9为本实施例计算机设备基本结构框图。

如图9所示，计算机设备的内部结构示意图。如图9所示，该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、非易失性存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的非易失性存储介质存储有操作系统、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种项目种类匹配方法。该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种项目种类匹配方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

本实施方式中处理器用于执行图8中获取模块2100、处理模块2200和执行模块2300的具体功能，存储器存储有执行上述模块所需的程序代码和各类数据。网络接口用于向用户终端或服务器之间的数据传输。本实施方式中的存储器存储有项目种类推荐装置中执行所有子模块所需的程序代码及数据，服务器能够调用服务器的程序代码及数据执行所有子模块的功能。

本发明还提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述项目种类匹配方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该计算机程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。