技术特征：
1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：获取用户属性信息，并根据用户属性信息建立信息推荐模型，其中，所述用户属性信息包括多个特征信息；根据所述信息推荐模型获取与所述用户属性信息相匹配的候选推荐信息；获取与所述候选推荐信息中的候选产品相匹配的知识图谱，所述知识图谱包括候选产品以及其上下游产品的关联关系；将所述候选产品以及所述上下游产品中评分最高的产品作为待推荐产品；以及将所述待推荐产品以及与所述待推荐产品相关的知识图谱作为待推荐信息推荐给用户。2.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述用户为在app内开户的用户，所述多个特征信息包括用户基本信息、开户特征、交易特征和浏览特征。3.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，在根据所述信息推荐模型获取与所述用户属性信息相匹配的候选推荐信息的步骤之前还包括：对所述用户属性信息进行数据预处理。4.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述候选推荐信息中包括所述候选产品的名称，所述产品的类型包括证券和股票。5.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，所述获取与所述候选推荐信息中的候选产品相匹配的知识图谱的步骤包括：获取与所述候选推荐信息中的候选产品对应的知识图谱数据；以所述知识图谱数据为基础建立所述知识图谱，所述知识图谱包括所述知识图谱数据的内容。6.根据权利要求5所述的信息推荐方法，其特征在于，所述知识图谱数据包括所述候选产品及其上下游产品对应的上市公司、主营产品、主营产品占比、上游产品和下游产品。7.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，将所述候选产品以及所述上下游产品中评分最高的产品作为待推荐产品的步骤包括：调用已有评分模型，将所述候选产品和所述上下游产品分别输入所述评分模型中，采用人工智能算法得出每一项产品的分数；按照分数从高到低的顺序对所有所述产品排序；以及将得分最高的所述产品作为待推荐产品，其中，所述产品的分数表征所述产品与所述候选推荐信息的相关度。8.根据权利要求1所述的信息推荐方法，其特征在于，将所述待推荐产品以及与所述待推荐产品相关的知识图谱作为待推荐信息推荐给用户包括：重新绘制与所述待推荐产品相关的知识图谱；将所述知识图谱和所述待推荐产品融合在所述候选推荐信息中作为待推荐信息；以及将所述待推荐产品进行突出显示后，将所述待推荐信息推荐给所述用户。9.一种信息推荐系统，其特征在于，包括：建模单元，用于获取用户属性信息，并根据用户属性信息建立信息推荐模型，其中，所述用户属性信息包括多个特征信息；信息获取单元，用于根据所述信息推荐模型获取与所述用户属性信息相匹配的候选推
荐信息；图谱获取单元，用于获取与所述候选推荐信息中的候选产品相匹配的知识图谱，所述知识图谱包括候选产品以及其上下游产品的关联关系；评分单元，用于将所述候选产品以及所述上下游产品中评分最高的产品作为待推荐产品；以及推荐单元，用于将所述待推荐产品以及与所述待推荐产品相关的知识图谱作为待推荐信息推荐给用户。10.根据权利要求9所述的信息推荐系统，其特征在于，所述图谱获取单元还用于获取与所述候选推荐信息中的候选产品对应的知识图谱数据；并以所述知识图谱数据为基础建立所述知识图谱，所述知识图谱包括所述知识图谱数据的内容。11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的信息推荐方法。12.一种信息推荐装置，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机指令；处理器，耦合到所述存储器，所述处理器被配置为基于所述存储器存储的计算机指令执行实现如权利要求1至8中任一项所述的信息推荐方法。
技术总结
本公开提供一种信息推荐方法和信息推荐系统，该信息推荐方法包括：获取用户属性信息，并据此建立信息推荐模型，用户属性信息包括多个特征信息；根据信息推荐模型获取与用户属性信息相匹配的候选推荐信息；获取与候选推荐信息中的产品相匹配的知识图谱，知识图谱包括候选产品以及其上下游产品的关联关系；将候选产品以及上下游产品中评分最高的产品作为待推荐产品；将待推荐产品以及与待推荐产品相关的知识图谱作为待推荐信息推荐给用户。该信息推荐方法和推荐系统在信息推荐过程中加入了产品的信息，为用户提供了丰富的产业链和产业核心内容，提升了信息推荐的丰富性和趣味性，也为用户了解和选择产品提供了便利。为用户了解和选择产品提供了便利。为用户了解和选择产品提供了便利。
技术研发人员：李剑戈 肖钢 张麒 吴华普 刘震 汪春晓
受保护的技术使用者：中信建投证券股份有限公司
技术研发日：2021.09.15
技术公布日：2021/12/30