一种金融服务动态化推荐方法和装置与流程

本说明书的实施方式涉及大数据领域，更具体地，本说明书的实施方式涉及一种金融服务动态化推荐方法和装置。

背景技术：

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本说明书的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、不同的用户可能存在不同的金融服务需求，因此，金融服务平台通常同时提供多种金融服务。而当用户面对可选的多种金融服务的时候，可能存在信息过载问题，无法有效选择出适合的金融服务。因此，金融服务平台通常需要针对不同的用户，进行个性化的金融服务推荐，以供用户进行选择。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本说明书提供了以下方法及装置。

2、在本说明书实施方式的第一方面中，提供了一种金融服务动态化推荐方法，所述方法应用于金融服务平台；所述金融服务平台面向用户提供若干金融服务产品；所述方法包括：

3、响应于所述用户执行的针对金融服务页面的访问操作行为，获取所述用户针对所述若干金融服务产品的历史行为序列数据；其中，所述历史行为序列数据由所述用户在所述访问操作行为对应的访问时刻之前的预设的时长内，针对所述若干金融服务产品执行的至少一种历史操作行为按照操作时刻进行排序构成；

4、将获取到的所述历史行为序列数据输入基于神经网络的预测模型，分别预测所述用户的下一次的操作行为选择各个所述金融服务产品的概率，并基于所述概率对所述若干金融服务产品进行排序；其中，所述预测模型为将所述用户的历史行为序列数据作为样本数据进行有监督训练得到的机器学习模型；

5、通过所述金融服务页面向所述用户输出排序后的所述若干金融服务产品。

6、在本说明书实施方式的第二方面中，提供了一种金融服务动态化推荐装置，所述装置应用于金融服务平台；所述金融服务平台面向用户提供若干金融服务产品；所述装置包括：

7、获取单元，用于响应于所述用户执行的针对金融服务页面的访问操作行为，获取所述用户针对所述若干金融服务产品的历史行为序列数据；其中，所述历史行为序列数据由所述用户在所述访问操作行为对应的访问时刻之前的预设的时长内，针对所述若干金融服务产品执行的至少一种历史操作行为按照操作时刻进行排序构成；

8、预测单元，用于将获取到的所述历史行为序列数据输入基于神经网络的预测模型，分别预测所述用户的下一次的操作行为选择各个所述金融服务产品的概率，并基于所述概率对所述若干金融服务产品进行排序；其中，所述预测模型为将所述用户的历史行为序列数据作为样本数据进行有监督训练得到的机器学习模型；

9、输出单元，用于通过所述金融服务页面向所述用户输出排序后的所述若干金融服务产品。

10、在本说明书实施方式的第三方面中，提供了一种存储介质；所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序执行时实现如上所述方法的步骤。

11、在本说明书实施方式的第四方面中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如上方法。

12、本说明书以上的实施方式，至少具有如下的有益效果：

13、在以上技术方案中，通过基于神经网络的预测模型，对用户针对各项金融服务产品的历史行为序列数据进行学习，并根据学习到的结果，结合用户近期的历史行为序列数据，预测用户选择各项金融服务产品的概率，进行排序后向用户进行输出。以上预测模型输出的排序后的各项金融服务产品中，排序越靠前的，用户选择该金融服务产品的可能性越高，从而实现了针对该用户的动态化金融服务推荐。

技术特征：

1.一种金融服务动态化推荐方法，所述方法应用于金融服务平台；所述金融服务平台面向用户提供若干金融服务产品；所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，所述作为所述样本数据的历史行为序列数据中包含的最后一个操作行为为针对所述金融服务产品的选择操作行为；

3.根据权利要求1所述的方法，所述预测所述用户的下一次的操作行为选择各个所述金融服务产品的概率，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，将获取到的所述历史行为序列数据输入基于神经网络的预测模型之前，还包括：

5.根据权利要求4所述的方法，所述预测模型为基于transformer架构的预测模型包括：

6.根据权利要求5所述的方法，所述嵌入层，进一步用于将采用基于位置的编码方式，对输入的所述用户的所述历史行为序列数据进行编码，以将输入的所述历史行为序列数据映射为第一预设维度的第一特征向量。

7.根据权利要求5所述的方法，所述transformer层包括：

8.根据权利要求7所述的方法，所述transformer层还包括：

9.据权利要求7所述的方法，所述transformer层还包括：

10.一种基于神经网络的预测网络，应用于金融服务平台；所述金融服务平台面向用户提供若干金融服务产品；包括：

11.一种金融服务动态化推荐装置，所述装置应用于金融服务平台；所述金融服务平台面向用户提供若干金融服务产品；所述装置包括：

12.一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序执行时实现如权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。

13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-9中任一项所述的方法。

技术总结
本说明书提供了一种金融服务动态化推荐方法和装置。所述方法应用于金融服务平台；所述金融服务平台提供若干金融服务产品。所述方法包括：响应于所述用户执行的访问操作行为，获取所述用户针对所述若干金融服务产品的历史行为序列数据；所述历史行为序列数据由所述用户在所述访问操作行为之前的预设时长内，执行的至少一种历史操作行为按照操作时刻进行排序构成；将获取到的所述历史行为序列数据输入基于神经网络的预测模型，分别预测所述用户的下一次的操作行为选择各个金融服务产品的概率，基于所述概率对所述若干金融服务产品进行排序；所述预测模型由所述历史行为序列数据作为样本数据进行有监督训练得到；输出排序后的所述若干金融服务产品。

技术研发人员：向金芳
受保护的技术使用者：阿里云计算有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13