一种基于大数据分析和机器学习的个性化保险产品推荐引擎系统的制作方法

本发明涉及保险产品，具体为基于大数据分析和机器学习的个性化保险产品推荐引擎系统。

背景技术：

1、随着保险行业的发展，保险产品的覆盖范围和种类不断扩大，以满足不同用户的需求。传统的保险产品包括人寿保险、医疗保险、财产保险等，但随着社会和经济的变化，新的保险需求也逐渐涌现。例如，近年来，由于互联网和信息技术的快速发展，网络安全保险、虚拟货币保险等新型保险产品逐渐受到关注。此外，对于特定行业或特定风险的保险需求也在增加，如航空保险、环境污染责任保险等。

2、然而，保险产品种类的增加也给用户选择带来了困扰。用户需要花费大量时间和精力来了解各种保险产品的特点、保障范围和费用等信息，以便找到适合自己的保险产品。对于一些用户来说，可能无法明确自己所需保险的具体类别和名称，只知道自己需要某种类型的保险，这进一步增加了选择的难度。

3、此外，目前的保险产品推荐系统往往无法满足用户的个性化需求。传统的推荐系统可能仅基于用户的一些基本信息进行推荐，而没有考虑用户的具体需求和偏好。这导致推荐结果可能不够准确和智能，无法精确推送用户当下最需要的保险产品。例如，一个年轻人可能更关注医疗保险，而一个家庭则更需要综合保险计划。没有针对性的推荐系统无法根据不同用户的需求进行个性化的推荐，从而无法满足用户的真实需求。

4、因此，有必要提供一种新的基于大数据分析和机器学习的个性化保险产品推荐引擎系统解决上述技术问题。

技术实现思路

1、本发明提供了基于大数据分析和机器学习的个性化保险产品推荐引擎系统，用于解决上述背景技术中提到的问题。

2、本发明提供如下技术方案：一种基于大数据分析和机器学习的个性化保险产品推荐引擎系统，包括

3、数据采集和存储，通过建立api接口、数据合作、用户反馈和调查、设备传感器和公共数据等方式实时采集与保险相关的数据，并上传到数据库管理系统；

4、机器学习，通过采用协同过滤算法从数据中学习模式和规律，实现预测、分类、聚类等任务，构件和训练个性化保险产品推荐模型；

5、数据分析和数据挖掘，利用个性化保险产品推荐模型构建用户画像、风险评估以及定价模型，精准预测用户保险需求，实现交叉销售和跨销售的推荐策略，同时进行保险索赔分析和市场趋势分析；

6、数据加密，采用高强度加密算法和安全协议，确保用户数据在传输和存储过程中的安全性；

7、推荐引擎，用户输入关键词搜索或筛选条件，所述推荐引擎基于用户特征和行为分析，以及保险产品特征等数据，迅速获取符合其需求的保险产品列表，同时生成个性化的保险产品推荐；

8、用户界面，用于展示检索和推荐保险产品，支持多平台、多设备的访问，提供个性化的用户体验和交互功能；

9、报告与可视化，生成多种图表、图形和统计指标，以直观展示保险产品的特征和性能；

10、漏洞修复，基于漏洞扫描工具、安全评估和实时监测，及时发现和修复系统中的安全漏洞；

11、制定灾备计划，通过评估风险、选择策略、备份数据、建立冗余和演练恢复过程等措施，确保个性化保险产品推荐引擎系统在面对灾难或故障时能够快速恢复并保持业务连续性。

12、数据收集的方式包括与保险公司、第三方数据提供商或其他相关平台建立api接口，通过api调用实时获取数据；与保险公司、第三方数据提供商或其他相关机构进行数据合作，获取共享数据或购买特定数据集；通过用户调查、问卷调查、用户反馈等方式主动收集用户对保险产品和需求的意见和反馈；利用用户设备中的传感器(如智能手机、智能手表等)收集与保险相关的数据，如行为数据、位置数据等；利用公共数据库和开放数据源，如政府统计数据、社会经济数据等，获取与保险相关的背景信息和统计数据，所述数据采集和存储将采集和保存的原始数据建立适当的保险数据仓库，并进行清洗和预处理，采集到的原始数据往往存在噪声、缺失值、不一致性等问题，所述数据采集和存储会对数据进行去除重复数据、填补缺失值、纠正错误、处理异常值等操作，同时，所述数据采集和存储还负责数据的索引、归档和备份，以保证数据的安全性、可用性和可持续性。

13、所述机器学习通过协同过滤算法完成，协同过滤是一种常用的推荐算法，通过分析用户与保险产品之间的关系，找到具有相似兴趣或行为的用户，并向他们推荐其他用户喜欢的产品，这种算法适用于个性化推荐场景，能够根据用户的历史行为和喜好，预测用户对不同保险产品的喜好和偏好，基于协同过滤的推荐算法有基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

14、通过对用户基本特征(年龄、职业、家庭状况等)、行为数据、购买行为、保险偏好数据等进行分析，构建用户画像，预测产品需求，如保险产品类型、保额、保费预算等，同时通过挖掘数据中的相关模式和趋势，系统可以预测用户的风险水平，并根据个体的风险特征和需求，为其提供量身定制的保险产品和定价方案；同时系统可以识别潜在的欺诈行为，并提供风险预警和风险控制措施，以提高保险索赔的效率和准确性；系统还可以分析产品销售数据、用户评价、竞争对手数据等，为保险公司制定战略决策和市场推广策略提供依据。

15、所述推荐引擎需要对保险产品进行特征提取，包括保险类型、保额、保费、保险条款、保险公司等信息，同时，还可以使用文本挖掘和自然语言处理技术，提取保险产品描述中的关键词、情感倾向等信息；所述推荐引擎能够实时更新用户的行为数据和保险产品的信息，以保持推荐结果的准确性和时效性，同时，系统还可以通过用户的反馈和评价，对推荐算法进行优化和调整，提供更精准的推荐结果。

16、提高所述推荐引擎的检索速度和推荐准确性，有如下方式：

17、数据优化，优化数据存储和索引结构，以加快数据的检索速度，可以采用合适的数据库技术，如使用内存数据库或使用缓存技术，以减少数据访问时间，此外，使用合适的索引和查询优化技术，可以提高数据的检索效率；

18、并行处理，可以利用分布式计算框架或使用多线程技术来实现并行处理，提高所述推荐引擎的计算效率；

19、特征工程和模型优化，在机器学习算法中，通过选择和提取更有代表性的特征，可以减少特征维度和噪音，提高模型的效果，此外，优化机器学习模型的参数调整和选择，以及模型的集成技术，如集成学习和深度学习的网络结构设计等，也可以进一步提高推荐准确性；

20、实时更新和反馈，保持所述推荐引擎的实时更新和反馈机制，通过实时更新用户的兴趣和偏好，以及及时收集用户的反馈信息，可以更准确地提供个性化推荐和改进推荐算法，提高推荐准确性。

21、为实现更加精准的检索和推荐，所述推荐引擎基于矩阵分解创建，过程包括：

22、(1)数据准备：收集用户-物品评分数据，并构建评分矩阵r，其中每一行表示一个用户，每一列表示一个物品，矩阵元素表示用户对物品的评分；

23、(2)初始化参数：确定矩阵分解的维度，例如k个特征，随机初始化矩阵p(m×k)和q(n×k)，其中m是用户数，n是物品数；

24、(3)优化算法：选择合适的优化算法，如梯度下降或交替最小二乘法(als)，通过迭代优化来最小化预测评分与实际评分之间的误差；

25、(4)迭代训练：重复以下步骤直到收敛或达到指定的迭代次数：

26、根据当前的p和q，计算预测评分矩阵r_hat＝p*q^t，

27、计算误差e＝r-r_hat，

28、根据选择的优化算法，更新矩阵p和q，使得e的误差最小化；

29、(5)预测评分：根据训练得到的最优参数p和q，可以预测用户对未评价物品的评分，通过计算r_hat＝p*q^t，得到预测评分矩阵；

30、(6)生成推荐结果：根据预测评分矩阵，为每个用户生成个性化的推荐列表，可以根据预测评分排序并选择前n个最高评分的物品作为推荐结果；

31、(7)模型评估：使用评价指标(如均方根误差rmse、准确率、召回率等)来评估推荐模型的性能，以检验模型的准确性和泛化能力；

32、(8)持续迭代和优化：根据模型评估的结果和用户反馈，不断调整参数、优化算法和模型架构，以提高推荐准确性和用户满意度。

33、实现步骤如下：

34、第一步，通过建立api接口、数据合作、用户反馈和调查、设备传感器和公共数据等方式采集相关数据，建立数据管理系统；

35、第二步，采用协同过滤算法，从数据中学习用户和保险产品之间的模式和规律，构建和训练个性化保险产品推荐模型；

36、第三步，利用个性化保险产品推荐模型构建用户画像和风险评估模型、进行定价模型分析，并使用数据分析和挖掘技术进行保险索赔分析和市场趋势分析；

37、第四步，设计用户界面，支持多平台、多设备的访问，提供个性化的用户体验和交互功能，并生成可视化图表等信息；

38、第五步，基于用户特征和行为分析，以及保险产品特征等数据，生成符合用户需求的保险产品列表和相关产品的推荐列表；

39、第六步，进行数据加密、漏洞修复以及制定灾备计划。

40、本发明具备以下有益效果：

41、个性化保险产品推荐：通过数据分析、数据挖掘和机器学习技术，能够精确预测用户的保险需求，为用户提供个性化的保险产品推荐，增加用户满意度和购买意愿。

42、提高推荐准确性和效率：通过所述推荐引擎，根据用户特征和行为分析，以及保险产品特征等数据，迅速生成符合用户需求的保险产品列表，提高推荐准确性和效率。

43、优化保险定价和风险评估：利用数据分析和挖掘技术构建用户画像、风险评估模型和定价模型，能够精确评估用户的风险，并根据用户和保险产品的特征进行精确定价，提高保险定价和风险管理的准确性。

44、数据安全保障：通过数据加密和安全协议，确保用户数据在传输和存储过程中的安全性，保护用户隐私和敏感信息。

45、灾备能力和业务连续性：制定灾备计划，评估风险、选择策略、备份数据和建立冗余设施等措施，能够在面对灾难或故障时，快速恢复系统并保持业务连续性，减少业务中断和损失。