产品推荐方法、产品推荐装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及金融科技领域，尤其涉及一种产品推荐方法、产品推荐装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着智能金融的发展，客户对投资理财、保险等金融产品的需求日益增长。但是在互联网时代信息爆炸的情况下，各类资讯信息种类繁多，数据庞大，而客户的时间往往呈现碎片化，常常无法在大量资讯中快速检索到自己感兴趣的相关投资资讯信息。

2、目前，大多数产品推荐方法都是按照话题热度、新颖度等进行金融产品推荐，往往都没有针对金融投资理财领域做深度的分析和建模，在推荐过程中常常会忽略客户的真实需求，会存在着产品推荐的准确性不高的问题。

技术实现思路

1、本申请实施例的主要目的在于提出一种产品推荐方法、产品推荐装置、电子设备及存储介质，旨在提高产品推荐的准确性。

2、为实现上述目的，本申请实施例的第一方面提出了一种产品推荐方法，所述方法包括：

3、获取目标对象在虚拟会话场景中产生的音频数据和虚拟行为数据；

4、对所述音频数据进行内容分析，得到语义表征数据；

5、基于所述虚拟行为数据对所述目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据；

6、基于所述语义表征数据和所述决策偏好数据进行画像构建，得到所述目标对象的对象画像；

7、基于所述语义表征数据对所述目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题；

8、基于预设的知识图谱、所述对象偏好主题以及所述对象画像向所述目标对象进行产品推荐。

9、在一些实施例，所述对所述音频数据进行内容分析，得到语义表征数据，包括：

10、对所述音频数据进行语音识别，得到文本数据；

11、对所述文本数据进行语义分析，得到所述语义表征数据。

12、在一些实施例，所述虚拟行为数据包括每个虚拟行为的决策数据，所述基于所述虚拟行为数据对所述目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据，包括：

13、针对每个所述虚拟行为，获取所述虚拟行为的基准特征和行为权重，并从所述决策数据中提取所述虚拟行为的时序特征；

14、针对每个所述虚拟行为，基于所述行为权重对所述时序特征和所述基准特征进行偏差分析，得到决策行为偏差数据；

15、对所有虚拟行为的决策行为偏差数据进行整合处理，得到行为总偏差数据；

16、对所述行为总偏差数据进行积分运算，得到所述决策偏好数据。

17、在一些实施例，所述基于所述语义表征数据对所述目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题，包括：

18、对所述语义表征数据进行关键词提取，得到目标关键词；

19、计算所述目标关键词和预设主题之间的相似度，得到主题匹配度；

20、根据所述主题匹配度从所述预设主题筛选出所述对象偏好主题。

21、在一些实施例，所述知识图谱用于反映对象画像、对象偏好主题、以及候选产品之间的关联程度；所述基于预设的知识图谱、所述对象偏好主题以及所述对象画像向所述目标对象进行产品推荐，包括：

22、遍历所述知识图谱，获取每个所述候选产品与所述对象偏好主题的第一关联分数；

23、遍历所述知识图谱，获取每个所述候选产品与所述对象画像的第二关联分数；

24、基于所述第一关联分数和所述第二关联分数，从多个所述候选产品中筛选出所述目标产品；

25、将所述目标产品推荐给所述目标对象。

26、在一些实施例，所述基于所述第一关联分数和所述第二关联分数，从多个所述候选产品中筛选出所述目标产品，包括：

27、对所述第一关联分数和所述第二关联分数进行加权和，得到每个所述候选产品的关联总分数；

28、基于所述关联总分数，从多个所述候选产品中筛选出预定数目个所述目标产品。

29、在一些实施例，在所述将所述目标产品推荐给所述目标对象之后，所述方法还包括：

30、获取所述目标对象对所述目标产品的反馈数据；

31、基于所述反馈数据对所述对象画像、所述对象偏好主题中的至少一种进行更新。

32、为实现上述目的，本申请实施例的第二方面提出了一种产品推荐装置，所述装置包括：

33、数据获取模块，用于获取目标对象在虚拟会话场景中产生的音频数据和虚拟行为数据；

34、内容分析模块，用于对所述音频数据进行内容分析，得到语义表征数据；

35、决策偏好分析模块，用于基于所述虚拟行为数据对所述目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据；

36、画像构建模块，用于基于所述语义表征数据和所述决策偏好数据进行画像构建，得到所述目标对象的对象画像；

37、主题识别模块，用于基于所述语义表征数据对所述目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题；

38、推荐模块，用于基于预设的知识图谱、所述对象偏好主题以及所述对象画像向所述目标对象进行产品推荐。

39、为实现上述目的，本申请实施例的第三方面提出了一种电子设备，所述电子设备包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的方法。

40、为实现上述目的，本申请实施例的第四方面提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的方法。

41、本申请提出的产品推荐方法、产品推荐装置、电子设备及存储介质，其通过获取目标对象在虚拟会话场景中产生的音频数据和虚拟行为数据；对音频数据进行内容分析，得到语义表征数据，能够较为准确性确定音频数据的语义内容。进一步地，基于虚拟行为数据对目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据，能够较为方便地确定目标对象的决策偏好。进一步地，基于语义表征数据和决策偏好数据进行画像构建，得到目标对象的对象画像；基于语义表征数据对目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题；基于预设的知识图谱、对象偏好主题以及对象画像向目标对象进行产品推荐，能够利用知识图谱、结合目标对象的对象画像和对象偏好主题两方面来为目标对象推荐产品，使推荐的产品更加贴合目标对象的习惯偏好和真实需求，提高了产品推荐的合理性和准确性。

技术特征：

1.一种产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述对所述音频数据进行内容分析，得到语义表征数据，包括：

3.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述虚拟行为数据包括每个虚拟行为的决策数据，所述基于所述虚拟行为数据对所述目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据，包括：

4.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述语义表征数据对所述目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题，包括：

5.根据权利要求1至4任一项所述的产品推荐方法，其特征在于，所述知识图谱用于反映对象画像、对象偏好主题、以及候选产品之间的关联程度；所述基于预设的知识图谱、所述对象偏好主题以及所述对象画像向所述目标对象进行产品推荐，包括：

6.根据权利要求5所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一关联分数和所述第二关联分数，从多个所述候选产品中筛选出所述目标产品，包括：

7.根据权利要求5所述的产品推荐方法，其特征在于，在所述将所述目标产品推荐给所述目标对象之后，所述方法还包括：

8.一种产品推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述的产品推荐方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的产品推荐方法。

技术总结
本申请实施例提供了一种产品推荐方法、产品推荐装置、电子设备及存储介质，属于金融科技领域。该方法包括：获取目标对象在虚拟会话场景中产生的音频数据和虚拟行为数据；对音频数据进行内容分析，得到语义表征数据；基于虚拟行为数据对目标对象进行决策偏好分析，得到决策偏好数据；基于语义表征数据和决策偏好数据进行画像构建，得到目标对象的对象画像；基于语义表征数据对目标对象进行偏好主题识别，得到对象偏好主题；基于预设的知识图谱、对象偏好主题以及对象画像向目标对象进行产品推荐。本申请实施例能够提高产品推荐的准确性。

技术研发人员：梁亚妮
受保护的技术使用者：中国平安人寿保险股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/16