业务推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及计算机，特别涉及为一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着人工智能技术的发展，很多领域开始利用大数据来进行智能推荐，进行个性化推荐，最典型的就是电商领域和新闻领域。但是电信业务不同于电商业务，其往往没有很多的历史数据可以参考，且能参考的数据也相对比较单一，且很多时候用户可能是新用户，除了用户信息之外没有更多的可参考的数据。尤其是对于新业务，往往面临冷启动的问题，所以在电信业务的推荐常常没办法实现精准推荐，从而影响了业务的推广效果。

技术实现思路

1、基于此，提出了一种可以实现精准推荐的业务推荐方法、装置、设备及存储介质。

2、为实现上述目的，本技术第一方面提供一种业务推荐方法，所述方法包括：

3、获取待推荐业务，确定所述待推荐业务对应的初始用户画像，所述初始用户画像包括：多个用户特征；

4、获取满足所述初始用户画像的初始用户群体，包括：获取用户信息，所述用户信息包括：用户性别、用户年龄、所在地域、关联卡信息；当存在关联卡时，获取所述关联卡对应的定位信息，基于所述定位信息确定所述关联卡对应的身份信息；根据所述关联卡对应的身份信息确定对应的用户标签，将所述用户标签添加到所述用户信息中，得到完善后的目标用户信息；基于完善后的目标用户信息确定满足所述初始用户画像的初始用户群体；

5、获取初始用户群体中每个用户的目标用户信息和用户的历史行为数据，基于所述目标用户信息和所述历史行为数据确定推荐方案，所述历史行为数据包括：历史购买过哪些业务的数据，以及触发购买相应业务的事件和时间点；

6、基于所述推荐方案向所述初始用户群体发送所述待推荐业务的推荐信息，并提取对所述推荐信息有正向反馈的用户群体特征和有负向反馈的用户群体特征；

7、根据所述有正向反馈的用户群体的群体特征和所述有负向反馈的用户群体的群体特征确定群体差异特征及群体共同特征，所述群体特征是基于目标用户信息提取得到的；

8、根据所述群体差异特征和所述群体共同特征对所述初始用户画像中的用户特征以及特征权重进行调整，得到目标用户画像；

9、确定所述目标用户画像对应的目标用户群体，向所述目标用户群体推荐所述待推荐业务。

10、为实现上述目的，本技术第二方面提供一种业务推荐装置，包括：

11、第一确定模块，用于获取待推荐业务，确定所述待推荐业务对应的初始用户画像，所述初始用户画像包括：多个用户特征；

12、获取模块，用于获取满足所述初始用户画像的初始用户群体，包括：获取用户信息，所述用户信息包括：用户性别、用户年龄、所在地域、关联卡信息；当存在关联卡时，获取所述关联卡对应的定位信息，基于所述定位信息确定所述关联卡对应的身份信息；根据所述关联卡对应的身份信息确定对应的用户标签，将所述用户标签添加到所述用户信息中，得到完善后的目标用户信息；基于完善后的目标用户信息确定满足所述初始用户画像的初始用户群体；

13、第二确定模块，用于获取初始用户群体中每个用户的目标用户信息和用户的历史行为数据，基于所述目标用户信息和所述历史行为数据确定推荐方案，所述历史行为数据包括：历史购买过哪些业务的数据，以及触发购买相应业务的事件和时间点；

14、提取模块，用于基于所述推荐方案向所述初始用户群体发送所述待推荐业务的推荐信息，并提取对所述推荐信息有正向反馈的用户群体特征和有负向反馈的用户群体特征；

15、第三确定模块，用于根据所述有正向反馈的用户群体的群体特征和所述有负向反馈的用户群体的群体特征确定群体差异特征及群体共同特征，所述群体特征是基于目标用户信息提取得到的；

16、调整模块，用于根据所述群体差异特征和所述群体共同特征对所述初始用户画像中的用户特征以及特征权重进行调整，得到目标用户画像；

17、推荐模块，用于确定所述目标用户画像对应的目标用户群体，向所述目标用户群体推荐所述待推荐业务。

18、为实现上述目的，本技术第三方面提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

19、获取待推荐业务，确定所述待推荐业务对应的初始用户画像，所述初始用户画像包括：多个用户特征；

20、获取满足所述初始用户画像的初始用户群体，包括：获取用户信息，所述用户信息包括：用户性别、用户年龄、所在地域、关联卡信息；当存在关联卡时，获取所述关联卡对应的定位信息，基于所述定位信息确定所述关联卡对应的身份信息；根据所述关联卡对应的身份信息确定对应的用户标签，将所述用户标签添加到所述用户信息中，得到完善后的目标用户信息；基于完善后的目标用户信息确定满足所述初始用户画像的初始用户群体；

21、获取初始用户群体中每个用户的目标用户信息和用户的历史行为数据，基于所述目标用户信息和所述历史行为数据确定推荐方案，所述历史行为数据包括：历史购买过哪些业务的数据，以及触发购买相应业务的事件和时间点；

22、基于所述推荐方案向所述初始用户群体发送所述待推荐业务的推荐信息，并提取对所述推荐信息有正向反馈的用户群体特征和有负向反馈的用户群体特征；

23、根据所述有正向反馈的用户群体的群体特征和所述有负向反馈的用户群体的群体特征确定群体差异特征及群体共同特征，所述群体特征是基于目标用户信息提取得到的；

24、根据所述群体差异特征和所述群体共同特征对所述初始用户画像中的用户特征以及特征权重进行调整，得到目标用户画像；

25、确定所述目标用户画像对应的目标用户群体，向所述目标用户群体推荐所述待推荐业务。

26、为实现上述目的，本技术第四方面提供一种计算机可读存储介质，包括：存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：

27、获取待推荐业务，确定所述待推荐业务对应的初始用户画像，所述初始用户画像包括：多个用户特征；

28、获取满足所述初始用户画像的初始用户群体，包括：获取用户信息，所述用户信息包括：用户性别、用户年龄、所在地域、关联卡信息；当存在关联卡时，获取所述关联卡对应的定位信息，基于所述定位信息确定所述关联卡对应的身份信息；根据所述关联卡对应的身份信息确定对应的用户标签，将所述用户标签添加到所述用户信息中，得到完善后的目标用户信息；基于完善后的目标用户信息确定满足所述初始用户画像的初始用户群体；

29、获取初始用户群体中每个用户的目标用户信息和用户的历史行为数据，基于所述目标用户信息和所述历史行为数据确定推荐方案，所述历史行为数据包括：历史购买过哪些业务的数据，以及触发购买相应业务的事件和时间点；

30、基于所述推荐方案向所述初始用户群体发送所述待推荐业务的推荐信息，并提取对所述推荐信息有正向反馈的用户群体特征和有负向反馈的用户群体特征；

31、根据所述有正向反馈的用户群体的群体特征和所述有负向反馈的用户群体的群体特征确定群体差异特征及群体共同特征，所述群体特征是基于目标用户信息提取得到的；

32、根据所述群体差异特征和所述群体共同特征对所述初始用户画像中的用户特征以及特征权重进行调整，得到目标用户画像；

33、确定所述目标用户画像对应的目标用户群体，向所述目标用户群体推荐所述待推荐业务。

34、上述业务推荐方法、装置、设备及存储介质，首先，确定待推荐业务对应的初始用户画像，基于初始用户画像确定初始用户群体，为了能够准确确定初始用户群体，通过对用户相关信息进行分析完善得到目标用户信息，基于完善后的目标用户信息确定初始用户群体，针对初始用户群体，就可以根据初始用户群体的目标用户信息和历史行为数据进行推荐方案的确定，并提取有正向反馈的用户群体的群体特征和负向反馈的用户群体的群体特征来确定群体差异特征和群体共同特征，基于群体差异特征和群体共同特征对初始用户画像中的用户特征以及特征权重进行调整，得到目标用户画像，确定目标用户画像对应的目标用户群体，进而向目标用户群体进行业务推荐。对于数据不足的冷启动问题，先通过初始用户画像进行推荐，然后基于推荐反馈再来调整初始用户画像从而得到目标用户画像，通过该方式可以准确找到对该业务有需求的用户群体，从而实现了精准推荐，解决了冷启动面临的数据不足而导致推荐不准的问题。