对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及大数据领域，尤其涉及一种对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在当前以用户为中心的各个市场(例如金融市场)环境下，各种对象(例如金融产品)层出不穷，如何精准地为用户推荐适合的对象，成为各个对象提供方着重关注的问题。

2、在相关技术中，对象提供方可以为用户提供不同种类的对象，针对不同的对象，对象提供方会根据对象信息和用户信息生成对象推荐清单，一个对象推荐清单中包括多个客户的标识。若需要为一个客户推荐对象，必须得找到所有包含该客户的标识的对象推荐清单。由于对象推荐清单的数量巨大，找到一个客户的所有对象推荐清单耗时较长，并且即便找到所有适合一个客户的对象清单，也很难筛选出适合客户的对象。即现有对象的推荐准确度较低。

技术实现思路

1、本技术提供一种对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质，提高了对象的推荐准确度。

2、第一方面，本技术提供一种对象推荐方法，包括：

3、获取多个对象中各对象对应的第一推荐信息，所述第一推荐信息中包括多个用户的用户标识、以及各用户的用户权重值；

4、根据各对象对应的第一推荐信息，生成每个用户对应的第二推荐信息，所述第二推荐信息中包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第一权重值；

5、针对任意一个用户，获取所述用户的用户信息，所述用户信息包括所述用户的用户描述信息、潜在对象描述信息以及所述用户在历史时段内的多个历史交易信息；

6、根据所述用户信息，生成所述用户对应的第三推荐信息，所述第三推荐信息包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第二权重值；

7、根据所述用户对应的第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定待向所述用户推荐的至少一个目标对象。

8、在一种可能的实施方式中，根据所述用户信息，生成所述用户对应的第三推荐信息，包括：

9、根据所述用户描述信息，生成所述用户的用户特征向量；

10、根据所述潜在对象描述信息以及所述多个历史交易信息，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值；

11、根据所述用户特征向量，对所述至少一个待选对象的待选权重值进行更新处理，得到所述第三推荐信息。

12、在一种可能的实施方式中，根据所述潜在对象描述信息以及所述多个历史交易信息，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值，包括：

13、针对任意一个历史交易信息，对所述历史交易信息进行文本识别处理，得到所述历史交易信息对应的交易对象、交易类型和交易量；

14、根据所述潜在对象描述信息以及每个历史交易信息对应的交易对象、交易类型和交易量，确定所述用户对每个交易对象的满意度和已持有饱和度；

15、根据用户对每个交易对象的满意度和已持有饱和度，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值。

16、在一种可能的实施方式中，根据用户对每个交易对象的满意度和已持有饱和度，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值，包括：

17、将满意度大于或等于第一阈值、且已持有饱和度小于或等于第二阈值的交易对象，确定为所述至少一个待选对象；

18、根据所述待选对象的已持有饱和度，确定所述待选对象的剩余饱和度；

19、针对任意一个待选对象，将用户对所述待选对象的满意度和所述剩余饱和度进行加权求和，得到所述待选对象的待选权重值。

20、在一种可能的实施方式中，根据所述用户特征向量，对所述至少一个待选对象的待选权重值进行更新处理，得到所述第三推荐信息，包括：

21、确定每个待选对象对应的标准用户特征向量；

22、获取所述用户特征向量与每个待选对象对应的标准用户特征向量之间的相似度；

23、针对任意一个待选对象，根据所述用户特征向量与所述待选对象对应的标准用户特征向量之间的相似度，确定所述待选对象对应的权重更新系数，并根据所述权重更新系数对所述待选对象的待选权重值进行更新处理，得到所述第三推荐信息。

24、在一种可能的实施方式中，根据所述用户对应的第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定待向所述用户推荐的至少一个目标对象，包括：

25、根据所述第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定第一对象集合，所述第一对象集合中包括所述第二推荐信息和所述第三推荐信息中各对象标识对应的对象；

26、针对所述第一对象集合中的任意一个对象，根据所述对象的第一权重值和/或第二权重值，确定所述对象的目标权重值；

27、将所述第一对象集合中目标权重值大于或等于预设权重值的对象，确定为所述至少一个目标对象。

28、在一种可能的实施方式中，根据所述用户对应的第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定待向所述用户推荐的至少一个目标对象，包括：

29、根据所述第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定第二对象集合，所述第二对象集合中包括所述第二推荐信息和所述第三推荐信息中相同的对象标识对应的对象；

30、针对所述第二对象集合中的任意一个对象，根据所述对象的第一权重值和第二权重值，确定所述对象的目标权重值；

31、将所述第一对象集合中目标权重值大于或等于预设权重值的对象，确定为所述至少一个目标对象。

32、在一种可能的实施方式中，获取多个对象中各对象对应的第一推荐信息，包括：

33、接收预设设备发送的所述多个对象中各对象对应的第一推荐信息，所述第一推荐信息为所述预设设备通过预设模型对所述多个对象的对象信息和多个用户的用户信息进行处理得到的。

34、第二方面，本技术提供一种对象推荐装置，包括：

35、第一获取模块，用于获取多个对象中各对象对应的第一推荐信息，所述第一推荐信息中包括多个用户的用户标识、以及各用户的用户权重值；

36、第一生成模块，用于根据各对象对应的第一推荐信息，生成每个用户对应的第二推荐信息，所述第二推荐信息中包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第一权重值；

37、第二获取模块，用于针对任意一个用户，获取所述用户的用户信息，所述用户信息包括所述用户的用户描述信息、潜在对象描述信息以及所述用户在历史时段内的多个历史交易信息；

38、第二生成模块，用于根据所述用户信息，生成所述用户对应的第三推荐信息，所述第三推荐信息包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第二权重值；

39、确定模块，用于根据所述用户对应的第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定待向所述用户推荐的至少一个目标对象。

40、在一种可能的实施方式中，所述第二生成模块，具体用于：

41、根据所述用户描述信息，生成所述用户的用户特征向量；

42、根据所述潜在对象描述信息以及所述多个历史交易信息，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值；

43、根据所述用户特征向量，对所述至少一个待选对象的待选权重值进行更新处理，得到所述第三推荐信息。

44、在一种可能的实施方式中，所述第二生成模块，具体用于：

45、针对任意一个历史交易信息，对所述历史交易信息进行文本识别处理，得到所述历史交易信息对应的交易对象、交易类型和交易量；

46、根据所述潜在对象描述信息以及每个历史交易信息对应的交易对象、交易类型和交易量，确定所述用户对每个交易对象的满意度和已持有饱和度；

47、根据用户对每个交易对象的满意度和已持有饱和度，确定至少一个待选对象、以及各待选对象的待选权重值。

48、在一种可能的实施方式中，所述第二生成模块，具体用于：

49、将满意度大于或等于第一阈值、且已持有饱和度小于或等于第二阈值的交易对象，确定为所述至少一个待选对象；

50、根据所述待选对象的已持有饱和度，确定所述待选对象的剩余饱和度；

51、针对任意一个待选对象，将用户对所述待选对象的满意度和所述剩余饱和度进行加权求和，得到所述待选对象的待选权重值。

52、在一种可能的实施方式中，所述第二生成模块，具体用于：

53、确定每个待选对象对应的标准用户特征向量；

54、获取所述用户特征向量与每个待选对象对应的标准用户特征向量之间的相似度；

55、针对任意一个待选对象，根据所述用户特征向量与所述待选对象对应的标准用户特征向量之间的相似度，确定所述待选对象对应的权重更新系数，并根据所述权重更新系数对所述待选对象的待选权重值进行更新处理，得到所述第三推荐信息。

56、在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：

57、根据所述第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定第一对象集合，所述第一对象集合中包括所述第二推荐信息和所述第三推荐信息中各对象标识对应的对象；

58、针对所述第一对象集合中的任意一个对象，根据所述对象的第一权重值和/或第二权重值，确定所述对象的目标权重值；

59、将所述第一对象集合中目标权重值大于或等于预设权重值的对象，确定为所述至少一个目标对象。

60、在一种可能的实施方式中，所述确定模块，具体用于：

61、根据所述第二推荐信息和所述第三推荐信息，确定第二对象集合，所述第二对象集合中包括所述第二推荐信息和所述第三推荐信息中相同的对象标识对应的对象；

62、针对所述第二对象集合中的任意一个对象，根据所述对象的第一权重值和第二权重值，确定所述对象的目标权重值；

63、将所述第一对象集合中目标权重值大于或等于预设权重值的对象，确定为所述至少一个目标对象。

64、在一种可能的实施方式中，所述第一获取模块，具体用于：

65、接收预设设备发送的所述多个对象中各对象对应的第一推荐信息，所述第一推荐信息为所述预设设备通过预设模型对所述多个对象的对象信息和多个用户的用户信息进行处理得到的。

66、第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现第一方面中任一项所述的方法。

67、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

68、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行如第一方面中任一项所述的方法。

69、本技术提供的对象推荐方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取多个对象中各对象对应的第一推荐信息，第一推荐信息中包括多个用户的用户标识、以及各用户的用户权重值；根据各对象对应的第一推荐信息，生成每个用户对应的第二推荐信息，第二推荐信息中包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第一权重值；针对任意一个用户，获取用户的用户信息，用户信息包括用户的用户描述信息、以及用户在历史时段内的多个历史交易信息；根据用户信息，生成用户对应的第三推荐信息，第三推荐信息包括至少一个对象的对象标识、以及每个对象的第二权重值；根据用户对应的第二推荐信息和第三推荐信息，确定待向用户推荐的至少一个目标对象。结合对象的第一推荐信息以及用户信息，准确的确定待向用户推荐的至少一个目标对象，无需依赖人工经验对对象推荐信息进行筛选，直接生成用户维度的推荐信息，以便精准地为用户推荐对象，提高了对象的推荐准确度。