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CN116503129A - 产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 Download PDF

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CN116503129A
CN116503129A CN202310358434.8A CN202310358434A CN116503129A CN 116503129 A CN116503129 A CN 116503129A CN 202310358434 A CN202310358434 A CN 202310358434A CN 116503129 A CN116503129 A CN 116503129A
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CN
China
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CN202310358434.8A
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刘志强
田鸥
彭莉
张恒
文广明
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Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
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Ping An Technology Shenzhen Co Ltd
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Publication date
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Abstract

本申请实施例公开了一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，包括：获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息；基于客户身份信息和历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；根据目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取目标客户的历史购买信息；基于待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；根据待处理客户的历史购买信息、目标客户的历史购买信息以及目标推荐产品的产品信息，生成并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例可提高客户对于推荐的金融理财产品的接受程度，从而提高银行进行金融理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。

Description

产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质
技术领域
本申请实施例涉及智能化金融服务技术领域，尤其涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着银行自身业务的发展，可供客户办理的金融业务种类越来越多，随着技术的发展，客户可以在手机或电脑等银行平台进行各种银行金融业务的办理，例如贷款业务、理财业务、储蓄业务、移动支付业务以及现金流动业务等银行金融业务。银行也可以通过手机或电脑等银行平台向客户推荐各种银行理财业务，例如理财产品、代销基金、信托、保险以及债券等银行理财产品。
目前，在银行向客户推荐银行理财业务场景中，客户在获取到银行推荐给自己的银行理财产品后，往往只能够接收到银行给客户自身推荐的银行理财产品的产品名称和产品详情，客户在获取银行推荐的银行理财产品的过程中，往往会对银行的推荐产生疑惑，不了解银行为什么会向客户推荐这些银行理财产品，导致客户对银行推荐产品的接受程度低，从而影响银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
发明内容
本申请实施例提供一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，通过银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
本发明实施例提供一种产品推荐方法，包括：
获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
相应的，本发明实施例还提供一种产品推荐装置，包括：
获取单元，用于获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
第一确定单元，用于基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
筛选单元，用于根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
第二确定单元，用于基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
生成单元，用于根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
在本发明的一些实施例中，还可以提供一种计算机设备，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计算机程序时实现如上所述方法的步骤。
在本发明的一些实施例中，还可以提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如上所述方法的步骤。
采用本申请实施例，可以通过获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；然后，基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；接着，根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；之后，基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；最后，根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例通过银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的产品推荐方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的产品推荐方法的一种应用场景示意图；
图3是本发明实施例提供的产品推荐方法的另一种应用场景示意图；
图4是本发明实施例提供的产品推荐方法的另一种应用场景示意图；
图5是本发明实施例提供的产品推荐方法的另一种应用场景示意图；
图6是本发明实施例提供的产品推荐装置的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
现有技术中，在银行向客户推荐银行理财产品时，客户在获取到银行推荐给自己的银行理财产品后，往往只能够接收到银行给客户自身推荐的银行理财产品的产品名称和产品详情，客户在获取银行推荐的银行理财产品的过程中，往往会对银行的推荐产生疑惑，不了解银行为什么会向客户推荐这些银行理财产品，导致客户对银行推荐产品的接受程度低，从而影响银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
为了解决上述问题，本申请实施例提供一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，可以通过获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；然后，基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；接着，根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；之后，基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；最后，根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例通过银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
本申请实施例提供一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质。具体地，本申请实施例的产品推荐方法可以由计算机设备执行，其中，该计算机设备可以为终端或者服务器等设备。该终端可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、触控屏幕、个人计算机(PC，Personal Computer)、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等终端设备，终端还可以包括客户端，该客户端可以是应用客户端、携带有控制程序的浏览器客户端或即时通信客户端等。服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
本发明实施例提供一种产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，该产品推荐方法可以配合终端使用，如智能手机、平板电脑、笔记本电脑或个人计算机等。以下对该产品推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质进行详细说明。需说明的是，以下实施例的描述顺序不作为对实施例优选顺序的限定。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种产品推荐方法的流程示意图，具体流程可以如下步骤101至步骤105：
101，获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品。
其中，待处理客户的客户身份信息可以是待处理客户的客户个人信息和客户属性信息等，例如，在获得待处理客户的信息授权后，计算机设备可以获取待处理客户的学历信息、工资收入信息、银行流水信息以及年龄信息等信息作为客户身份信息。另外，在获得待处理客户的信息授权后，计算机设备可以获取待处理客户购买过的历史银行产品作为历史购买信息。可以理解的是，在本申请的具体实施方式中，涉及到客户身份信息等相关的数据，当本申请以上实施例运用到具体产品或技术中时，需要获得用户许可或者同意，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
102，基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息。
在一具体实施例中，步骤“所述基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息”，方法可以包括：
基于所述客户身份信息和/或所述历史购买信息生成对应的关联关系；
基于所述关联关系确定所述待处理客户的目标客户偏好信息。
进一步的，所述客户身份信息包括客户标识、客户银行流水信息以及客户属性信息，所述历史购买信息包括所述目标客户购买的历史产品、以及所述历史产品的产品信息。步骤“所述基于所述客户身份信息和/或所述历史购买信息生成关联关系”，方法可以包括：
基于所述客户标识、所述客户银行流水信息以及所述客户属性信息确定第一关联关系；
基于所述历史产品以及所述历史产品的产品信息确定第二关联关系；
基于所述客户标识和所述历史产品确定第三关联关系。
在一实施例中，步骤“所述基于所述关联关系确定所述待处理客户的目标客户偏好信息”，方法可以包括：
根据所述第一关联关系、所述第二关联关系和所述第三关联关系构建目标知识图谱，作为所述目标客户偏好信息，其中，所述目标知识图谱用于指示所述目标客户的购买偏好。
例如，计算机设备可以构建待处理客户与该待处理客户的历史购买基金理财产品的知识图谱，并基于该待处理客户购买历史购买基金理财产品的历史记录、待处理客户的基本信息、以及历史购买基金理财产品的基本信息，梳理出三元组关系作为关联关系，从而构建完整的“客户-产品”的知识图谱，具体信息如下：
(1)计算机设备可以以待处理客户和历史购买基金理财产品作为节点，购买行为作为二者的关系，梳理出待处理客户-(购买行为)-产品的三元组，例如待处理客户-(购买行为)-产品A。
(2)计算机设备可以以待处理客户以及待处理客户的客户身份信息作为节点，身份信息属性作为二者的关系，梳理出客户-(身份信息属性)-身份信息属性的三元组，例如待处理客户-(学历)-硕士、待处理客户-(工资收入)-中等、待处理客户-(年龄)-中年等等，客户身份信息具有多样性，在此不做赘述。
(3)计算机设备可以以历史购买基金理财产品、以及历史购买基金理财产品的产品基本信息作为节点，产品信息属性作为关系，梳理出产品-(产品属性)-产品基本信息的三元组，例如产品A-(风险偏好)-低风险、产品A-(年化收益率)-偏低、产品A-(种类)-保本型等等，产品信息属性具体多样性，在此不做赘述。
请参阅图2，在本申请实施例中，计算机设备可以通过基于上述的三种类型的三元组信息，即可构建完整的待处理客户-历史购买基金理财产品的知识图谱。具体的，在构建了完整的待处理客户-历史购买基金理财产品的知识图谱之后，计算机设备还可以基于知识图谱的元路径推荐算法(Knowledge-aware Path Recurrent Network，KPRN)进行后续处理。具体的，该元路径推荐算法可以适用于基于图谱路径推荐的场景，该元路径推荐算法会提取用户-产品之间所有的可能路径，使用LSTM学习和表征路径，用池化操作聚合所有可能的路径输出最终预测得分y^_ui＝f_θ(u,i|P(u,i))，其中u表示用户，i表示产品，P(u,i)表示从用户u到产品i的路径集合，f_θ是一个函数，表示通过数据学习到用户u到产品i路径的重要性权重，并对这些权重进行聚合，最终输出用户u到产品i的得分y^_ui。然后，该算法可以输出多条最佳路径推荐，基于该元路径推荐算法模型输出的用户u到产品i的得分，即可通过排序将评分从大到小排序选出Top-N产品进行推荐，其中根据该元路径推荐算法中输出的用户u到产品i的路径的重要性权重，选择权重最高的路径作为最后的展示及描述。最后，可以对元路径展示及描述，具体的，将Top-N个用户u到产品i的路径进行展示，并输出描述作为推荐理由。例如，该元路径推荐算法输出Top-1为产品C，假设将产品C推荐给客户A时，有2条的路径，最终选择重要性权重最高的路径向客户A展示描述。进一步的，在不同的产品推荐路径下，推荐描述可以如下，例如请参阅图3，路径1：产品C与您历史购买过的产品B都属于保本型理财，产品相似，故向您推荐产品C。又例如请参阅图4，路径2：客户B购买的产品D与您购买的产品B都属于低风险类型，且客户B还购买了产品C，有相似的理财偏好，故向您推荐产品C。
103，根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户。
在一具体实施例中，步骤“所述根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户”，方法可以包括：
采用基于预设产品推荐算法，基于所述预设推荐条件、所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，从所述预设客户池中筛选出多个待识别客户；
获取所述多个待识别客户中的各待识别客户的推荐权重值；
基于各待识别客户的推荐权重值和预设权重值，从所述多个待识别客户中筛选出目标客户。
进一步的，在步骤“基于各待识别客户的推荐权重值和预设权重值，从所述多个待识别客户中筛选出目标客户”之后，方法可以包括：
获取所述目标客户对应的产品推荐路径，基于所述产品推荐路径确定目标推荐产品。
104，基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品。
105，根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
在本申请实施例中，步骤“所述根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息”，方法可以包括：
对所述历史产品进行产品评估，生成所述历史产品的评估结果；
基于所述评估结果、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息。
例如，计算机设备可以确定历史产品为产品A，目标推荐产品为产品C，计算机设备在对产品A和产品C进行产品评估后，可以得到产品A和产品C的评估结果均为保本型理财，然后，计算机设备可以基于所述评估结果、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息：“产品C与您历史购买过的产品A都属于保本型理财，产品相似，故向您推荐产品C”。
综上所述，本申请实施例提供一种产品推荐方法，通过获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；然后，基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；接着，根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；之后，基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；最后，根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例通过银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
根据上述介绍的内容，下面将举例来进一步说明本申请的产品推荐方法。下面将以产品推荐方法在具体实施场景中的应用为例进行说明，请参阅图5，具体应用场景如下所述：
(1)计算机设备可以获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史购买基金理财产品。
(2)计算机设备可以构建待处理客户与该待处理客户的历史购买基金理财产品的知识图谱，并基于该待处理客户购买历史购买基金理财产品的历史记录、待处理客户的基本信息、以及历史购买基金理财产品的基本信息，梳理出三元组关系作为关联关系，从而构建完整的“客户-产品”的知识图谱，具体的，第一方面，计算机设备可以以待处理客户和历史购买基金理财产品作为节点，购买行为作为二者的关系，梳理出待处理客户-(购买行为)-产品的三元组，例如待处理客户-(购买行为)-产品A。第二方面，计算机设备可以以待处理客户以及待处理客户的客户身份信息作为节点，身份信息属性作为二者的关系，梳理出客户-(身份信息属性)-身份信息属性的三元组，例如待处理客户-(学历)-硕士、待处理客户-(工资收入)-中等、待处理客户-(年龄)-中年等等，客户身份信息具有多样性，在此不做赘述。第三方面，计算机设备可以以历史购买基金理财产品、以及历史购买基金理财产品的产品基本信息作为节点，产品信息属性作为关系，梳理出产品-(产品属性)-产品基本信息的三元组，例如产品A-(风险偏好)-低风险、产品A-(年化收益率)-偏低、产品A-(种类)-保本型等等，产品信息属性具体多样性，在此不做赘述。在本申请实施例中，计算机设备可以通过基于上述的三种类型的三元组信息，即可构建完整的待处理客户-历史购买基金理财产品的知识图谱。
(3)计算机设备还可以基于知识图谱的元路径推荐算法(Knowledge-aware PathRecurrent Network，KPRN)进行后续处理。具体的，该元路径推荐算法可以适用于基于图谱路径推荐的场景，该元路径推荐算法会提取用户-产品之间所有的可能路径，使用LSTM学习和表征路径，用池化操作聚合所有可能的路径输出最终预测得分y^_ui＝f_θ(u,i|P(u,i))，其中u表示用户，i表示产品，P(u,i)表示从用户u到产品i的路径集合，f_θ是一个函数，表示通过数据学习到用户u到产品i路径的重要性权重，并对这些权重进行聚合，最终输出用户u到产品i的得分y^_ui。然后，该算法可以输出多条最佳路径推荐，基于该元路径推荐算法模型输出的用户u到产品i的得分，即可通过排序将评分从大到小排序选出Top-N产品进行推荐，其中根据该元路径推荐算法中输出的用户u到产品i的路径的重要性权重，选择权重最高的路径作为最后的展示及描述。最后，可以对元路径展示及描述，具体的，将Top-N个用户u到产品i的路径进行展示，并输出描述作为推荐理由。例如，该元路径推荐算法输出Top-1为产品C，假设将产品C推荐给客户A时，有2条的路径，最终选择重要性权重最高的路径向客户A展示描述。进一步的，在不同的产品推荐路径下，推荐描述具体可以为如下所述，路径1：产品C与您历史购买过的产品B都属于保本型理财，产品相似，故向您推荐产品C。(2)路径2：客户B购买的产品D与您购买的产品B都属于低风险类型，且客户B还购买了产品C，有相似的理财偏好，故向您推荐产品C。
综上所述，本申请实施例提供一种产品推荐方法，通过获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；然后，基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；接着，根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；之后，基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；最后，根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例通过一种基于图谱推荐路径可视化的技术，增强推荐结果的可解释性，提升用户对推荐结果的满意度。具体的，银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
为了更好地实施以上方法，相应的，本发明实施例还提供一种产品推荐装置，该产品推荐装置具体集成在终端或服务器中。
请参阅图6，图6为本申请实施例提供的一种产品推荐装置的结构示意图，该产品推荐装置包括：
获取单元201，用于获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
第一确定单元202，用于基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
筛选单元203，用于根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
第二确定单元204，用于基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
生成单元205，用于根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
第一生成子单元，用于基于所述客户身份信息和/或所述历史购买信息生成对应的关联关系；
第一确定子单元，用于基于所述关联关系确定所述待处理客户的目标客户偏好信息。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
第二确定子单元，用于基于所述客户标识、所述客户银行流水信息以及所述客户属性信息确定第一关联关系；
第二确定子单元，还用于基于所述历史产品以及所述历史产品的产品信息确定第二关联关系；
第二确定子单元，还用于基于所述客户标识和所述历史产品确定第三关联关系。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
构建子单元，用于根据所述第一关联关系、所述第二关联关系和所述第三关联关系构建目标知识图谱，作为所述目标客户偏好信息，其中，所述目标知识图谱用于指示所述目标客户的购买偏好。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
第一筛选子单元，用于采用基于预设产品推荐算法，基于所述预设推荐条件、所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，从所述预设客户池中筛选出多个待识别客户；
获取子单元，用于获取所述多个待识别客户中的各待识别客户的推荐权重值；
第二筛选子单元，用于基于各待识别客户的推荐权重值和预设权重值，从所述多个待识别客户中筛选出目标客户。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
第三筛选子单元，用于获取所述目标客户对应的产品推荐路径，基于所述产品推荐路径确定目标推荐产品。
在一些实施例中，该产品推荐装置包括：
第二生成子单元，用于对所述历史产品进行产品评估，生成所述历史产品的评估结果；
第三生成子单元，用于基于所述评估结果、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息。
本申请实施例提供一种产品推荐装置，通过获取单元201获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；第一确定单元202基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；筛选单元203根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；第二确定单元204基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；生成单元205根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。本申请实施例通过银行在向客户推荐银行理财产品的推荐过程中，向客户发送相应的银行产品的推荐路径，从而在推荐过程中向客户解释推荐该银行理财产品的详情，以提高客户对于推荐的银行理财产品的接受程度，从而提高银行进行银行理财产品推荐成功率以及产品推荐效率。
此外，本发明实施例还提供一种计算机设备，该计算机设备可以为终端或者服务器，如图7所示，其示出了本发明实施例所涉及的计算机设备的结构示意图，具体来讲：
该计算机设备可以包括一个或者一个以上处理核心的处理器301、一个或一个以上计算机可读存储介质的存储器302、电源303和输入单元304等部件。本领域技术人员可以理解，图7中示出的计算机设备结构并不构成对计算机设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。其中：
处理器301是该计算机设备的控制中心，利用各种接口和线路连接整个计算机设备的各个部分，通过运行或执行存储在存储器302内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器302内的数据，执行计算机设备的各种功能和处理数据，从而对计算机设备进行整体监控。可选的，处理器301可包括一个或多个处理核心；优选的，处理器301可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器301中。
存储器302可用于存储软件程序以及模块，处理器301通过运行存储在存储器302的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器302可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器302可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。相应地，存储器302还可以包括存储器控制器，以提供处理器301对存储器302的访问。
计算机设备还包括给各个部件供电的电源303，优选的，电源303可以通过电源管理系统与处理器301逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。电源303还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电系统、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。
该计算机设备还可包括输入单元304，该输入单元304可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与用户设置以及功能控制有关的键盘、鼠标、操作杆、光学或者轨迹球信号输入。
尽管未示出，计算机设备还可以包括显示单元等，在此不再赘述。具体在本实施例中，计算机设备中的处理器301会按照如下的指令，将一个或一个以上的应用程序的进程对应的可执行文件加载到存储器302中，并由处理器301来运行存储在存储器302中的应用程序，从而实现各种功能，如下：
获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
本领域普通技术人员可以理解，上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤可以通过指令来完成，或通过指令控制相关的硬件来完成，该指令可以存储于一计算机可读存储介质中，并由处理器进行加载和执行。
为此，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中存储有多条指令，该指令能够被处理器进行加载，以执行本发明实施例中的各种可选实现方式中提供的方法。
根据本申请的一个方面，还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述实施例中的各种可选实现方式中提供的方法。
以上各个操作的具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
其中，该存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)、磁盘或光盘等。
由于该存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本申请实施例所提供的任一种产品推荐方法中的步骤，因此，可以实现本申请实施例所提供的任一种产品推荐方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
以上对本发明实施例所提供的一种产品推荐方法、装置、计算机设备和存储介质进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种产品推荐方法，其特征在于，包括：
获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
2.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息，包括：
基于所述客户身份信息和/或所述历史购买信息生成对应的关联关系；
基于所述关联关系确定所述待处理客户的目标客户偏好信息。
3.根据权利要求2所述的产品推荐方法，其特征在于，所述客户身份信息包括客户标识、客户银行流水信息以及客户属性信息，所述历史购买信息包括所述目标客户购买的历史产品、以及所述历史产品的产品信息；
所述基于所述客户身份信息和/或所述历史购买信息生成关联关系，包括：
基于所述客户标识、所述客户银行流水信息以及所述客户属性信息确定第一关联关系；
基于所述历史产品以及所述历史产品的产品信息确定第二关联关系；
基于所述客户标识和所述历史产品确定第三关联关系。
4.根据权利要求3所述的产品推荐方法，其特征在于，所述基于所述关联关系确定所述待处理客户的目标客户偏好信息，包括：
根据所述第一关联关系、所述第二关联关系和所述第三关联关系构建目标知识图谱，作为所述目标客户偏好信息，其中，所述目标知识图谱用于指示所述目标客户的购买偏好。
5.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，包括：
采用基于预设产品推荐算法，基于所述预设推荐条件、所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，从所述预设客户池中筛选出多个待识别客户；
获取所述多个待识别客户中的各待识别客户的推荐权重值；
基于各待识别客户的推荐权重值和预设权重值，从所述多个待识别客户中筛选出目标客户。
6.根据权利要求5所述的产品推荐方法，其特征在于，在基于各待识别客户的推荐权重值和预设权重值，从所述多个待识别客户中筛选出目标客户之后，还包括：
获取所述目标客户对应的产品推荐路径，基于所述产品推荐路径确定目标推荐产品。
7.根据权利要求1所述的产品推荐方法，其特征在于，所述根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，包括：
对所述历史产品进行产品评估，生成所述历史产品的评估结果；
基于所述评估结果、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息。
8.一种产品推荐装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取待处理客户的客户身份信息以及历史购买信息，其中，所述历史购买信息用于确定所述待处理客户购买过的历史产品；
第一确定单元，用于基于所述客户身份信息和所述历史购买信息确定所述待处理客户的目标客户偏好信息；
筛选单元，用于根据所述目标客户偏好信息从预设客户池中筛选出目标客户，并获取所述目标客户的历史购买信息，其中，所述目标客户为在所述预设客户池中、客户偏好信息与所述待处理客户的目标客户偏好信息满足预设推荐条件的客户；
第二确定单元，用于基于所述待处理客户的客户身份信息和历史购买信息、以及所述目标客户的历史购买信息，确定目标推荐产品；
生成单元，用于根据所述待处理客户的历史购买信息、所述目标客户的历史购买信息以及所述目标推荐产品的产品信息，生成推荐详情信息，并向所述待处理客户的终端设备发送所述推荐详情信息。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器通过调用所述存储器中存储的所述计算机程序，执行如权利要求1至7任一项所述的产品推荐方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于处理器进行加载，以执行如权利要求1至7任一项所述的产品推荐方法中的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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