[发明专利]产品销售的智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请揭示了一种产品销售的智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质，其中方法包括：将产品信息向量化，得到第一产品向量矩阵；将所述第一产品向量矩阵输入到基于LSTM模型训练得到的反向推荐模型中，以输出对应所述第一产品向量矩阵的第一表示层向量；到预设的客户数据库中查找与所述第一表示层向量相似度达到指定要求的所述第一词向量矩阵，其中，所述第一词向量矩阵与所述客户的信息关联地存储在所述客户数据库中，所述客户的信息至少包括客户的联系方式；提取所述第一词向量矩阵对应的客户的信息，并将所述产品信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户。本本申请可以有效地智能推荐销售产品，推荐转销售的效率更高。

技术领域

本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到一种产品销售的智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

保险、投资理财的时候，会有相关的系统进行统计与计算，以生成推荐信息给客户买哪些保险或理财产品等。

现有的推荐系统或是基于内容推荐、或是基于用户推荐，但是当新的保险产品推出时，不能有效进行推荐，而有些热门保险产品会被过度推荐。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种可以有效地智能推荐销售产品的产品销售的智能推荐方法、装置、计算机设备和存储介质。

为了实现上述发明目的，本申请提出一种产品销售的智能推荐方法，包括：

将产品信息向量化，得到第一产品向量矩阵；

将所述第一产品向量矩阵输入到基于LSTM模型训练得到的反向推荐模型中，以输出对应所述第一产品向量矩阵的第一表示层向量；所述第一表示层向量是对应客户的检索信息的第一词向量矩阵的表示层向量；

到预设的客户数据库中查找与所述第一表示层向量相似度达到指定要求的所述第一词向量矩阵，其中，所述第一词向量矩阵与所述客户的信息关联地存储在所述客户数据库中，所述客户的信息至少包括客户的联系方式；

提取所述第一词向量矩阵对应的客户的信息，并将所述产品信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户。

进一步地，所述提取所述第一词向量矩阵对应的客户的信息，并将所述产品信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户的步骤之后，包括：

获取所述客户购买的购买产品，并判断所述购买产品与所述产品是否相同；

若不相同，则在购买不同产品的计数的基础上加一，得到第一计数；若相同，则在购买相同产品的计数的基础上加一，得到的第二计数

在指定时间长度的时间节点处，使用第一计数比上第二计数，若比值大于预设阈值，则停用所述反向推荐模型。

进一步地，所述提取所述第一词向量矩阵对应的客户的信息，并将所述产品信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户的步骤，包括：

获取所述产品的售卖数据，以及购买所述产品的客户分布；

将所述产品的信息、售卖数据和客户分布形成推荐信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户。

进一步地，所述将所述产品的信息、售卖数据和客户分布形成推荐信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户的步骤包括：

将所述售卖数据和客户分布制作成可视化附图；

将所述可视化附图以及所述产品的信息封装到一篇文档中形成所述推荐信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户。

进一步地，所述提取所述第一词向量矩阵对应的客户的信息，并将所述产品信息按照提取出的所述客户的联系方式推荐给客户的步骤之后，包括：

获取新客户的新检索信息，并将所述新检索信息向量化得到对应的第二词向量矩阵；