[发明专利]银行产品推荐方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种银行产品推荐方法，应用于与用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述方法包括：

获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；

对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；

通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每一类已购买用户的相似度；

选取与所述新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；

将所述目标用户所对应的已购买产品推荐给所述新用户。

2.根据权利要求1所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述新用户数据进行预处理；

所述对所述新用户数据进行特征提取，包括：

对预处理后的所述新用户数据进行特征提取。

3.根据权利要求1所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据加权算法对每个所述新用户特征和与每个所述新用户特征对应的已购买用户特征赋予相应的权重，所述加权算法公式为：其中，n为新用户数据的特征总数，d_t为特征项t的文档频率，α为常数，c_t为第t个新用户特征。

4.根据权利要求3所述的银行产品推荐方法，其特征在于，所述余弦相似度的计算公式为：其中，d1表示已购买用户，d2表示新用户，n表示用户文本特征的总数量，m_j表示第j个特征的特征项数量，k表示用户特征项的第k个特征，w_1jk表示已购买用户特征项对应的特征值，w_2jk表示新用户特征项对应的特征值。

5.一种银行产品推荐装置，应用于与用户终端通信连接的服务器，其特征在于，所述银行产品推荐装置包括：

获取模块，用于获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；

特征提取模块，用于对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；

相似度计算模块，用于通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每一类已购买用户的相似度；

选取模块，用于选取与所述新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；

推荐模块，用于将所述目标用户所对应的已购买产品推荐给所述新用户。

6.根据权利要求5所述的银行产品推荐装置，其特征在于，还包括：

预处理模块，用于对所述新用户数据进行预处理；

所述特征提取模块用于对预处理后的所述新用户数据进行特征提取。

7.根据权利要求5所述的银行产品推荐装置，其特征在于，还包括：

加权模块，用于根据加权算法对每个所述新用户特征和与每个所述新用户特征对应的已购买用户特征赋予相应的权重，所述加权算法公式为：其中，n为新用户数据的特征总数，d_t为特征项t的文档频率，α为常数，c_t为第t个新用户特征。

8.根据权利要求5所述的银行产品推荐装置，其特征在于，所述余弦相似度的计算公式为：其中，d1表示已购买用户，d2表示新用户，n表示用户文本特征的总数量，m_j表示第j个特征的特征项数量，k表示用户特征项的第k个特征，w_1jk表示已购买用户特征项对应的特征值，w_2jk表示新用户特征项对应的特征值。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

存储器；

处理器；以及

银行产品推荐装置，所述银行产品推荐装置安装于所述存储器中并包括一个或多个由所述处理器执行的软件功能模组，所述银行产品推荐装置包括：

获取模块，用于获得用户终端上传的与新用户对应的新用户数据；

特征提取模块，用于对所述新用户数据进行特征提取，得到新用户特征；

相似度计算模块，用于通过余弦相似度计算所述新用户特征与预存储的多类已购买用户中的每个已购买用户特征的相似度，得到所述新用户特征与每一类已购买用户的相似度；

选取模块，用于选取与所述新用户特征相似度最高的其中一类或多类已购买用户为目标用户；

推荐模块，用于将所述目标用户所对应的已购买产品推荐给所述新用户。