[发明专利]基于区块链的推荐方法、装置、介质及电子设备在审
| 申请号: | 201910297749.X | 申请日: | 2019-04-15 |
| 公开(公告)号: | CN111833078A | 公开(公告)日: | 2020-10-27 |
| 发明(设计)人: | 李夫路;梁爽;李建萍 | 申请(专利权)人: | 泰康保险集团股份有限公司 |
| 主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06Q40/08 |
| 代理公司: | 隆天知识产权代理有限公司 72003 | 代理人: | 金鹏;章侃铱 |
| 地址: | 100031 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 区块 推荐 方法 装置 介质 电子设备 | ||
1.一种基于区块链的推荐方法,其特征在于,包括:
在区块链中存储历史用户信息、历史保险信息和历史保险增值服务及其历史评价信息;
若所述区块链中生成当前用户信息、当前保险信息和当前保险增值服务的新区块,则触发执行根据所述当前用户信息、所述当前保险信息和所述当前保险增值服务并利用训练完成的推荐模型,获得所述当前保险增值服务的推荐结果;
其中,所述推荐模型是根据所述历史用户信息、所述历史保险信息和所述历史保险增值服务及其历史评价信息训练获得的。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
从所述历史用户信息、所述历史保险信息和所述历史保险增值服务中提取用户的年龄、性别、地域、保单类型、健康状态、保险理赔类型和保险增值服务类型;
处理所述用户的年龄、性别、地域、保单类型、健康状态、保险理赔类型和保险增值服务类型,生成历史用户特征向量;
根据所述历史评价信息生成所述历史保险增值服务的目标值;
将所述历史用户特征向量及其目标值作为训练数据训练所述推荐模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所述当前用户信息、所述当前保险信息和所述当前保险增值服务并利用训练完成的推荐模型,获得所述当前保险增值服务的推荐结果,包括:
根据所述当前用户信息、所述当前保险信息和所述当前保险增值服务生成当前用户特征向量;
将所述当前用户特征向量输入至所述推荐模型,获得所述当前保险增值服务的预测概率值;
若所述预测概率值大于预设阈值,则所述推荐结果为推荐所述当前保险增值服务;
若所述预测概率值小于等于所述预设阈值,则所述推荐结果为不推荐所述当前保险增值服务。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史用户信息包括向用户提供所述历史保险增值服务时,所述用户的年龄、性别、地域、健康监测数据中的任意一种或者多种。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,若所述历史用户信息包括所述用户的健康监测数据;所述方法还包括:
根据所述健康监测数据确定所述用户的健康状态。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述历史保险信息包括向用户提供所述历史保险增值服务时,所述用户的保单类型和/或保险理赔类型。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述推荐模型为逻辑回归模型。
8.一种基于区块链的推荐装置,其特征在于,包括:
历史数据存储模块,用于在区块链中存储历史用户信息、历史保险信息和历史保险增值服务及其历史评价信息;
推荐结果获得模块,用于若所述区块链中生成当前用户信息、当前保险信息和当前保险增值服务的新区块,则触发执行根据所述当前用户信息、所述当前保险信息和所述当前保险增值服务并利用训练完成的推荐模型,获得所述当前保险增值服务的推荐结果;
其中,所述推荐模型是根据所述历史用户信息、所述历史保险信息和所述历史保险增值服务及其历史评价信息训练获得的。
9.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的推荐方法。
10.一种电子设备,其特征在于,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,用于存储一个或多个程序,当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的基于区块链的推荐方法。
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