[发明专利]基于用户投资理财偏好的资讯推荐方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于用户投资理财偏好的资讯推荐方法及装置，该方法包括：根据用户的历史投资理财数据、行为数据以及当前的持仓数据生成其投资理财偏好数据；利用领域知识图谱方法以及自然语言处理方法，根据所述投资理财偏好数据生成文章标签；根据所述文章标签生成匹配检索规则；根据所述匹配检索规则推荐资讯至用户。本方法通过引入产品关系知识图谱使资讯推荐能够更加深入的理解投资理财相关产品及其关联信息。

技术领域

本发明涉及金融资讯技术领域，具体涉及一种基于用户投资理财偏好的资讯推荐方法及装置。

背景技术

随着时代的发展，客户对投资理财的需求日益增长，客户的专业性需求越来越强烈。进入智能金融时代，如资讯服务这样的增值服务在客户投教、保持客户粘性等方面越来越重要。互联网时代信息爆炸，一方面各类资讯信息种类繁多，数量庞大；另一方面客户时间呈现碎片化，无法在大量资讯中快速检索出自己感兴趣的资讯信息，尤其是针对投资理财领域这个专业性非常强的领域。虽然目前有大量内容服务平台，如今日头条、网易新闻等，但其针对投资理财领域无法做到深入细致的分析得到很好的推荐效果，大多还是基于群体智慧分析如协同过滤等方法。

资讯服务作为银行金融服务中的增值服务，越来越受到重视，其价值也越来越大。传统的一些推荐模型和推荐流程无法很好的利用到现有的丰富的金融数据，其中就包括客户在各类产品系统中所产生的交易、持仓等数据。现有的很多推荐系统并没有针对金融投资理财领域做深度的分析和建模。针对投资理财领域，如果提高资讯推荐服务的专业性、准确性是一个亟待解决的难题。目前市场上提供投资理财领域资讯服务的产品大都只是按照话题热度、和新颖度进行推荐，没有过多的考虑个性化推荐。比较热门内容服务应用如今日头条、网易新闻等也主要是基于客户历史阅读文章的文本内容来构建客户的阅读兴趣，没有结合客户投资理财相关数据。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明所提供的基于用户投资理财偏好的资讯推荐方法，搭建了一套完善的投资理财领域标签，并对资讯文章从内容和相关产品的角度实现了相关资讯的推荐。支持海量资讯数据，查询效率高，推荐准确度高，实施成本较低。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种基于用户投资理财偏好的资讯推荐方法，包括：

根据用户的历史投资理财数据、行为数据以及当前的持仓数据生成其投资理财偏好数据；

利用领域知识图谱方法以及自然语言处理方法，根据所述投资理财偏好数据生成文章标签；

根据所述文章标签生成匹配检索规则；

根据所述匹配检索规则推荐资讯至用户。

一实施例中，所述历史投资理财数据包括：投资理财交易数据以及投资理财行为数据，所述投资理财行为数据包括对各类资讯的展现、点击、喜欢、分享、收藏以及屏蔽。

一实施例中，所述根据用户的历史投资理财数据、行为数据以及当前的持仓数据生成其投资理财偏好数据，包括：

根据所述行为数据生成用户的兴趣模型；

根据所述兴趣模型以及所述持仓数据生成所述投资理财偏好数据。

一实施例中，所述根据所述行为数据生成用户的兴趣模型，包括:

利用流式处理方法，根据预设时间以及所述行为数据分别生成长期兴趣模型以及短期兴趣模型；

对所述短期兴趣模型进行实时更新。

一实施例中，所述根据所述文章标签生成匹配检索规则，包括：

利用WideDeep以及DeepCross深度学习模型对所述文章标签对应的资讯进行排序；

利用余弦相似度或相关系数方法对资讯相似度进行计算。