[发明专利]基于多源数据的对象推送方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及智能推荐技术，提供了一种基于多源数据的对象推送方法、装置、设备及存储介质。通过获取预设时间段内特定类型的文本执行预处理得到多个初始关键词，基于频数及预设权重选取出第一预设数量的目标关键词，将目标关键词输入第一模型中，当第一模型输出第一结果时，将目标关键词输入第二模型中，当第二模型输出第二结果时，获取第二结果对应的多个初始对象的参数信息，基于参数信息及多个预设维度，从多个初始对象中筛选出第二预设数量的目标对象并推送至预设用户群，本发明可以提高对象推送的准确性。本发明还涉及区块链技术领域，上述目标关键词及参数信息等还可以存储于一区块链的节点中。

技术领域

本发明涉及智能推荐技术领域，尤其涉及一种基于多源数据的对象推送方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

目前，关于对象的推荐，评估人通常是根据目标对象的一些相关的属性，主观的对目标对象进行评估后进行推荐。例如，某保险公司对用户进行保单产品推送时，会根据用户的个人信息、历史保单等为依据根据经验评估后作出推荐，然而这种推荐结果精准性较低。

虽然市面上出现了自动推荐的技术方案，但这些方案通常是基于一种分类算法进行，存在准确性不高、稳定性不足、对于系统性能的要求较高等技术问题。

发明内容

鉴于以上内容，本发明提供一种基于多源数据的对象推送方法、装置、设备及存储介质，其目的在于解决现有技术中对象推送准确性不高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于多源数据的对象推送方法，该方法包括：

从预设数据库获取特定类型的文本，对所述特定类型的文本执行预处理得到多个初始关键词，计算各初始关键词在所述特定类型的文本中出现的频数，基于所述频数及预设权重筛选出第一预设数量的目标关键词；

将所述目标关键词输入第一模型中，判断第一模型的输出结果是否为第一结果，若是，将所述目标关键词输入第二模型中，判断第二模型的输出结果是否为第二结果，若是，获取所述第二结果对应的多个初始对象的参数信息；

基于所述参数信息及所述多个初始对象的预设维度，从所述多个初始对象中筛选出第二预设数量的目标对象，并将所述目标对象推送至预设用户群。

优选的，所述对所述特定类型的文本执行预处理得到多个关键词包括：

对所述特定类型的文本执行分词操作得到多个分词，基于TF-IDF算法从所述多个分词中提取多个初始关键词。

优选的，所述基于所述频数及预设权重选取出第一预设数量的目标关键词包括：

基于预设的分配规则为所述多个初始关键词中预设词性的初始关键词分配相关联的权重，基于所述频数及权重计算得到各初始关键词的得分，将所述得分由大到小进行排序，选取第一预设数量的初始关键词作为所述目标关键词。

优选的，在所述从预设数据库获取特定类型的文本之前，所述方法还包括：

实时从预定数据源获取特定类型的文本，提取特定类型文本的结构化信息，将所述结构化信息存储至所述预设数据库。

优选的，所述方法还包括：

当判断所述第一模型的输出结果不为第一结果时，将第一提示信息发送至预设用户端；

当判断所述第二模型的输出结果不为第二结果时，将第二提示信息发送至预设用户端。

优选的，所述第二模型是基于聚类算法对预设样本对象集执行聚类操作得到的，具体的聚类操作包括：