[发明专利]用户权益匹配方法及装置

权利要求书

1.一种用户权益匹配方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的用户数据以及所述目标用户的历史兑换权益数据；

根据所述用户数据、所述历史兑换权益数据以及基于神经网络预先建立的用户权益匹配模型对所述目标用户进行权益匹配。

2.根据权利要求1所述的用户权益匹配方法，其特征在于，建立所述用户权益匹配模型的方法包括以下步骤：

根据预生成权益资源库以及所述历史兑换权益数据生成训练数据；

利用卷积神经网络生成所述用户权益匹配模型的初始模型；

利用所述训练数据对所述初始模型进行训练，以生成所述用户权益匹配模型。

3.根据权利要求2所述的用户权益匹配方法，其特征在于，所述根据预生成权益资源库以及所述历史兑换权益数据生成训练数据，包括：

根据所述权益资源库构建权益知识图谱；

根据目标客户历史兑换权益数据构建初始客户知识图谱；

根据所述权益知识图谱以及所述初始客户知识图谱构建客户权益训练图谱。

4.根据权利要求3所述的用户权益匹配方法，其特征在于，所述根据所述权益资源库构建权益知识图谱包括：

拆分所述权益资源库中的权益信息为结构化数据以及非结构化数据；

根据所述结构化数据以及非结构化数据构建权益知识图谱。

5.根据权利要求4所述的用户权益匹配方法，其特征在于，还包括：

获取所述目标客户的关联客户信息；

根据所述关联客户信息构建目标客户知识图谱。

6.根据权利要求5所述的用户权益匹配方法，其特征在于，所述利用所述训练数据对所述初始模型进行训练，以生成所述用户权益匹配模型包括：

以所述目标客户知识图谱生成训练结束条件；

根据所述训练结束条件以及所述客户权益训练图谱对所述初始模型进行训练，以生成用户权益匹配模型。

7.根据权利要求6所述的用户权益匹配方法，其特征在于，所述根据所述训练结束条件以及所述客户权益训练图谱对所述初始模型进行训练，以生成用户权益匹配模型，包括：

将所述客户权益训练图谱中实体以及关系通过不同的映射矩阵映射到空间向量中进行标识，以生成预生成的卷积神经网络初始模型的输入数据；

将所述输入数据输入至所述初始模型中，以训练所述初始模型；

当达到所述训练结束条件时，训练结束，以生成所述用户权益匹配模型。

8.根据权利要求1所述的用户权益匹配方法，其特征在于，根据所述用户数据、所述历史兑换权益数据以及基于神经网络预先建立的用户权益匹配模型对所述目标用户进行权益匹配，包括：

根据所述用户数据、所述历史兑换权益数据以及所述用户权益匹配模型确定多个可选用户权益；

将所述多个可选用户权益输入至基于注意力机制预先建立的注意力机制中，以确定最佳用户权益。

9.根据权利要求1所述的用户权益匹配方法，其特征在于，还包括：

获取所述目标用户对其匹配权益的使用数据以及反馈信息；

根据所述使用数据以及所述反馈信息对所述用户权益匹配模型进行迭代优化。

10.一种用户权益匹配装置，其特征在于，包括：

用户数据获取模块，用于获取目标用户的用户数据以及所述目标用户的历史兑换权益数据；

权益匹配模块，用于根据所述用户数据、所述历史兑换权益数据以及基于神经网络预先建立的用户权益匹配模型对所述目标用户进行权益匹配。