[发明专利]用户权益匹配方法及装置

说明书

本发明可用于人工智能技术领域，本发明提供了一种用户权益匹配方法及装置，包括：获取目标用户的用户数据以及目标用户的历史兑换权益数据；根据用户数据、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目标用户进行权益匹配。本发明将权益资源、用户、关联用户三者建立了关系，提供了更具有广泛性和迭代优化机制的权益匹配方法。本发明基于知识图谱技术，可以将用户与用户，用户和权益隐藏关系联系在一起，从而可以辅助推送更加精准，并做到推送结果有迹可循。一方面可以充分利用权益库资源，使得各类权益资源均被释放；向用户推送更加具有针对性的权益福利，更满足客户的真实需求，减少用户查找时间，提升用户体验。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种用户权益匹配方法及装置。

背景技术

在当今金融领域，客户权益已成为日常营销与获客的重要工具。传统银行为提升用户留存率与贡献度，已与各类商户合作为客户提供多项权益服务，涵盖出行、医疗、商务等各类生活场景。例如酒店预订服务、租车服务、票务预订服务、生活定制服务等。客户等级不同，可享受的权益内容也有所差异，其中面向高净值客户、私人银行客户的权益最为丰富。客户在线上领取权益后可直接享受线下相应福利。

具体地，银行通常通过建立商户合作权益库，将可提供的各类权益集中起来在渠道统一进行展示，用户发起权益请求后完成兑换。现有权益发放规则无法根据用户特点、用户等级，将用户和权益进行个性化匹配，无法根据客户与客户之间的关系进行深度学习。无法较好地向客户发放最适合的权益活动，用户体验和留存率较低。

现有技术中，通过运用大数据、用户画像及历史行为分析来将用户与产品进行匹配的方法运用越来越广泛。现有的推荐系统在分析手段上仅关注单一客户与产品间的关系，没有充分延伸至历史下单客户的关联客户，没有挖掘关联客户与产品间的关系。在银行客户强关联性的场景下，不能充分发挥其效果，不适用于权益资源匹配。因此需要一种能够覆盖更多关联客户的信息匹配方法。

发明内容

本发明属于人工智能技术领域，其所提供的用户权益匹配方法及装置将权益资源、用户、关联用户三者建立了关系，提供了更具有广泛性和迭代优化机制的权益匹配方法。本发明基于知识图谱技术，可以将用户与用户，用户和权益隐藏关系联系在一起，从而可以辅助推送更加精准，并做到推送结果有迹可循。一方面可以充分利用权益库资源，使得各类权益资源均被释放；另一方面，向用户推送更加具有针对性的权益福利，更满足客户的真实需求，减少用户查找时间，提升用户体验。

为解决上述技术问题，本发明提供以下技术方案：

第一方面，本发明提供一种用户权益匹配方法，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。

一实施例中，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。

一实施例中，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。

一实施例中，所述根据所述权益资源库构建权益知识图谱包括：