[发明专利]一种手机银行理财产品的推荐方法及系统

说明书

本发明公开了一种手机银行理财产品的推荐方法及系统，可应用于大数据领域。获取用户操作各个手机银行理财产品的操作次数；根据各个手机银行理财产品对应的操作次数，构建第一产品评分矩阵；对第一产品评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二产品评分矩阵；基于第二产品评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个手机银行理财产品的预测操作次数；将预测操作次数最高的前n个手机银行理财产品推荐给用户。即保护了用户的数据也能精准推荐手机银行理财产品，提高用户数据的安全性和提高用户体验。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种手机银行理财产品的推荐方法及系统。

背景技术

目前手机银行在推送手机银行理财产品时，通常会将所有的理财产品推荐给用户，但是理财产品数量较多，全部推荐给用户会导致用户需花费大量时间逐一查看，用户体验较差。并且，目前手机银行所引入的非银行业务应用也可使用用户的相关数据，会造成用户数据的泄露，用户数据的安全性较差。并且对于银行用户，能够购买理财产品的用户多数具备一定的经济实力，他们更不希望个人的隐私数据存在泄露的可能性，用户数据一旦泄露，很容易给银行造成名誉上的损失。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种手机银行理财产品的推荐方法及系统，以解决现有推荐手机银行理财产品的方式存在的用户体验差和用户数据的安全性差等问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明实施例第一方面公开一种手机银行理财产品的推荐方法，所述方法包括：

获取用户操作各个手机银行理财产品的操作次数，操作所述手机银行理财产品为：点击所述手机银行理财产品或购买所述手机银行理财产品；

根据各个所述手机银行理财产品对应的所述操作次数，构建第一产品评分矩阵，所述第一产品评分矩阵中的每个元素为所述手机银行理财产品对应的所述操作次数；

对所述第一产品评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二产品评分矩阵；

基于所述第二产品评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个所述手机银行理财产品的预测操作次数；

将所述预测操作次数最高的前n个所述手机银行理财产品推荐给所述用户。

优选的，所述对所述第一产品评分矩阵中的各个元素添加干扰噪声，得到第二产品评分矩阵，包括：

执行以下步骤，对所述第一产品评分矩阵中的各个元素进行处理，得到第二产品评分矩阵；

所述以下步骤包括：

针对所述第一产品评分矩阵中的每个元素，若所述元素对应的所述操作次数为0，则不对所述元素进行处理，若所述元素对应的所述操作次数不为0，则向所述元素添加拉普拉斯噪声。

优选的，所述基于所述第二产品评分矩阵，利用预设算法进行迭代训练直至满足迭代停止条件，得到各个所述手机银行理财产品的预测操作次数，包括：

将所述第二产品评分矩阵添加至矩阵分解算法中进行迭代训练，直至满足梯度下降算法对应的迭代停止条件，得到用户数据矩阵和产品数据矩阵；

将所述用户数据矩阵和所述产品数据矩阵相乘，得到第三产品评分矩阵，所述第三产品评分矩阵的每个元素为所述手机银行理财产品的预测操作次数。

优选的，还包括：

在将所述第二产品评分矩阵添加至矩阵分解算法中进行迭代训练的过程中，对每次迭代得到的中间结果添加拉普拉斯噪声。

优选的，所述将所述预测操作次数最高的前n个所述手机银行理财产品推荐给所述用户之前，还包括：