[发明专利]产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取目标客户的产品调查反馈信息并输入特征预测模型，得到初始产品的第一特征范围信息；基于产品规范文本，获取初始产品的第二特征范围信息；基于第一特征范围信息和第二特征范围信息，通过枚举算法生成初始产品的产品特征组合，并根据各产品特征组合分别生成初始产品的候选产品；基于候选产品的产品特征计算候选产品的产品评估值；根据产品评估值对各候选产品进行筛选，并将筛选到的候选产品作为目标产品对目标客户进行产品推荐。此外，本申请还涉及区块链技术，产品调查反馈信息可存储于区块链中。本申请提高了产品推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着计算机的发展，通过人工智能相关的算法进行特定问题求解和策略优化已经变得越来越常见。例如，在围棋领域，谷歌研发的Al phaGo战胜了人类世界冠军，展现了人工智能算法在各领域应用中的巨大优势。

产品推荐是日常生活中极为常见的一种行为。产品往往具有多种特征，每种特征具有特征参数，在产品设计以及产品推荐时，需要确定特征具体的特征参数。然而，当前的产品设计通常基于人工经验与理解，由于个人经验与视野的局限性，往往难以找到适合客户的产品，使得产品推荐的准确性较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种产品推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决产品推荐准确性较低的问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种产品推荐方法，采用了如下所述的技术方案：

获取目标客户的产品调查反馈信息；

将所述产品调查反馈信息输入特征预测模型，得到初始产品的第一特征范围信息；

基于产品规范文本，获取所述初始产品的第二特征范围信息；

基于所述第一特征范围信息和所述第二特征范围信息，通过枚举算法生成所述初始产品的产品特征组合，并根据各产品特征组合分别生成所述初始产品的候选产品；

对于每个候选产品，基于所述候选产品的产品特征计算所述候选产品的产品评估值；

根据所述产品评估值对各候选产品进行筛选，并将筛选到的候选产品作为目标产品对所述目标客户进行产品推荐。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种产品推荐装置，采用了如下所述的技术方案：

信息获取模块，用于获取目标客户的产品调查反馈信息；

第一获取模块，用于将所述产品调查反馈信息输入特征预测模型，得到初始产品的第一特征范围信息；

第二获取模块，用于基于产品规范文本，获取所述初始产品的第二特征范围信息；

候选生成模块，用于基于所述第一特征范围信息和所述第二特征范围信息，通过枚举算法生成所述初始产品的产品特征组合，并根据各产品特征组合分别生成所述初始产品的候选产品；

评估值计算模块，用于对于每个候选产品，基于所述候选产品的产品特征计算所述候选产品的产品评估值；

候选筛选模块，用于根据所述产品评估值对各候选产品进行筛选，并将筛选到的候选产品作为目标产品对所述目标客户进行产品推荐。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

获取目标客户的产品调查反馈信息；

将所述产品调查反馈信息输入特征预测模型，得到初始产品的第一特征范围信息；

基于产品规范文本，获取所述初始产品的第二特征范围信息；