[发明专利]基于人工智能的业务推荐方法及相关设备

说明书

本申请提出一种基于人工智能的业务推荐方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的业务推荐方法包括：分析业务场景和预设的业务方案以获取额定业务指标；基于所述额定业务指标从所述业务场景对应的业务数据库中采集用户数据以构建目标用户集；对所述目标用户集中的每条用户数据进行分类以获取多个用户簇；对每个用户簇中的用户数据进行分组以获取用户分组置信度；基于所述用户分组置信度评估所述业务场景对应的业务方案，并根据评估结果推荐所述业务方案。该方法通过对用户进行多次分类以降低用户的特征指向性，从而能够提高业务推荐的准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的业务推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着数字化进程的发展，越来越多的商业领域都开启了线上运营模式，例如金融行业和商贸行业涌现出了多种具备咨询和交易功能的手机端应用程序，企业会不定期向用户推荐应用程序中更新版本的业务方案以吸引用户使用手机端应用程序进而增加营收，随着线上用户体量的与日俱增，精准的向用户推荐业务方案变得尤为重要。

目前，通常随机选取用户进行业务方案实验以确定要推荐的标定业务方案，然而，这种业务推荐的方式并未考虑到随机抽取的客户存在特征指向性，进而会导致业务推荐的结果不够准确。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种基于人工智能的业务推荐方法及相关设备，以解决如何提高业务推荐的准确性这一技术问题，其中，相关设备包括基于人工智能的业务推荐装置、电子设备及存储介质。

本申请实施例提供一种基于人工智能的业务推荐方法，所述方法包括：

分析业务场景和预设的业务方案以获取额定业务指标，所述业务场景指企业需要解决的问题，所述业务方案指企业针对业务场景设计的解决方案，所述额定业务指标用以表征所述业务方案的优劣程度；

基于所述额定业务指标从所述业务场景对应的业务数据库中采集用户数据以构建目标用户集；

对所述目标用户集中的每条用户数据进行分类以获取多个用户簇；

对每个用户簇中的用户数据进行分组以获取用户分组置信度；

基于所述用户分组置信度评估所述业务场景对应的业务方案，并根据评估结果推荐所述业务方案。

上述业务推荐方法中，通过分析业务场景确定了参与测试的目标用户集，并通过聚类方法将目标用户集划分为多个用户簇，进而将用户簇中的用户数据划分为不同的类别并重组为多个用户组，且基于每组用户的置信度评估了业务推荐结果，从而使得每组用户特征尽可能的均衡，提升了后续业务推荐结果的准确度。

在一些实施例中，所述基于所述额定业务指标从所述业务场景对应的业务数据库中采集用户数据以构建目标用户集包括：

依据业务指标对所述业务场景对应的业务数据库中的用户数据进行标记，若用户数据中的业务指标小于所述额定业务指标，则该用户数据被标记为目标用户；

统计所述目标用户的特征，所述特征包括用户年龄，用户性别，用户在线时长，用户偏好类别；

将每个目标用户对应的特征作为用户数据，存储所述用户数据以作为所述目标用户集。

如此，通过对比用户数据的业务指标和额定业务指标，从业务数据库中采集并标记了目标用户，并存储为目标用户集，为后续进行用户分组和业务推荐提供了样本支撑，提升了业务推荐的准确性。

在一些实施例中，所述目标用户的特征包括数值型数据和非数值型数据，所述统计所述目标用户的特征之后，所述方法还包括：

辨别每个用户特征是否属于非数值型数据，并依据辨别结果标记每个用户特征，所述标记包括“是”和“否”；