(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210873051.X (22)申请日 2022.07.22 (71)申请人 中国银行股份有限公司 地址 100818 北京市西城区复兴门内大街1 号 (72)发明人 孙有为　张明威　张盼　陈天乐　 束程晨　戴震　陈翔宇　吕明明　 闫传为　张晓慧　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 张东梅 (51)Int.Cl. G06Q 40/06(2012.01) G06Q 40/08(2012.01) G06F 16/9535(2019.01)G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 理财产品的推荐方法及装置、 电子设备、 存 储介质 (57)摘要 本申请公开了一种理财产品的推荐方法及 装置、 电子设备、 存储介质， 可应用于人工智能领 域或金融领域， 所述方法包括： 获取多个目标理 财产品的标签数据以及获取当前用户的画像数 据； 分别对 各个目标理财产品的标签数据以及当 前用户的画 像数据进行特征处理， 得到各个目标 理财产品对应的第一特征向量 以及当前用户对 应的第二特征向量； 分别将各个目标理财产品对 应的第一特征向量与当前用户对应的第二特征 向量共同输入 预先训练好的推荐模 型中， 得到各 个目标理财产品的推荐值； 基于各个目标理财产 品的推荐值， 向用户推荐目标理财产品。 从而不 再根据用户的基础信息来推荐理财产品， 而是根 据理财产品的标签数据以及用户的画 像数据， 以 准确地推荐理财产品。 权利要求书3页 说明书11页 附图6页 CN 115205052 A 2022.10.18 CN 115205052 A 1.一种理财产品的推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取多个目标理财产品的标签数据以及获取当前用户的画像数据； 分别对各个所述目标理财产品的标签数据以及所述当前用户的画像数据进行特征处 理， 得到各个所述目标 理财产品对应的第一特征向量以及所述当前用户对应的第二特征向 量； 分别将各个所述目标理财产品对应的第一特征向量与所述当前用户对应的第二特征 向量共同输入预先训练好的推荐模型中， 得到各个目标理财产品的推荐值； 其中， 所述推荐 模型预先利用多个用户的历史画像数据以及各个所述理财产品的标签数据训练得到； 基于各个所述目标理财产品的推荐值， 向所述用户推荐所述目标理财产品。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述推荐模型的训练方法， 包括： 获取多个所述理财产品的标签数据以及多个样本用户的历史画像数据； 分别对各个所述理财产品的标签数据以及各个所述样本用户的历史画像数据进行特 征处理， 得到各个所述理财产品对应的第一特征向量以及各个所述样本用户对应的第二特 征向量； 分别针对每个所述样本用户， 分别将各个所述理财产品对应的第 一特征向量与所述样 本用户对应的第二特征向量共同输入预先训练好的所述推荐模型中， 通过所述推荐模型得 到各个所述目标理财产品的推荐值； 判断各个所述目标理财产品的推荐值是否均满足预设的预期值； 若判断出各个所述目标理财产品的推荐值均满足预设的预期值， 则将所述推荐模型确 定为训练好的推荐模型； 若判断出各个所述目标理财产品的推荐值均不满足预设的预期值， 则调整所述推荐模 型的参数， 返回执行分别针对每个所述样本用户， 分别将各个所述理财产品对应的第一特 征向量与所述样本用户对应的第二特征向量共同输入预先训练好的所述推荐模型中， 通过 所述推荐模型 得到各个所述目标理财产品的推荐值。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取多个目标理财产品的标签数据， 包括： 获取多个目标理财产品的数据； 分别对各个所述目标理财产品的数据进行内容审查； 基于通过内容审查的各个所述目标理财产品的数据， 构建各个所述目标理财产品的标 签数据。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述获取当前用户的画像数据， 包括： 判断所述当前用户是否为 新用户； 若判断出所述当前用户为老用户， 则获取预先存储的所述当前用户的基础信 息； 其中， 所述当前用户的基础信息 至少包括所述当前用户的兴趣特 征、 身份特 征以及行为特 征； 根据预先存储的所述当前用户的基础信息构建所述当前用户的画像数据； 若判断出 所述当前用户为 新用户， 则获取 所述当前用户上传的目标基础信息； 根据所述当前用户上传的目标基础信息构建所述当前用户的画像数据。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 还 包括： 获取所述当前用户的候选集； 其中， 所述当前用户的候选集指代基于所述当前用户的权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115205052 A 2画像数据， 从所有理财产品的数据中确定出的所述当前用户倾向投资的各个所述理财产 品； 将所述当前用户的候选集输入预先训练好的所述推荐模型中， 得到所述候选集中的各 个候选理财产品的推荐值； 利用各个所述 候选理财产品以及各个所述目标理财产品， 生成推荐列表； 基于所述推荐列表中的各个所述理财产品， 向所述用户推荐所述理财产品。 6.一种理财产品的推荐装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 用于获取多个目标理财产品的标签数据 以及获取当前用户的画像数 据； 第一处理单元， 用于分别对各个所述目标理财产品的标签数据以及所述当前用户的画 像数据进 行特征处理， 得到各个所述目标理财产品对应的第一特征向量以及所述当前用户 对应的第二特 征向量； 第一输入单元， 用于分别将各个所述目标理财产品对应的第 一特征向量与 所述当前用 户对应的第二特征向量共同输入预先训练好的推荐模型中， 得到各个目标 理财产品的推荐 值； 其中， 所述推荐模型预先利用多个用户的历史画像数据以及各个所述理财产品的标签 数据训练得到； 第一推荐单元， 用于基于各个所述目标理财产品的推荐值， 向所述用户推荐所述目标 理财产品。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 还 包括： 第二获取单元， 用于获取多个所述理财产品的标签数据以及多个样本用户的历史画像 数据； 第二处理单元， 用于分别对各个所述理财产品的标签数据以及各个所述样本用户的历 史画像数据进 行特征处理， 得到各个所述理财产品对应的第一特征向量以及各个所述样本 用户对应的第二特 征向量； 第二输入单元， 用于分别针对每个所述样本用户， 分别将各个所述理财产品对应的第 一特征向量与所述样本用户对应的第二特征向量共同输入预先训练好的所述推荐模型中， 通过所述推荐模型 得到各个所述目标理财产品的推荐值； 第一判断单 元， 用于判断各个所述目标理财产品的推荐值是否均满足预设的预期值； 确定单元， 用于若判断出各个所述目标理财产品的推荐值均满足预设的预期值， 则将 所述推荐模型确定为训练好的推荐模型； 调整单元， 用于若判断出各个所述目标理财产品的推荐值均不满足预设的预期值， 则 调整所述推荐模型 的参数， 返回执行分别针对每个所述样本用户， 分别将各个所述理财产 品对应的第一特征向量与所述样本用户对应的第二特征向量共同输入预先训练好的所述 推荐模型中， 通过 所述推荐模型 得到各个所述目标理财产品的推荐值。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第二获取 单元， 包括： 第三获取 单元， 用于获取多个目标理财产品的数据； 内容审查单 元， 用于分别对各个所述目标理财产品的数据进行内容审查； 第一构建单元， 用于基于通过内容审查的各个所述目标理财产品的数据， 构建各个所 述目标理财产品的标签数据。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115205052 A 3