CN107688988A - 一种金融产品实时推荐方法 - Google Patents

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陈涛
黄卓凡
张志聪
李笋
林志广
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本项发明涉及基于银行金融产品交易历史行为相似度的一种金融产品实时推荐方法。包括如下步聚：1）采集银行金融产品的历史交易数据；2）交易数据的提取及过滤；3）建立客户产品交互矩阵；4）利用客户产品交互矩阵计算产品相似度；5）建立基于产品相似度的推荐模型。本发明提出了一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，能够利用银行的金融产品交易数据实时向客户推荐金融产品。

Description

一种金融产品实时推荐方法
技术领域
本发明是一种金融产品实时推荐方法，更具体地，是一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，属于金融行业领域相关金融产品的一种新型实时推荐方法。
背景技术
现有金融产品推荐大多靠人工推荐，人工推荐浪费人工成本，而且很难在较短时间内熟悉和掌握客户对金融产品的偏好，因此不能较准确的将客户所需要和偏好的金融产品推荐给客户。
互联网和电信行业有一些推荐模型，如产品组合推荐模型等，这些推荐模型是针对互联网和电商的产品或业务，不适合金融领域的产品推荐。
由于考虑到成本、时效性和准确率等因素，需要运用高效的金融产品推荐算法才能快速准确地将客户所需的金融产品推荐给客户。
发明内容
有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法。
为达到以上技术效果，本发明所采用的技术方案如下：
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，包括以下步骤：
1）采集银行金融产品的历史交易数据；
2）交易数据的提取及过滤；
3）建立客户产品交互矩阵；
4）利用客户产品交互矩阵计算产品相似度；
5）建立基于产品相似度的推荐模型。
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，进一步的，根据所述的步骤1），采集银行金融产品的历史交易数据，具体内容包括：根据银行所记录的金融产品的历史交易数据，采集客户名称及编号，采集客户购买金融产品的名称、编号、次数和数量。
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，进一步的，根据所述的步骤2），交易数据提取及过滤，具体包括如下步骤：
（1）交易数据提取，包括产品序号和客户号。
（2）交易数据过滤，保留交易客户数量在区间的产品数据，保留产品数量大于等于的客户数据。
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，进一步的，根据所述的步骤3），建立客户产品交互矩阵，具体内容如下：
矩阵的行表示客户，列表示产品。
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，进一步的，根据所述的步骤4），利用客户产品交互矩阵计算产品相似度，计算公式如下：
表示产品i和产品j的余弦相似度。
一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，进一步的，根据所述的步骤5），建立基于产品相似度的推荐模型，具体内容如下：
根据客户购买金融产品类型，利用权利要求1所述的基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，步骤4）计算得到的产品相似度，将产品相似度高产品推荐给客户。
与现有技术相比，本发明的优点在于：
本发明提供的一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，通过对金融产品历史交易数据采集、处理和学习，充分利用银行的金融历史交易数据来学习客户对金融产品的偏好，无需了解客户个人特征属性，适应于匿名客户属性未知的场景，并且节省人工成本。
本发明提供的一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，通过对数据的训练和学习，利用机器向客户推荐产品，节省人工成本。
本发明提供的一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，利用产品相似度建立推荐模型，提高了金融产品推荐的时效性和准确率。
具体实施方式
下面对本发明提供的一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法的技术方案进行进一步的描述，使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施。
本发明提供的一种基于银行金融产品交易历史行为相似度的金融产品实时推荐方法，包括以下步骤：
（1）采集和金融产品交易数据；
（2）提取金融产品交易数据，按产品对数据进行分组，利用交易客户数量要求对数据进行过滤；按客户对数据进行分组，利用交易产品数量要求对数据进行过滤；
（3）利用过滤后的数据建立客户产品交互矩阵；
（4）利用余弦距离计算产品相似度；
（5）利用产品相似度建立基于产品相似度的推荐模型。
实际操作流程如下：
步骤1交易数据的采集及提取RDD[(产品序号，客户号)]；
步骤2数据过滤；
步骤2.1按产品序号进行数据分组
过滤并保留满足交易客户数量的产品数据；
步骤2.2按客户序号进行数据分组
过滤并保留交易产品数量大于等于的客户数据；
步骤3建立客户产品交互矩阵；
，
经过步骤2和步骤3数据过滤后，客户数为m，产品数为；
步骤4利用余弦距离计算产品相似度，产品i和产品j的余弦相似度为
；
步骤 5利用产品相似度建立基于产品相似度的推荐模型。
本发明的实施方式并不受上述实施方式的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种金融产品实时推荐方法，该金融产品实时推荐方法是基于银行金融产品交易历史行为相似度的，其特征在于包括如下步聚：1）采集银行金融产品的历史交易数据；2）交易数据的提取及过滤；3）建立客户产品交互矩阵；4）利用客户产品交互矩阵计算产品相似度；5）建立基于产品相似度的推荐模型。
2.根据权利要求1所述的一种金融产品实时推荐方法，其特征在于上述步骤1）采集银行金融产品历史交易数据，具体内容包括：采集客户名称及编号，采集客户购买金融产品的名称、编号、次数和数量。
3.根据权利要求1所述的一种金融产品实时推荐方法，其特征在于上述步骤2）交易数据的提取及过滤，具体步骤如下：（1）交易数据提取，包括提取产品序号和客户号；（2）交易数据过滤，保留交易客户数量在区间的产品数据，保留产品数量大于等于的客户数据。
4.根据权利要求1所述的一种金融产品实时推荐方法，其特征在于：上述步骤3）是利用步骤2）中过滤后的数据建立客户产品交互矩阵，具体公式如下：
，矩阵A的行表示客户，列表示产品。
5.根据权利要求1所述的一种金融产品实时推荐方法，其特征在于上述步骤4）利用客户产品交互矩阵计算产品相似度，计算公式如下：
。
6.根据权利要求1所述的一种金融产品实时推荐方法，其特征在于：上述步骤5）建立基于产品相似度的推荐模型，具体内容包括：根据客户正在购买或者已经购买的金融产品类型，利用步骤4）计算得到的产品相似度，将与客户所购买的产品相似度高的产品推荐给该客户。
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