CN112468556B - 一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质 - Google Patents

Abstract

本发明涉及人工智能技术领域，具体揭露一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质。该推送方法可包括：利用获取的客户数据构建客户信息表，对客户信息表进行数据转换、生成用于描述客户信息的第一特征向量表；将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果；基于匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。本发明通过特征向量匹配的方式为客户推送匹配度高的服务产品信息，具有针对性较强、成功率较高及成本低等技术效果。本发明能够基于拟合度计算实现服务产品与客户之间的精准匹配，为客户提供其需要的服务产品，客户体验好。此外，本发明还可涉及区块链技术。

Description

一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，能够应用在服务产品信息的推送领域中，具体提供了一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质；此外，本发明还涉及区块链技术。

背景技术

目前，主要依靠业务员以人工方式向客户介绍和推荐金融服务产品。这种传统方式要求业务员前期必须了解要介绍的产品的详细情况，然后在推荐前基于与客户的沟通了解客户的情况，最后才能够根据了解的情况为客户推荐相关的金融服务产品。可见传统推荐方案存在推荐效率低、推送力度小、对业务员个人经验依赖较大以及人工成本较高等问题。

鉴于此，有人提出了海量信息推送的方案，让客户各自选择所需要的金融服务产品。然而客户在面对大量的服务产品消息时，往往会直接忽略，可见海量消息推送方案针对性较弱、成功率极低。

因此，亟需提供一种针对性强、成功率高且能够降低人工投入成本的服务产品信息推送方案。

发明内容

为解决现有服务产品推荐方案存在的至少一个问题，本发明能够提供一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质。

为实现上述技术目的，本发明提供了一种服务产品信息的推送方法，该推送方法可包括但不限于如下的至少一个步骤。

利用获取的客户数据构建客户信息表。

对所述客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。

将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。

基于所述匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。

进一步地，所述将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括：

读取所述第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息。

将各个第一特征向量分别与所述第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算。

将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果。

进一步地，所述将各个第一特征向量分别与所述第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算包括：

I_cp＝Σ(f_i ²-q_j ²)²

f_i＝[d₁,d₂,…d_k]

q_j＝[e₁,e₂,…e_k]

i＝1,2,3…m

j＝1,2,3…n

其中，I_cp表示第一特征向量与第二特征向量的拟合度，f_i表示第i个第一特征向量，q_j表示第j个第二特征向量，d_k表示第k个客户数据，e_k表示第k个产品数据，k表示特征向量中元素的个数，m表示客户的数量，n表示服务产品的数量。

进一步地，所述对所述客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括：

依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值。

基于所述标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对所述客户信息表的数据转换。

进一步地，所述对所述客户信息表进行至少一次数据转换的步骤还可包括：

归一化处理之前对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理。

将合并处理结果作为新生成的客户数据。

进一步地，所述将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配之前还包括：

读取记载有服务产品信息的产品说明文件。

从所述产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据。

利用所述服务产品数据构建第二特征向量表。

进一步地，该推荐方法还可包括：

收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据。

基于所述产品销售数据修改所述客户信息表中的客户数据。

为实现上述技术目的，本发明还提供了一种服务产品信息的推送装置，该推送装置包括但不限于信息表构建模块、数据转换模块、向量匹配模块以及产品推送模块。

信息表构建模块，用于利用获取的客户数据构建客户信息表。

数据转换模块，用于对所述客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。

向量匹配模块，用于将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。

产品推送模块，用于基于所述匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。

为实现上述的技术目的，本发明还能够提供一种计算机设备，计算机设备可包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如本发明任一实施例所述的服务产品信息的推送方法的步骤。

为实现上述技术目的，本发明还可提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如本发明任一实施例所述的服务产品信息的推送方法的步骤。

本发明的有益效果为：本发明创新地通过特征向量匹配的方式为客户推送匹配度较高的服务产品信息，具有针对性较强、成功率较高及成本低等技术效果，从而能够有效地解决现有技术存在的推送效果差、成功率低、成本高等至少一个问题。本发明能够基于拟合度计算实现服务产品与客户之间的精准匹配，为客户提供其实际需要的服务产品，可见本发明还具有客户体验较好等优点。本发明还能够依据推送结果、客户情况变化、产品情况变化等不断地优化用于描述客户的第一特征向量表和用于描述服务产品的第二特征向量表，所以本发明的使用时间越长，本发明的服务产品信息推送效果往往会越好。

附图说明

图1示出了本发明一些实施例中的服务产品信息的推送方法的流程示意图。

图2示出了本发明另一些实施例中服务产品信息的推送方法的流程示意图。

图3示出了本发明一个或者多个实施例中的计算机设备的内部结构框图。

图4示出了本发明一个或者多个实施例中服务产品信息的推送方法的实施环境图。

具体实施方式

下面结合说明书附图对本发明提供的一种服务产品信息的推送方法及装置、计算机设备、介质进行详细的解释和说明。

如图1所示，本发明一个或多个实施例中能够具体提供一种服务产品信息的推送方法，本发明的服务产品包括但不限于金融服务产品。具体地，该服务产品信息的推送方法可包括但不限于如下的至少一个或多个步骤。

步骤100，利用获取的客户数据构建客户信息表。本发明可事先收集多个客户的相关客户数据，以收集到的客户数据作为数据源，进而利用该数据源形成客户信息表。本发明一些实施例中的客户信息表可采用矩阵的形式进行表示，矩阵的每行或每列用于表示一个客户的所有数据，矩阵中每个元素用于描述客户情况，客户数据例如可包括但不限于年龄、职位、收入、负债、贷款、固定资产、海外资产、可抵押资产、理财情况、网银交易次数、婚姻情况、身体状况等等。本发明还可对客户数据进行分类，例如分成客户基本信息、社会关系信息、个人经营信息、个人征信信息等，并能够以一类信息作为客户数据。在本发明已公开的内容基础上，还可以通过其他能够用于描述客户情况的数据作为本发明的用户数据。

步骤200，对客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。本发明通过第一特征向量表的形式对各个客户画像进行标准地刻画，从而为精准地推送服务产品消息提供有力支持。

如图2所示，本发明一些实施例对客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括但不限于如下的步骤201和步骤202。

步骤201，依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值。本发明一些实施例中依据客户信息表中的最突出、最出众的数据部分设定标准相对值。以年龄分布为例，本实施例将30-35周岁作为标准相对值。

步骤202，基于标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对客户信息表的数据转换。本实施例的归一化处理过程可先为标准相对值进行转换，以得到无量纲的标量。以年龄分布为例，本实施例中的标准相对值为30-35周岁，转换后的结果可为10，则25-30周岁转换后的结果可以为9，35-40周岁转换后的结果可为9，40-45周岁转换后的结果可为8等等。以网银交易次数为例，本实施例中的标准相对值为1000次，则大于或等于1000的数据转换后的结果可为10，900-1000转换后的结果可为9，800-900转换后的结果可为8等等。

可理解的是，本发明对客户信息表的数据转换步骤还可以采用其他的方式，例如采用各类客户占比的方式实现客户信息表的数据转换；在当前已收集的所有客户中，在某一类型下各客户数量占比作为该客户的特征。以年龄分布为例，当前所有客户中30-35周岁的客户数量占39％，则转换后的结果均为3.9；若25-30周岁的客户数量占18％，则转换后的结果均为1.8等。以客户的收入为例，收入在300K-500K的客户占66％，则转换后的结果均为6.6；收入在500K-800K的客户占21％，则转换后的结果均为2.1等等。

另外，本发明还有一些实施例可在归一化处理之前对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理，然后可将合并处理结果作为新生成的客户数据。可理解的是，本发明可利用新生成的客户数据替代用于进行合并处理的数据，或者在原客户数据基础上实现数据的扩增。本实施例以负债、股票持有数、固定资产及境外资产进行说明，在此基础上，本发明可得到新数据-负债率，负债率＝负债/(股票持有数+固定资产+境外资产)。

本发明还包括构建第二特征向量表的过程，具体地，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配之前还包括如下的步骤110～步骤112。

步骤110，读取记载有服务产品信息的产品说明文件。产品说明文件例如可以是金融服务产品的电子说明书、告知书、协议书等文本文件。

步骤111，从产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据。

步骤112，利用服务产品数据构建第二特征向量表。可理解的是，本发明中的第二特征向量表的形成过程也可类似于第一特征向量表的形成过程，如包括产品信息表生成过程、通过数据转换方式将产品信息表转换为第二特征向量表等。在一些实施例中的第二特征向量表的形成过程可以与本申请的第一特征向量表的形成过程相似。

步骤300，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。

如图2所示，本发明一些实施例中将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括但不限于步骤301～步骤303。

步骤301，读取第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息。

步骤302，将各个第一特征向量分别与第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算。可见对于任一客户，本发明能够将各款服务产品与该客户进行匹配，通过拟合度计算实现匹配结果的量化。可理解的是，本发明任一客户的拟合度结果的数量与当前服务产品的数量相同。

本发明一些实施例中将各个第一特征向量分别与第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算包括：

I_cp＝Σ(f_i ²-q_j ²)²

f_i＝[d₁,d₂,…d_k]

q_j＝[e₁,e₂,…e_k]

i＝1,2,3…m

j＝1,2,3…n

其中，I_cp表示第一特征向量与第二特征向量的拟合度，f_i表示第i个第一特征向量，q_j表示第j个第二特征向量，d_k表示第k个客户数据，e_k表示第k个产品数据，k表示特征向量中元素的个数，m表示客户的数量，n表示服务产品的数量。

在本发明一个或多个实施例中，第一特征向量与第二特征向量的拟合度越小，则该第一特征向量对应的客户与该第二特征向量对应的服务产品之间联系越紧密、契合度越高。

步骤303，将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果。所以本发明能够基于拟合度计算非常精细地描述客户与服务产品之间的联系，即完成了服务产品集合中的产品向客户集合中的客户之间的有效映射，进而从众多服务产品信息中筛选出当前客户实际需要的服务产品信息，实现本发明的主要目的。

步骤400，基于匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。本发明有针对性地为每一个客户推送至少一条合适的服务产品信息，即为每一个客户推荐至少一款服务产品。

步骤500，收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据，再基于产品销售数据修改客户信息表中的客户数据。该过程是为了根据服务产品销售结果检验以及优化使用的客户情况数据，例如主要以固定资产和身体状况匹配条件的销售效果较好，则后续服务产品信息推送过程中重点进行资产情况和健康情况的相关匹配；例如以婚姻状况匹配条件的销售效果不佳，则后续服务产品信息推送过程中减弱或删除婚姻情况的相关匹配。本发明一些实施例还可为服务产品购买量达到设定数量的客户单独地进行客户画像制作，并利用制作完成的画像数据从客户信息表或第一特征向量表中寻找与当前客户匹配度可达到设定标准(例如97％)的目标客户，以专门为目标客户推送当前客户已购买的服务产品。

本发明一些实施例还能够提供一种服务产品信息的推送装置，该服务产品信息的推送装置包括但不限于信息表构建模块、数据转换模块、向量匹配模块以及产品推送模块。

信息表构建模块，用于利用获取的客户数据构建客户信息表。

数据转换模块，用于对客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。本发明一些实施例中的数据转换模块具体可用于依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值，以及可用于基于标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对客户信息表的数据转换。本发明一些实施例中的数据转换模块在归一化处理之前用于对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理，以及用于将合并处理结果作为新生成的客户数据。

向量匹配模块，用于将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。本发明一些实施例中的向量匹配模块具体用于读取第一特征向量表包含的第一特征向量以及可用于将各个第一特征向量分别与第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算；其中所涉及的一个第一特征向量用于描述一个客户的信息。

本发明一些实施例的服务产品信息的推送装置可包括第二特征向量表构建模块。第二特征向量表构建模块用于在先读取记载有服务产品信息的产品说明文件，以及用于从产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据，并用于利用服务产品数据构建第二特征向量表。

产品推送模块，用于基于匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。

本发明还有一些实施例的服务产品信息的推送装置可包括客户信息表优化模块。客户信息表优化模块可用于收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据且用于基于产品销售数据修改客户信息表中的客户数据。

如图3、4所示，本发明还可提供一种计算机设备10，计算机设备10包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行本发明任一实施例中的服务产品信息的推送方法的步骤。服务产品信息的推送方法可包括但不限于如下的一个或多个步骤：步骤100，利用获取的客户数据构建客户信息表。步骤200，对客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。本发明一些实施例对客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括但不限于如下的步骤201和步骤202。步骤201，依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值。步骤202，基于标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对客户信息表的数据转换。另外，本发明还有一些实施例在归一化处理之前对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理，然后将合并处理结果作为新生成的客户数据。本发明还包括构建第二特征向量表的过程，具体地，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配之前还包括如下的步骤110～步骤112。步骤110，读取记载有服务产品信息的产品说明文件。步骤111，从产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据。步骤112，利用服务产品数据构建第二特征向量表。步骤300，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。本发明一些实施例中将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括但不限于步骤301～步骤303。步骤301，读取第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息。步骤302，将各个第一特征向量分别与第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算。步骤303，将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果。步骤400，基于匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户，具体将服务产品信息推送到客户终端20上。步骤500，收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据，再基于产品销售数据修改客户信息表中的客户数据。

本发明还可提供一种存储有计算机可读指令的存储介质，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行本发明任一实施例中的服务产品信息的推送方法的步骤。服务产品信息的推送方法可包括但不限于如下的一个或多个步骤：步骤100，利用获取的客户数据构建客户信息表。步骤200，对客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表。本发明一些实施例对客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括但不限于如下的步骤201和步骤202。步骤201，依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值。步骤202，基于标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对客户信息表的数据转换。另外，本发明还有一些实施例在归一化处理之前对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理，然后将合并处理结果作为新生成的客户数据。本发明还包括构建第二特征向量表的过程，具体地，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配之前还包括如下的步骤110～步骤112。步骤110，读取记载有服务产品信息的产品说明文件。步骤111，从产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据。步骤112，利用服务产品数据构建第二特征向量表。步骤300，将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果。本发明一些实施例中将第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括但不限于步骤301～步骤303。步骤301，读取第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息。步骤302，将各个第一特征向量分别与第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算。步骤303，将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果。步骤400，基于匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。步骤500，收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据，再基于产品销售数据修改客户信息表中的客户数据。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读存储介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读存储介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。所述计算机可读存储介质可以是非易失性，也可以是易失性的。计算机可读存储介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)，只读存储器(ROM，Read-Only Memory)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM，ErasableProgrammable Read-Only Memory，或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM，Compact Disc Read-Only Memory)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA，Programmable Gate Array)，现场可编程门阵列(FPGA，Field Programmable Gate Array)等。

在本说明书的描述中，参考术语“本实施例”、“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

本发明可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

需要强调的是，为进一步保证本发明实施例中的数据的私密和安全性，本发明一个或多个实施例的客户数据、产品信息、第一特征向量表及第二特征向量表等数据还可以存储于一区块链的节点中。

本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明实质内容上所作的任何修改、等同替换和简单改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种服务产品信息的推送方法，其特征在于，包括：

利用获取的客户数据构建客户信息表；

对所述客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表；

将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果；

基于所述匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户；

所述对所述客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括：

依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值；

基于所述标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对所述客户信息表的数据转换；

所述将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括：

读取所述第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息；

将各个第一特征向量分别与所述第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算；

将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的服务产品信息的推送方法，其特征在于，所述将各个第一特征向量分别与所述第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算包括：

I_cp＝(f_i ²-q_j ²)²

f_i＝[d₁,d₂,…d_k]

q_j＝[e₁,e₂,…e_k]

i＝1,2,3…m

j＝1,2,3…n

其中，I_cp表示第一特征向量与第二特征向量的拟合度，f_i表示第i个第一特征向量，q_j表示第j个第二特征向量，d_k表示第k个客户数据，e_k表示第k个产品数据，k表示特征向量中元素的个数，m表示客户的数量，n表示服务产品的数量。

3.根据权利要求1所述的服务产品信息的推送方法，其特征在于，所述对所述客户信息表进行至少一次数据转换的步骤还包括：

归一化处理之前对客户信息表中的多条相关联的客户数据进行合并处理；

将合并处理结果作为新生成的客户数据。

4.根据权利要求1所述的服务产品信息的推送方法，其特征在于，所述将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配之前还包括：

读取记载有服务产品信息的产品说明文件；

从所述产品说明文件中提取出多条与当前服务产品的目标受众客户相关的服务产品数据；

利用所述服务产品数据构建第二特征向量表。

5.根据权利要求1所述的服务产品信息的推送方法，其特征在于，还包括：

收集被推送的服务产品信息对应的产品销售数据；

基于所述产品销售数据修改所述客户信息表中的客户数据。

6.一种服务产品信息的推送装置，其特征在于，包括：

信息表构建模块，用于利用获取的客户数据构建客户信息表；

数据转换模块，用于对所述客户信息表进行至少一次数据转换，以生成用于描述客户信息的第一特征向量表；

所述对所述客户信息表进行至少一次数据转换的步骤包括：

依据客户信息表中包含的客户数据分布设置标准相对值；

基于所述标准相对值对客户信息表中的客户数据进行归一化处理，以实现对所述客户信息表的数据转换；

向量匹配模块，用于将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配，以得到客户与服务产品的匹配结果；

所述将所述第一特征向量表与用于描述服务产品信息的第二特征向量表进行对应匹配的步骤包括：

读取所述第一特征向量表包含的第一特征向量；其中，一个第一特征向量用于描述一个客户的信息；

将各个第一特征向量分别与所述第二特征向量表中包含的所有第二特征向量逐一地进行拟合度计算；

将得到的拟合度作为客户与服务产品的匹配结果；

产品推送模块，用于基于所述匹配结果将至少一款服务产品信息推送给相匹配的客户。

7.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至5中任一项权利要求所述的服务产品信息的推送方法的步骤。

8.一种存储有计算机可读指令的存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至5中任一项权利要求所述的服务产品信息的推送方法的步骤。

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