CN113626580A - 一种产品排序方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种产品排序方法，在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录，通过对该使用记录进行预处理以及关键词提取，得到客户比较关心的内容的关键词，通过将提取到的关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的关键词的数量，匹配到的关键词越多说明客户越关心哪个产品，因此根据每个产品匹配到的关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，即可实现根据客户所关心产品的程度对产品进行排序，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，更具体的，涉及一种产品排序方法及装置。
背景技术
随着移动互联网以及智能手机的发展，手机银行的用户越来越多，很多银行业务都可以在手机银行办理，使人们的工作和生活更加便捷。
目前，手机银行主界面显示的功能产品一般为客户使用量最高的几项功能产品，如查询收支记录、转账、信用卡还款等。其他功能产品隐藏在其他选项中，若客户想使用这些隐藏功能，需要很熟悉手机银行才能找到其功能产品的入口，客户体验差。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种产品排序方法及装置，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
为了实现上述发明目的，本发明提供的技术方案如下：
一种产品排序方法，包括：
在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
从所述待分析数据中提取预设关键词；
分别将所述预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的所述预设关键词的数量；
根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
可选的，对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据，包括：
将所述使用记录转换为文本格式；
对文本格式的所述使用记录进行分词处理；
调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的所述使用记录中的无关词，得到文本格式的所述待分析数据。
可选的，所述根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，包括：
将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的所述预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品；
按匹配到的所述预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对所述高相关产品进行排序；
按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，所述按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序，包括：
获取每个所述低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
分别计算每个所述低相关产品的产品画像与所述客户画像之间的画像匹配度；
获取每个所述低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
分别对每个所述低相关产品匹配到的所述预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个所述低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
利用预先设定的权重，分别对每个所述低相关产品的所述关键词因子值、所述画像匹配度和所述使用量因子值进行加权求和计算，得到每个所述低相关产品的相关度；
按相关度从大到小的顺序，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，设定所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重，包括：
获取历史业务办理数据，所述历史业务办理数据包括不同客户的所述使用记录中目标产品匹配到的所述预设关键词的数量，所述目标产品为所述历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
分别对所述历史业务办理数据中不同客户的所述使用记录中所述目标产品匹配到的所述预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的关键词因子值；
分别计算每笔历史业务中所述目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
获取每笔历史业务中所述目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的使用量因子值；
以每笔历史业务中所述目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的所述关键词因子值、所述画像匹配度以及所述使用量因子值的加权求和算式；
对每笔历史业务对应的所述加权求和算式进行拟合，得到所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重。
一种产品排序装置，包括：
使用记录获取单元，用于在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
使用记录预处理单元，用于对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
关键词提取单元，用于从所述待分析数据中提取预设关键词；
关键词匹配单元，用于分别将所述预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的所述预设关键词的数量；
产品排序单元，用于根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
可选的，所述使用记录预处理单元，具体用于：
将所述使用记录转换为文本格式；
对文本格式的所述使用记录进行分词处理；
调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的所述使用记录中的无关词，得到文本格式的所述待分析数据。
可选的，所述产品排序单元，包括：
产品分类子单元，用于将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的所述预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品；
高相关产品排序子单元，用于按匹配到的所述预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对所述高相关产品进行排序；
低相关产品排序子单元，用于按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，所述低相关产品排序子单元，具体用于：
获取每个所述低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
分别计算每个所述低相关产品的产品画像与所述客户画像之间的画像匹配度；
获取每个所述低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
分别对每个所述低相关产品匹配到的所述预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个所述低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
利用预先设定的权重，分别对每个所述低相关产品的所述关键词因子值、所述画像匹配度和所述使用量因子值进行加权求和计算，得到每个所述低相关产品的相关度；
按相关度从大到小的顺序，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，所述装置还包括权重设置单元，具体用于：
获取历史业务办理数据，所述历史业务办理数据包括不同客户的所述使用记录中目标产品匹配到的所述预设关键词的数量，所述目标产品为所述历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
分别对所述历史业务办理数据中不同客户的所述使用记录中所述目标产品匹配到的所述预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的关键词因子值；
分别计算每笔历史业务中所述目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
获取每笔历史业务中所述目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的使用量因子值；
以每笔历史业务中所述目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的所述关键词因子值、所述画像匹配度以及所述使用量因子值的加权求和算式；
对每笔历史业务对应的所述加权求和算式进行拟合，得到所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
本发明公开的一种产品排序方法，在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录，通过对该使用记录进行预处理以及关键词提取，得到客户比较关心的内容的关键词，通过将提取到的关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的关键词的数量，匹配到的关键词越多说明客户越关心哪个产品，因此根据每个产品匹配到的关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，即可实现根据客户所关心产品的程度对产品进行排序，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种产品排序方法的流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种低相关产品排序方法的流程示意图；
图3为本发明实施例公开的一种设置权重的方法的流程示意图；
图4为本发明实施例公开的一种产品排序装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
发明人经过研究发现：由于银行业务从线下转线上，好多业务都可以在手机银行办理，但是好多客户并不清楚手机银行中哪个是自己想办理的业务对应的产品，客户可能会在网上搜索相关信息、打客服电话咨询、网上留言咨询或与他人通过即时通讯工具沟通等等，通过收集和分析这些客户对应用的使用记录，可以挖掘出客户所关心的产品，从而通过对产品界面中的产品进行排序，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
具体的，请参阅图1，本实施例公开的一种产品排序方法包括以下步骤：
S101：在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
客户可以通过手机银行授权手机银行获取在预设时间段内在预设应用中的使用记录，如客户在手机银行的人机交互界面录入时间区间并勾选应用，实现授权手机银行获取在预设时间段内在预设应用中的使用记录。
在预设应用中的使用记录可以为：手机浏览器中的搜索和浏览记录、拨打客户电话的语音通话记录、微信与其他人的聊天记录等等。
S102：对使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
首先，将使用记录中不同格式的数据转换为文本格式，如将网页格式的浏览记录转换为文本格式，将语音通话记录转换为文本格式等等。
然后，对文本格式的使用记录进行分词处理，分词方法可以为现有的任意一种分词方法。
最后，调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的使用记录中的无关词，得到文本格式的待分析数据。
其中，无关词表为根据手机银行的业务范围预先构建的，记载了语气词、无意义词等与手机银行的业务范围无关的词。
S103：从待分析数据中提取预设关键词；
具体的，利用预先构建的手机银行关键词表，从待分析数据中提取预设关键词。可以理解的是，预设关键词为客户比较关心的与手机银行业务相关的关键词。
S104：分别将预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的预设关键词的数量；
S105：根据每个产品匹配到的预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
可以理解的是，匹配到的关键词越多说明客户越关心哪个产品，因此根据每个产品匹配到的关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，即可实现根据客户所关心产品的程度对产品进行排序，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
匹配到的预设关键词的数量较多的产品在一定程度上是客户比较关心的客户，对于匹配到的预设关键词的数量较少的产品，甚至没有匹配到预设关键词产品，仅根据匹配到的关键词的数量进行排序，排序结果不能准确反映客户的需求和特点。在此基础上，本实施例公开的产品排序方法在根据每个产品匹配到的预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序的过程中，将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品，按匹配到的预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对高相关产品进行排序，然后按预设规则，在产品界面中高相关产品之后对低相关产品进行排序。
请参阅图2，本实施例公开了按预设规则，在产品界面中高相关产品之后对低相关产品进行排序的方法，具体包括以下步骤：
S201：获取每个低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
需要说明的是，预先为每个产品和客户都构建了画像，本实施例不限定产品画像和客户画像的构建方法，采用现有的任何一种画像构建方法均可。
S202：分别计算每个低相关产品的产品画像与客户画像之间的画像匹配度；
产品画像包括多个产品标签，客户画像包括多个客户标签，计算低相关产品的产品画像与客户画像之间的画像匹配度，即计算低相关产品的产品画像中的产品标签与客户画像中的画像标签之间的匹配度，如产品标签为风险型，客户标签为风险喜好型，则产品标签风险型与客户标签风险喜好型匹配；如产品标签为风险型，客户标签为风险厌恶型，则产品标签风险型与客户标签风险厌恶型不匹配。
每个低相关产品的产品画像与客户画像之间的画像匹配度用百分数表示。
S203：获取每个低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
这里不限定是客户对低相关产品的使用量，而是低相关产品的全网使用量，即所有手机银行客户对低相关产品的使用量。
S204：分别对每个低相关产品匹配到的预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
由于每个低相关产品匹配到的预设关键词的数量、在预设时间段内的全网使用量以及产品画像与客户画像之间的画像匹配度不是一个数量级，为了便于后续处理，需要对每个低相关产品匹配到的预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到(0,1)范围内的关键词因子值和使用量因子值，使画像匹配度、关键词因子值和使用量因子值在一个数量级上。
S205：利用预先设定的权重，分别对每个低相关产品的关键词因子值、画像匹配度和使用量因子值进行加权求和计算，得到每个低相关产品的相关度；
S206：按相关度从大到小的顺序，在产品界面中高相关产品之后对低相关产品进行排序。
由于综合了客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录、产品画像与客户画像之间的画像匹配度以及产品在全网使用量进行排序，排序结果更加符合客户自身特点、更加准确。
上述关键词因子值、画像匹配度和使用量因子值的权重可以都为1，为了通过权重准确体现关键词因子值、画像匹配度和使用量因子值的重要性，也可以为根据历史数据设定关键词因子值、画像匹配度和使用量因子值的权重，具体的，请参阅图3，关键词因子值、画像匹配度和使用量因子值的权重设置方法如下：
S301：获取历史业务办理数据，历史业务办理数据包括不同客户的使用记录中目标产品匹配到的预设关键词的数量，目标产品为历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
这里的使用记录为客户在办理业务前的预设时间段内在预设应用中的使用记录。
S302：分别对历史业务办理数据中不同客户的使用记录中目标产品匹配到的预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中目标产品的关键词因子值；
S303：分别计算每笔历史业务中目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
S304：获取每笔历史业务中目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中目标产品的使用量因子值；
S305：以每笔历史业务中目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的关键词因子值、画像匹配度以及使用量因子值的加权求和算式；
S306：对每笔历史业务对应的加权求和算式进行拟合，得到关键词因子值的权重、画像匹配度的权重以及使用量因子值的权重。
基于上述实施例公开的一种产品排序方法，本实施例对应公开了一种产品排序装置，请参阅图4，该装置包括：
使用记录获取单元401，用于在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
使用记录预处理单元402，用于对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
关键词提取单元403，用于从所述待分析数据中提取预设关键词；
关键词匹配单元404，用于分别将所述预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的所述预设关键词的数量；
产品排序单元405，用于根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
可选的，所述使用记录预处理单元402，具体用于：
将所述使用记录转换为文本格式；
对文本格式的所述使用记录进行分词处理；
调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的所述使用记录中的无关词，得到文本格式的所述待分析数据。
可选的，所述产品排序单元405，包括：
产品分类子单元，用于将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的所述预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品；
高相关产品排序子单元，用于按匹配到的所述预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对所述高相关产品进行排序；
低相关产品排序子单元，用于按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，所述低相关产品排序子单元，具体用于：
获取每个所述低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
分别计算每个所述低相关产品的产品画像与所述客户画像之间的画像匹配度；
获取每个所述低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
分别对每个所述低相关产品匹配到的所述预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个所述低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
利用预先设定的权重，分别对每个所述低相关产品的所述关键词因子值、所述画像匹配度和所述使用量因子值进行加权求和计算，得到每个所述低相关产品的相关度；
按相关度从大到小的顺序，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
可选的，所述装置还包括权重设置单元，具体用于：
获取历史业务办理数据，所述历史业务办理数据包括不同客户的所述使用记录中目标产品匹配到的所述预设关键词的数量，所述目标产品为所述历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
分别对所述历史业务办理数据中不同客户的所述使用记录中所述目标产品匹配到的所述预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的关键词因子值；
分别计算每笔历史业务中所述目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
获取每笔历史业务中所述目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的使用量因子值；
以每笔历史业务中所述目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的所述关键词因子值、所述画像匹配度以及所述使用量因子值的加权求和算式；
对每笔历史业务对应的所述加权求和算式进行拟合，得到所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重。
本实施例公开的一种产品排序装置，在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录，通过对该使用记录进行预处理以及关键词提取，得到客户比较关心的内容的关键词，通过将提取到的关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的关键词的数量，匹配到的关键词越多说明客户越关心哪个产品，因此根据每个产品匹配到的关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，即可实现根据客户所关心产品的程度对产品进行排序，使客户很容易找到最关心产品的入口，满足了客户个性化需求，有效提升了客户体验。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
上述各个实施例之间可任意组合，对所公开的实施例的上述说明，本说明书中各实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种产品排序方法，其特征在于，包括：
在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
从所述待分析数据中提取预设关键词；
分别将所述预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的所述预设关键词的数量；
根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据，包括：
将所述使用记录转换为文本格式；
对文本格式的所述使用记录进行分词处理；
调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的所述使用记录中的无关词，得到文本格式的所述待分析数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序，包括：
将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的所述预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品；
按匹配到的所述预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对所述高相关产品进行排序；
按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序，包括：
获取每个所述低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
分别计算每个所述低相关产品的产品画像与所述客户画像之间的画像匹配度；
获取每个所述低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
分别对每个所述低相关产品匹配到的所述预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个所述低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
利用预先设定的权重，分别对每个所述低相关产品的所述关键词因子值、所述画像匹配度和所述使用量因子值进行加权求和计算，得到每个所述低相关产品的相关度；
按相关度从大到小的顺序，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，设定所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重，包括：
获取历史业务办理数据，所述历史业务办理数据包括不同客户的所述使用记录中目标产品匹配到的所述预设关键词的数量，所述目标产品为所述历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
分别对所述历史业务办理数据中不同客户的所述使用记录中所述目标产品匹配到的所述预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的关键词因子值；
分别计算每笔历史业务中所述目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
获取每笔历史业务中所述目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的使用量因子值；
以每笔历史业务中所述目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的所述关键词因子值、所述画像匹配度以及所述使用量因子值的加权求和算式；
对每笔历史业务对应的所述加权求和算式进行拟合，得到所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重。
6.一种产品排序装置，其特征在于，包括：
使用记录获取单元，用于在客户授权的情况下，获取客户在预设时间段内在预设应用中的使用记录；
使用记录预处理单元，用于对所述使用记录进行预处理，得到预设格式的待分析数据；
关键词提取单元，用于从所述待分析数据中提取预设关键词；
关键词匹配单元，用于分别将所述预设关键词与每个产品对应的关键词表进行匹配，得到每个产品匹配到的所述预设关键词的数量；
产品排序单元，用于根据每个产品匹配到的所述预设关键词的数量，在产品界面中对产品进行排序。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述使用记录预处理单元，具体用于：
将所述使用记录转换为文本格式；
对文本格式的所述使用记录进行分词处理；
调用预先构建的无关词表，过滤掉分词处理后的所述使用记录中的无关词，得到文本格式的所述待分析数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述产品排序单元，包括：
产品分类子单元，用于将匹配到的所述预设关键词的数量大于预设值的产品确定为高相关产品，将匹配到的所述预设关键词的数量不大于预设值的产品确定为低相关产品；
高相关产品排序子单元，用于按匹配到的所述预设关键词的数量从大到小的顺序，在产品界面中对所述高相关产品进行排序；
低相关产品排序子单元，用于按预设规则，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述低相关产品排序子单元，具体用于：
获取每个所述低相关产品的产品画像以及客户的客户画像；
分别计算每个所述低相关产品的产品画像与所述客户画像之间的画像匹配度；
获取每个所述低相关产品在预设时间段内的全网使用量；
分别对每个所述低相关产品匹配到的所述预设关键词的数量以及在预设时间段内的全网使用量进行归一化处理，得到每个所述低相关产品的关键词因子值和使用量因子值；
利用预先设定的权重，分别对每个所述低相关产品的所述关键词因子值、所述画像匹配度和所述使用量因子值进行加权求和计算，得到每个所述低相关产品的相关度；
按相关度从大到小的顺序，在产品界面中所述高相关产品之后对所述低相关产品进行排序。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括权重设置单元，具体用于：
获取历史业务办理数据，所述历史业务办理数据包括不同客户的所述使用记录中目标产品匹配到的所述预设关键词的数量，所述目标产品为所述历史业务办理数据中客户所办理业务对应的产品；
分别对所述历史业务办理数据中不同客户的所述使用记录中所述目标产品匹配到的所述预设关键词的数量进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的关键词因子值；
分别计算每笔历史业务中所述目标产品与相应客户的客户画像之间的画像匹配度；
获取每笔历史业务中所述目标产品在预设时间段内的全网使用量，并对其进行归一化处理，得到每笔历史业务中所述目标产品的使用量因子值；
以每笔历史业务中所述目标产品的相关度为1，构建每笔历史业务对应的所述关键词因子值、所述画像匹配度以及所述使用量因子值的加权求和算式；
对每笔历史业务对应的所述加权求和算式进行拟合，得到所述关键词因子值的权重、所述画像匹配度的权重以及所述使用量因子值的权重。
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| CN202110919054.8A CN113626580A (zh) | 2021-08-11 | 2021-08-11 | 一种产品排序方法及装置 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114897510A (zh) * | 2022-05-29 | 2022-08-12 | 上海妙一生物科技有限公司 | 一种临床试验项目人力资源适配方法和装置 |
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| CN111738784A (zh) * | 2019-03-25 | 2020-10-02 | 上海寻梦信息技术有限公司 | 业务信息显示系统及方法、电子设备及计算机存储介质 |
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2021
- 2021-08-11 CN CN202110919054.8A patent/CN113626580A/zh active Pending
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