CN114240496A - 应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于人工智能技术领域，提供一种应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质，其方法包括：根据待推荐保险产品的标的信息，采集与待推荐保险产品相匹配的新闻数据；对新闻数据进行地址提取处理，获取新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断客户的地址是否处于地理区域范围内，若客户的地址处于地理区域范围内，则将客户确定为待推荐保险产品的潜在客户。该方法通过借助热点事件带来的客户需求挖掘保险产品的潜在客户，实现产品精准推荐，有效提高产品推荐的成功率。

Description

应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

当前市面上保险产品的销售方式主要是通过各个保险公司的保险代理人团队来销售。但是保险代理人通常获取到的客户需求信息缺乏时效性，不能及时动态地获知客户的需求，使得保险代理人为客户提供的服务不能满足客户自身的需求。随着信息安全方面的法律法规不断完善，保险业务的发展越来越依赖数据，通过数据挖掘的方式来满足业务发展的需要，以求更加准确、有效地为客户推荐保险产品。然而，目前大多数的保险产品推荐系统都是基于保险公司自有的客户数据进行数据挖掘，基于客户数据进行挖掘的局限性大且效果差，存在保险产品推荐成功率不高的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质，可以借助热点事件带来的客户需求挖掘保险产品的潜在客户并进行保险产品的精准推荐，有效提高产品推荐的成功率。

本申请实施例的第一方面提供了一种应用于保险推荐的客户挖掘方法，包括：

根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据；

对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；

从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内的步骤，包括：

将客户的地址和所述事件发生地的地址分别与预设地图中的POI信息进行文本匹配，从所述预设地图中获取与所述客户的地址相匹配的第一POI信息以及与所述事件发生地的地址相匹配的第二POI信息，其中，所述第一POI信息中包含有所述客户的地址所对应的第一经纬度数值，所述第二POI信息中包含有所述事件发生地的地址所对应的第二经纬度数值；

根据所述第一经纬度数值和所述第二经纬度数值，计算所述客户的地址与所述事件发生地的地址之间的距离，将所述距离与预设的距离阈值进行比较，若所述距离满足预设的距离阈值要求，则判断所述客户的地址处于所述地理区域范围内。

结合第一方面或第一方面的第一种可能实现方式，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户的步骤，还包括：

获取所述客户的历史办理的业务数据，将所述历史办理的业务数据输入值预设的购买意愿分析模型中进行购买意愿分析，生成所述客户的购买意愿分值；

针对从所述预设的客户地址库中获取的地址处于所述地理区域范围内的所有客户，按照所述客户的购买意愿分值高低进行排序，获得客户推荐列表；

从所述客户推荐列表中，按照购买意愿分值由高至低选取预设数量个客户，将所述预设数量个客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

结合第一方面，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据的步骤之前，还包括：

采用预设的爬虫程序，从网络中获取预设时间段内发生的新闻文本；

按照预设的文本结构分类对所述新闻文本进行内容分割处理，将所述新闻文本分割成若干个子文件并存储于分布式文件系统中，其中，所述子文件按照文本结构分类划分为标题子文件、新闻来源子文件、新闻发布时间子文件、摘要子文件和正文子文件；

在所述分布式文件系统中基于所述文本结构分类生成对应的结构化数据库表，所述结构化数据库表用于采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

结合第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，所述在所述分布式文件系统中基于所述文本结构分类生成对应的结构化数据库表后，所述根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据的步骤，包括：

对所述待推荐保险产品的标的信息进行主题关键词提取，获取用于表征所述待推荐保险产品的主题关键词特征；

基于所述结构化数据库表，将所述主题关键词特征与所述分布式文件系统中预设的新闻分类所对应的关联词集进行匹配，获取与所述主题关键词特征相匹配的目标关联词集；

根据所述目标关联词集确定所述待推荐保险产品相关联的目标新闻分类，以从所述分布式文件系统中采集所述目标新闻分类对应存储的新闻文本作为与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

结合第一方面的第三或第四种可能实现方式，在第一方面的第五种可能实现方式中，所述采用预设的爬虫程序，从网络中获取预设时间段内发生的新闻文本的步骤，包括：

采用所述爬虫程序爬取新闻网站中发布的新闻信息，通过对所述新闻信息进行时间特征提取处理，获取所述新闻信息中所包含的时间特征；

根据所述新闻信息中所包含的时间特征推算出所述新闻信息记载的事件发生时间；

将所述事件发生时间与预设的时间阈值进行比较，判断所述事件发生时间是否满足预设的时间阈值要求，若满足，则对所述新闻信息进行文本提取，获取所述新闻信息对应的对应的新闻文本。

结合第一方面，在第一方面的第六种可能实现方式中，所述从预设的客户地址库中获取客户的地址的步骤，还包括：

若所述预设的客户地址库中存储的客户的地址多于一个时，按照预设的优先级规则对所述客户的地址进行优先级排序，从所述优先级排序中获取优先级第一顺位的地址作为所述客户的地址，其中，所述优先级规则包括保单信息创建时间优先级规则和/或保单信息中联系方式验真优先级规则。

本申请实施例的第二方面提供了一种应用于保险推荐的客户挖掘装置，所述应用于保险推荐的客户挖掘装置包括：

数据采集模块，用于根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据；

区域设置模块，用于对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；

客户挖掘模块，用于从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在电子设备上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法的各步骤。

本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法的各步骤。

本申请实施例提供的一种应用于保险推荐的客户挖掘方法、装置、设备及存储介质，具有以下有益效果：

本申请实施例根据待推荐保险产品的标的信息，采集与待推荐保险产品相匹配的新闻数据；对新闻数据进行地址提取处理，获取新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断客户的地址是否处于地理区域范围内，若客户的地址处于地理区域范围内，则将客户确定为待推荐保险产品的潜在客户。该方法通过根据待推荐保险的标的信息寻找近期相关的热点新闻数据，然后根据新闻数据发生地的地理位置查询客户地址库中存储的客户的地址，通过地址匹配的方式来挖掘出待推荐保险产品的潜在客户，以此实现借助热点事件带来的客户需求进行保险产品的精准推送，达到提高保险产品的推荐成功率的目的。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种应用于保险推荐的客户挖掘方法的实现流程图；

图2为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中判断客户的地址是否处于地理区域范围内的一种方法流程示意图；

图3为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中确定待推荐保险产品的潜在客户时的一种方法流程示意图；

图4为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中构建结构化数据库表的一种方法流程示意图；

图5为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中采用结构化数据库表采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据时的一种方法流程示意图；

图6为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中从网络中获取新闻文本的一种方法流程示意图；

图7为本申请实施例提供的一种应用于保险推荐的客户挖掘装置的基础结构框图；

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的基本结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种应用于保险推荐的客户挖掘方法的实现流程图。详述如下：

S11：根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

保险产品的标的又称为保险保障的对象，保险的标的在不同的保险产品中有其独特的含义。比如，在财产类保险中，保险产品的标的信息可以表示为投保人的财产以及与财产有关的利益等；在人身类保险中，保险产品的标的信息可以表示为人的生命，或者是可能发生的疾病等；在责任类保险中，保险产品的标的信息可以表示为被保险人的民事损害责任等。保险产品的标的信息用于确定保险合同的种类、明确保险人承保责任的范围及保险法规定的适用、判断投保人是否具有保险利益及是否存在道德风险、确定保险价值及赔偿数额、确定诉讼管辖等。对于非定制化的保险产品，在生产保险产品时即以生成其对应的标准化合同条款，保险产品的标的信息作为保险合同的基本条款，可以从其标准化合同条款中获得。

在本实施例中，采集与待推荐保险产品相匹配的新闻数据时，首先获取待推荐保险产品的标的信息，根据该待推荐保险产品的标的信息确定该待推荐保险产品的保险种类和承保责任范围，以该保险种类和承保责任范围作为数据采集依据。进而从网络中获取近期发生的新闻信息，通过将该数据采集依据与获取到的新闻信息进行相关性比对，判断获取到的新闻信息与待推荐保险产品之间是否存在关联关系，采集判断为存在关联关系的一项或多项新闻信息作为与待推荐保险产品相匹配的新闻数据。其中，数据采集依据与获取到的新闻信息之间的相关性比对可以表征为文本特征之间的相关性比对。

S12：对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围。

本实施例中，在对新闻数据进行地址提取处理时，具体通过采用自然语言处理技术对新闻数据进行语义分析，从新闻数据中提取出该新闻所记录的地理相关的关键词，以基于该地理相关的关键词确定事件发生地址。例如，新闻数据中包含有“在深圳市福田区xx小区发生了一起火灾”文本，通过语义分析可以获得地理相关的关键词为“深圳市福田区xx大厦”。根据该关键词进行地址标准化处理，得到事件发生地的地址为“广东省深圳市福田区xx街道xx路xx小区”。

S13：从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

客户地址库具体基于客户数据库构建，通过将客户数据库存储的客户保单信息中所有地址相关的信息汇总，针对客户数据库中存储有保单信息的客户，每个客户对应关联一个唯一的地址，形成客户与地址之间的对应关系表。本实施例中，通过将客户地址库中记录的客户逐一作为客户，从客户地址库中形成的客户与地址之间的对应关系表中获取得到客户的地址。进而通过将客户的地址与此前根据事件发生地址确定的地理区域范围进行比对，判断该客户的地址是否处于该地理位区域范围内，若在客户的地址处于该地理区域范围内，则将该客户确定为待推荐保险产品的潜在客户，将该待推荐保险产品推荐给该客户。

在本实施例中，客户地址库通过信息汇总，可能会存在一个客户具有多个地址的情况，针对这一情况，可以通过预先设置优先级规则来确定该多个地址中可信度最高的地址，将可信度最好的地址与该客户进行关联。具体地，预先设置的优先级规则可以包括但不限于保单信息创建时间优先级规则和/或保单信息中联系方式验真优先级规则。其中，单信息创建时间优先级规则按获取保单创建的时间越近越优先；保单信息中联系方式验真优先级规则按照保单信息中电话验真结果为真的优先。在预设的客户地址库中，若其存储的某个客户的地址多于一个时，则按照上述预先设置的优先级规则对该客户的多个地址进行优先级排序，从优先级排序中获取优先级第一顺位的地址作为该客户的地址。

以上可以看出，本实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中，通过根据待推荐保险的标的信息寻找近期相关的热点新闻数据，然后根据新闻数据发生地的地理位置查询客户地址库中存储的客户的地址，通过地址匹配的方式来挖掘出待推荐保险产品的潜在客户，以此实现借助热点事件带来的客户需求进行保险产品的精准推送，达到提高保险产品的推荐成功率的目的。

本申请的一些实施例中，请参阅图2，图2为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中判断客户的地址是否处于地理区域范围内的一种方法流程示意图。详细如下：

S21：将客户的地址和所述事件发生地的地址分别与预设的地图POI数据库中的POI信息进行文本匹配，从所述预设地图中获取与所述客户的地址相匹配的第一POI信息以及与所述事件发生地的地址相匹配的第二POI信息，其中，所述第一POI信息中包含有所述客户的地址所对应的第一经纬度数值，所述第二POI信息中包含有所述事件发生地的地址所对应的第二经纬度数值；

S22：根据所述第一经纬度数值和所述第二经纬度数值，计算所述客户的地址与所述事件发生地的地址之间的距离，将所述距离与预设的距离阈值进行比较，若所述距离满足预设的距离阈值要求，则判断所述客户的地址处于所述地理区域范围内。

在获取得到的地址中，很多地址都是非标准化的，例如缺少省或缺少市等。在判断客户的地址是否处于地理区域范围内时，容易影响判断的准确性。本实施例中，针对一个获取得到的地址，地址的标准化处理可以通过查询地图POI数据库，根据地图POI数据库中的POI信息进行文本匹配，将文本匹配度最高的POI信息作为该获取得到的地址所对应的标准化地址。POI信息(Point of Interest，兴趣点)，每个POI信息包含地址四个方面信息，具体为名称信息、类别信息、经度信息和纬度信息。地址的标准化处理即为将获取得到的地址信息与POI信息中的名称信息进行文本相似度计算，获得文本匹配度，将文本匹配度最高的POI信息作为该获取得到的地址所对应的标准化地址。在本实施例中，对于事件发生地的地址，获得其对应的POI信息后，可以通过对POI信息中的名称信息进行拆解，可以得到具体的省、市、区等行政区域范围。在本实施例中，按照用户预先设定挖掘需求，可以设定对应的行政区域范围作为用于进行客户挖掘的地理区域范围。比如用户预先设定的挖掘需求为市级，那么从POI信息中的名称信息拆解得到市级行政区域范围即为本次用于进行客户挖掘的地理区域范围。可以理解的是，地理区域范围也可以是以事件发生地为圆心，预设的距离阈值为半径覆盖的一个圆形区域范围。

在本实施例中，在判断客户的地址是否处于地理区域范围内时，通过对客户的地址和事件发生地的地址分别进行标准化处理，可以从预设的地图POI数据库中获取与该客户的地址相匹配的第一POI信息以及与该事件发生地的地址相匹配的第二POI信息，其中，第一POI信息中包含有客户的地址所对应的第一经纬度数值，第二POI信息中包含有事件发生地的地址所对应的第二经纬度数值。进而，在获得第一经纬度数值和第二经纬度数值后，根据该第一经纬度数值和第二经纬度数值，采用Haversine公式计算出客户的地址与事件发生地的地址之间的距离，将所述距离与预设的距离阈值进行比较，若距离小于预设的距离阈值，则判断该距离满足预设的距离阈值要求，此时可以判断客户的地址处于地理区域范围内。可以理解的是，当用于进行客户挖掘的地理区域范围若为以事件发生地为圆心，预设的距离阈值为半径覆盖的一个圆形区域范围，则该预设的距离阈值为唯一的数值，在计算出客户的地址与事件发生地的地址之间的距离后，直接将该距离与该预设的距离阈值的唯一的数值进行比较，即可判断出客户的地址处于地理区域范围内。当用于进行客户挖掘的地理区域范围设置为行政区域范围时，该行政区域范围一般为不规则区域，因此，预设的距离阈值为一个数值集合，集合中的每个数值都具有一个以事件发生地的地点为起点设置的唯一的方向向量。在判断计算得到的距离满足预设的距离阈值要求时，根据客户的地址与事件发生地的地点之间的位置关系确定方向向量，根据确定的方向向量查询数值集合得到预设的距离阈值，在将计算得到的距离与该预设的距离阈值进行比较，以此判断计算得到的距离是否满足预设的距离阈值要求，若满足预设的距离阈值要求，则判断客户的地址处于所述地理区域范围内。

本申请的一些实施例中，请参阅图3，图3为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中确定待推荐保险产品的潜在客户时的一种方法流程示意图。详细如下：

S31：获取所述客户的历史办理的业务数据，将所述历史办理的业务数据输入值预设的购买意愿分析模型中进行购买意愿分析，生成所述客户的购买意愿分值；

S32：针对从所述预设的客户地址库中获取的地址处于所述地理区域范围内的所有客户，按照所述客户的购买意愿分值高低进行排序，获得客户推荐列表；

S33：从所述客户推荐列表中，按照购买意愿分值由高至低选取预设数量个客户，将所述预设数量个客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

本实施例中，通过将客户地址库中记录的所有客户的地址都与地理位区域范围进行比对，即可筛选出处于该地理位区域范围内的客户群体。在本实施例中，针对该客户群体中的每个客户，还可以通过获取客户的历史办理的业务数据，然后将历史办理的业务数据输入值预设的购买意愿分析模型中进行购买意愿分析，生成客户的购买意愿分值。通过购买意愿分析模型获得客户群体中每个客户的购买意愿分值后，按照客户的购买意愿分值由高至低进行排序，获得一个客户推荐列表。进而，从该客户推荐列表中，按照购买意愿分值由高至低选取预设数量个客户，以将该预设数量个客户确定为待推荐保险产品的潜在客户，以此筛选出的客户群体中选取出若干个高价值客户，将待推荐保险产品推荐给该选取出的若干个高价值客户，大大提高推荐的成功率。在本实施例中，购买意愿分析模型可以通过机器学习进行神经网络模型训练的方式实现。

本申请的一些实施例中，请参阅图4，图4为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中构建结构化数据库表的一种方法流程示意图。详细如下：

S41：采用预设的爬虫程序，从网络中获取预设时间段内发生的新闻文本。

本实施例中，获取新闻文本的网络为预先设置好的要点可信度高、时效快、包含区域新闻报道且允许爬虫的新闻网站。通过使用pytnon计算机编程语言编写获得爬虫程序，进而在需要对某个保险产品进行客户挖掘时，采用爬虫程序从预先设置好的新闻网站中爬取预设时间段内发生的新闻信息，对新闻信息进行文本提取，获取得到该新闻信息所对应的新闻文本。在本实施例中，预设时间段由用户根据时效要求设置，如过去的一周内、过去的一个月内等。

S42：按照预设的文本结构分类对所述新闻文本进行内容分割处理，将所述新闻文本分割成若干个子文件并存储于分布式文件系统中，其中，所述子文件按照文本结构分类划分为标题子文件、新闻来源子文件、新闻发布时间子文件、摘要子文件和正文子文件。

本实施例中，通过爬虫程序设置用于分割新闻文本的文本结构分类，以使爬虫程序基于文本结构分类，在爬取新闻信息时采用特定的分隔符将获取得到的新闻文本进行内容分割处理，分割成若干个部分，其中包括但不限于标题、新闻来源、新闻发布时间、摘要和正文五个部分，并将每个部分单独存储为一个子文件存储于分布式文件系统中。以此，存储的子文件按照文本结构分类可以划分为标题子文件、新闻来源子文件、新闻发布时间子文件、摘要子文件和正文子文件。

S43，在所述分布式文件系统中基于所述文本结构分类生成对应的结构化数据库表，所述结构化数据库表用于采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

本实施例中，在分布式文件系统中基于文本结构分类生成对应的结构化数据库表，在该结构化数据库表中，每一个字段对应一个文本结构分类，即包括标题字段、新闻来源字段、新闻发布时间字段、摘要字段和正文字段。在爬虫程序将新闻文本分割成若干个子文件并存储于分布式文件系统后，按照各子文件所对应的文本结构分类，可以将各个子文件加载至结构化数据库表的各字段对应位置处，以供数据提取。采集与待推荐保险产品相匹配的新闻数据时，通过将待推荐保险产品的标的信息作为查询字段输入到该结构化数据库表中进行查询，以由该结构化数据库表中从分布式文件系统查询得到与待推荐保险产品的标的信息相关联的新闻文本。并将该新闻文本加载至该结构化数据库表中，以此采集得到与待推荐保险产品相匹配的新闻数据。可以理解的是，从该结构化数据库表中采集得到的新闻数据为结构化的新闻数据。示例性的，结构化数据库表设置为hive表，hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapReduce(用于执行大规模数据集并行运算的编程模型)任务来执行。

在本实施例中，在分布式文件系统中基于文本结构分类生成对应的结构化数据库表后，请一并参阅图5，图5为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中采用结构化数据库表采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据时的一种方法流程示意图。详细如下：

S51：对所述待推荐保险产品的标的信息进行主题关键词提取，获取用于表征所述待推荐保险产品的主题关键词特征；

S52：基于所述结构化数据库表，将所述主题关键词特征与所述分布式文件系统中预设的新闻分类所对应的关联词集进行匹配，获取与所述主题关键词特征相匹配的目标关联词集；

S53：根据所述目标关联词集确定所述待推荐保险产品相关联的目标新闻分类，以从所述分布式文件系统中采集所述目标新闻分类对应存储的新闻文本作为与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

保险产品的标的信息中，例如火灾事项、房屋坍塌事件、食品安全事件等主题，分别对应于家财险、房屋险、公众责任险的保障范畴。在采集与待推荐保险产品相匹配的新闻数据时，通过对待推荐保险产品的标的信息进行主题关键词提取，可以获取用于表征该待推荐保险产品的主题关键词特征。分布式文件系统中，与针对不同的主题设置有对应的关联词集，并将该关联词集作为新闻文本对应的词特征，对存储于该分布式文件系统中的新闻文本进行分类存储。以此，基于该结构化数据库表，将待推荐保险产品的主题关键词特征作为查询字段输入至该结构化数据库表中，由结构化数据库表基于该主题关键词特征访问分布式文件系统，将主题关键词特征与分布式文件系统中预设的各新闻分类所对应的关联词集进行匹配，获取与主题关键词特征相匹配的目标关联词集。示例性的，可以分别计算主题关键词特征与各新闻分类所对应的关联词集中的词特征之间的文本相似度，若某个新闻分类所对应的关联词集中的词特征与主题关键词特征之间的文本相似度达到相似度阈值要求，即将该新闻分类所对应的关联词集作为与该主题关键词特征相匹配的目标关联词集，将该新闻分类作为确定待推荐保险产品相关联的目标新闻分类。示例性的，文本相似度的计算可以采用余弦相似度算法实现。在分布式文件系统中，每个新闻分类对应一个关联词集，即基于关联词集可以确定与之对应的新闻分类。在获得与主题关键词特征相匹配的目标关联词集后，根据目标关联词集确定得到分布式文件系统中与待推荐保险产品相关联的目标新闻分类，在从分布式文件系统中采集得到目标新闻分类对应存储的新闻文本，并将该新闻文本加载至该结构化数据库表中，以此，将从分布式文件系统中采集得到目标新闻分类对应存储的新闻文本作为与该待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

本申请的一些实施例中，请参阅图6，图6为本申请实施例提供的应用于保险推荐的客户挖掘方法中从网络中获取新闻文本的一种方法流程示意图。详细如下：

S61：采用所述爬虫程序爬取新闻网站中发布的新闻信息，通过对所述新闻信息进行时间特征提取处理，获取所述新闻信息中所包含的时间特征；

S62：根据所述新闻信息中所包含的时间特征推算出所述新闻信息记载的事件发生时间；

S63：将所述事件发生时间与预设的时间阈值进行比较，判断所述事件发生时间是否满足预设的时间阈值要求，若满足，则对所述新闻信息进行文本提取，获取所述新闻信息对应的对应的新闻文本。

在本实施例中，在本实施例中，可以通过语义识别的方式遍历新闻信息的所有文本，提取得到该新闻信息中所包含的时间特征。在本实施例中，时间特征可以表示为具体的日期数据，也可以表示为与时间相关的关键词比如“今日”、“昨日”、“前天”、“前日”等。当时间特征表示为具体的日期数据时，若新闻信息中包含唯一的一个日期数据时，直接采用该日期数据推算为事件发生时间。若新闻信息包含两个日期数据时，采用较小的日期数据推算为事件发生时间；若新闻信息包含多个日期数据或无日期数据时，则推算为事件发生时间为空。当时间特征表示为与时间相关的关键词时，可以根据该与时间相关的关键词和新闻信息的发布时间进行时间计算，从而获得事件发生时间。预设的时间阈值即为由用户根据时效要求设置的预设时间段，通过计算事件发生时间与当前本地时间之间的距离，从而确定该事件发生时间是否在预设时间段内，即是否有满足预设的时间阈值要求，若该事件发生时间在预设时间段内，即是判断该事件发生时间满足预设的时间阈值要求。

可以理解的是，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

本申请的一些实施例中，请参阅图7，图7为本申请实施例提供的一种应用于保险推荐的客户挖掘装置的基础结构框图。本实施例中该装置包括的各单元用于执行上述方法实施例中的各步骤。具体请参阅上述方法实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。如图7所示，应用于保险推荐的客户挖掘装置包括：数据采集模块71、区域设置模块72以及客户挖掘模块73。其中：所述数据采集模块71用于根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。所述区域设置模块72用于对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围。所述客户挖掘模块73用于从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

所述应用于保险推荐的客户挖掘装置，与上述的应用于保险推荐的客户挖掘方法一一对应，此处不在赘述。

本申请的一些实施例中，请参阅图8，图8为本申请实施例提供的一种电子设备的基本结构框图。如图8所示，该实施例的电子设备8包括：处理器81、存储器82以及存储在所述存储器82中并可在所述处理器81上运行的计算机程序83，例如应用于保险推荐的客户挖掘方法的程序。处理器81执行所述计算机程序83时实现上述各个应用于保险推荐的客户挖掘方法各实施例中的步骤。或者，所述处理器81执行所述计算机程序83时实现上述应用于保险推荐的客户挖掘装置对应的实施例中各模块的功能。具体请参阅实施例中的相关描述，此处不赘述。

示例性的，所述计算机程序83可以被分割成一个或多个模块(单元)，所述一个或者多个模块被存储在所述存储器82中，并由所述处理器81执行，以完成本申请。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序83在所述电子设备8中的执行过程。例如，所述计算机程序83可以被分割成数据采集模块、区域设置模块以及客户挖掘模块，各模块具体功能如上所述。

所述电子设备可包括，但不仅限于，处理器81、存储器82。本领域技术人员可以理解，图8仅仅是电子设备8的示例，并不构成对电子设备8的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所述处理器81可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器82可以是所述电子设备8的内部存储单元，例如电子设备8的硬盘或内存。所述存储器82也可以是所述电子设备8的外部存储设备，例如所述电子设备8上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器82还可以既包括所述电子设备8的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器82用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器82还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。在本实施例中，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。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，包括：

根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据；

对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；

从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

2.根据权利要求1所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，所述从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内的步骤，包括：

将客户的地址和所述事件发生地的地址分别与预设地图中的POI信息进行文本匹配，从所述预设地图中获取与所述客户的地址相匹配的第一POI信息以及与所述事件发生地的地址相匹配的第二POI信息，其中，所述第一POI信息中包含有所述客户的地址所对应的第一经纬度数值，所述第二POI信息中包含有所述事件发生地的地址所对应的第二经纬度数值；

根据所述第一经纬度数值和所述第二经纬度数值，计算所述客户的地址与所述事件发生地的地址之间的距离，将所述距离与预设的距离阈值进行比较，若所述距离满足预设的距离阈值要求，则判断所述客户的地址处于所述地理区域范围内。

3.根据权利要求1或2所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，所述将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户的步骤，还包括：

获取所述客户的历史办理的业务数据，将所述历史办理的业务数据输入值预设的购买意愿分析模型中进行购买意愿分析，生成所述客户的购买意愿分值；

针对从所述预设的客户地址库中获取的地址处于所述地理区域范围内的所有客户，按照所述客户的购买意愿分值高低进行排序，获得客户推荐列表；

从所述客户推荐列表中，按照购买意愿分值由高至低选取预设数量个客户，将所述预设数量个客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

4.根据权利要求1所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，所述根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据的步骤之前，还包括：

采用预设的爬虫程序，从网络中获取预设时间段内发生的新闻文本；

按照预设的文本结构分类对所述新闻文本进行内容分割处理，将所述新闻文本分割成若干个子文件并存储于分布式文件系统中，其中，所述子文件按照文本结构分类划分为标题子文件、新闻来源子文件、新闻发布时间子文件、摘要子文件和正文子文件；

在所述分布式文件系统中基于所述文本结构分类生成对应的结构化数据库表，所述结构化数据库表用于采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

5.根据权利要求4所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，在所述分布式文件系统中基于所述文本结构分类生成对应的结构化数据库表后，所述根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据的步骤，包括：

对所述待推荐保险产品的标的信息进行主题关键词提取，获取用于表征所述待推荐保险产品的主题关键词特征；

基于所述结构化数据库表，将所述主题关键词特征与所述分布式文件系统中预设的新闻分类所对应的关联词集进行匹配，获取与所述主题关键词特征相匹配的目标关联词集；

根据所述目标关联词集确定所述待推荐保险产品相关联的目标新闻分类，以从所述分布式文件系统中采集所述目标新闻分类对应存储的新闻文本作为与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据。

6.根据权利要求4或5所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，所述采用预设的爬虫程序，从网络中获取预设时间段内发生的新闻文本的步骤，包括：

采用所述爬虫程序爬取新闻网站中发布的新闻信息，通过对所述新闻信息进行时间特征提取处理，获取所述新闻信息中所包含的时间特征；

根据所述新闻信息中所包含的时间特征推算出所述新闻信息记载的事件发生时间；

将所述事件发生时间与预设的时间阈值进行比较，判断所述事件发生时间是否满足预设的时间阈值要求，若满足，则对所述新闻信息进行文本提取，获取所述新闻信息对应的对应的新闻文本。

7.根据权利要求1所述的应用于保险推荐的客户挖掘方法，其特征在于，所述从预设的客户地址库中获取客户的地址的步骤，还包括：

若所述预设的客户地址库中存储的客户的地址多于一个时，按照预设的优先级规则对所述客户的地址进行优先级排序，从所述优先级排序中获取优先级第一顺位的地址作为所述客户的地址，其中，所述优先级规则包括保单信息创建时间优先级规则和/或保单信息中联系方式验真优先级规则。

8.一种应用于保险推荐的客户挖掘装置，其特征在于，所述应用于保险推荐的客户挖掘装置包括：

数据采集模块，用于根据待推荐保险产品的标的信息，采集与所述待推荐保险产品相匹配的新闻数据；

区域设置模块，用于对所述新闻数据进行地址提取处理，获取所述新闻数据中记录的事件发生地的地址，并根据所述事件发生地的地址设置用于进行客户挖掘的地理区域范围；

客户挖掘模块，用于从预设的客户地址库中获取客户的地址，判断所述客户的地址是否处于所述地理区域范围内，若所述客户的地址处于所述地理区域范围内，则将所述客户确定为所述待推荐保险产品的潜在客户。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

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