CN117786204A - 金融资源对象推荐方法、装置、设备、存储介质和产品 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种金融资源对象推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，涉及金融科技技术领域，能够提高金融资源对象推荐效率。所述方法包括：确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

Description

金融资源对象推荐方法、装置、设备、存储介质和产品

技术领域

本申请涉及金融科技技术领域，特别是涉及一种金融资源对象推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着金融科技的发展，为了提高用户获取金融资源对象的效率，减少向用户推送无关资源的次数，对于一金融资源对象，可以由推送决策者结合推送策略对用户进行特征分析，确定出对该金融资源对象可能感兴趣的用户，然后向用户推荐该金融资源对象。通过反复执行此过程，实现向用户推荐各金融资源对象。

然而，在存在多个推送决策者的情况下，各推送决策者往往难以及时获悉其他推送决策者，在不同推送决策者提供的推送策略相似或相同的情况下，会对同一用户重复推送相同的金融资源对象。可见，相关技术存在金融资源对象推荐效率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高金融资源对象推荐效率的金融资源对象推荐方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种金融资源对象推荐方法，包括：

确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

在其中一个实施例中，所述在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，包括：

对于所述目标金融账户以外的多个其他金融账户，获取所述其他金融账户的账户特征；所述账户特征通过对金融账户的账户属性信息和账户行为信息进行特征提取得到；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的特征相似度；

根据各所述特征相似度，从多个所述其他金融账户中确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

在其中一个实施例中，所述确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的特征相似度，包括：

确定所述其他金融账户对应的账户类型；

根据所述账户类型对应的账户关注程度，确定所述其他金融账户的账户权重；所述账户权重与所述账户关注度呈正相关；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的相似度，并利用所述其他金融账户的账户权重调整所述相似度，得到特征相似度。

在其中一个实施例中，所述基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，包括：

在各所述参考金融账户使用的金融资源对象中，剔除所述目标金融账户使用过的金融资源对象，基于剔除后剩余的金融资源对象，得到候选金融资源对象。

在其中一个实施例中，所述在各所述参考金融账户使用过的金融资源对象中，剔除所述目标金融账户使用过的金融资源对象，包括：

获取所述参考金融账户使用过的金融资源对象对应的使用信息；所述使用信息包含使用过所述金融资源对象的各个金融账户；

在所述使用信息中包含所述目标金融账户，则将与所述使用信息对应的所述参考金融账户使用过的金融资源对象剔除。

在其中一个实施例中，所述获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，包括：

确定所述目标金融账户在多个维度下的账户特征；

获取每个维度下的账户特征与所述候选金融资源对象的匹配度，根据各维度下的账户特征的匹配度，确定所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息。

在其中一个实施例中，所述根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐，包括：

根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，获取与所述目标金融账户匹配的目标金融资源对象；

确定所述目标金融资源对象在所述多个参考金融账户中的使用频率；

根据各所述目标金融资源对象的使用频率进行排序，并向所述目标金融账户推荐排序后的各所述目标金融资源对象。

第二方面，本申请还提供了一种金融资源对象推荐装置，包括：

目标账户确定模块，用于确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

参考账户确定模块，用于在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

候选金融资源对象确定模块，用于基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

推荐模块，用于获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

第三方面，本申请还提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

上述金融资源对象推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，确定待推荐金融资源对象的目标金融账户，然后在目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，基于各参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，进而可以获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，根据各候选金融资源对象的匹配信息，向目标金融账户进行金融资源对象推荐。在本实施例中，一方面，通过根据各参考金融账户使用的金融资源对象确定候选金融资源对象，能够借助与目标金融账户偏好匹配的参考金融账户所使用过的金融资源对象，对待推荐的金融资源对象进行统筹整合，能够在存在多头管理和制定推送策略的情况下避免重复推送，另一方面，通过获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，并据此向目标金融账户进行金融资源对象推荐，能够提升待推荐的金融资源对象与目标金融账户的匹配程度，实现个性化的金融资源对象推荐，提升推荐结果质量，有效提升金融资源对象的推荐效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关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的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为一个实施例中一种金融资源对象推荐方法的应用环境图；

图2为一个实施例中一种金融资源对象推荐方法的流程示意图；

图3为一个实施例中一种确定匹配信息的流程示意图；

图4为一个实施例中一种金融资源对象推荐装置的结构框图；

图5为一个实施例中一种计算机设备的内部结构图。

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。

本申请提供的一种金融资源对象推荐方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可应用于金融科技领域中。本申请实施例提供的金融资源对象推荐方法，可以应用于如图1所示的应用环境中，在该应用环境中包括终端和服务器，终端通过网络与服务器进行通信，服务器可以具有相应的数据存储系统，该数据存储系统可以存储服务器需要处理的数据，数据存储系统可以集成在服务器上，也可以放在云上或其他网络服务器上。

在本申请中，服务器可以确定待推荐金融资源对象的目标金融账户，然后在目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，基于各参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，进而获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，根据各候选金融资源对象的匹配信息，向终端上的目标金融账户进行金融资源对象推荐。

其中，终端可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等，便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个示例性的实施例中，如图2所示，提供了一种金融资源对象推荐方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤S201至步骤S204。其中：

S201，确定待推荐金融资源对象的目标金融账户。

其中，目标金融账户为待推荐金融资源对象的目标金融账户。

金融资源对象可以包括金融服务、金融产品、金融业务轰动中的至少一种，如理财产品、基金等。

在一些实施例中，服务器可以在检测到金融账户执行预设的触发事件的情况下，将该金融账户确定为目标金融账户，如检测到金融账户点击推荐金融资源对象的控件或检测到金融账户进入金融资源对象搜索页面。

在一些实施例中，服务器也可以在接收到金融资源对象推荐请求后，根据金融资源对象推荐请求中携带的金融账户信息，确定出待推荐金融资源对象的目标金融账户，例如金融机构可以向服务器发送针对目标金融账户的金融资源对象推荐请求，服务器在接收到该请求后可以进行响应并向金融机构返回相应的推荐结果，使金融机构根据推荐结果向目标金融账户进行金融资源对象推荐。

S202，在目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

在本步骤中，在确定目标金融账户后，可以获取目标金融账户以外的多个金融账户，为便于区分，该金融账户称为其他金融账户。

具体例如，可以预先构建包括多个金融账户的金融账户集合。在一些示例性的实施例中，可以基于金融机构已开设的各个金融账户构建金融账户集合中的金融账户。在另外一些实施例中，也可以基于具有预设特征的多个金融账户构建金融账户集合。

当确定目标金融账户后，可以在金融账户集合中确定出除目标金融账户以外的多个金融账户。然后，可以在其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息相匹配的多个金融账户，为便于区分，与目标金融账户的账户偏好信息相匹配的金融账户，也称为参考金融账户。

其中，账户偏好信息可以包括金融账户的偏好和/或行为习惯，在本实施例中，与目标金融账户的账户偏好信息匹配的参考金融账户，可以理解为与目标金融账户具有相同或相似偏好、行为习惯的金融账户。

在一些实施例中，可以将金融账户集合中除目标账户以外的所有金融账户都确定为其他金融账户。

S203，基于各参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象。

具体而言，由于参考金融账户的账户偏好信息与目标金融账户的账户偏好信息相匹配，可以认为参考金融账户与目标金融账户的偏好或行为习惯相似或相同，可以理解，参考金融账户使用的金融资源对象，也同样可能受到目标金融账户的关注或有可能被目标金融对象使用。

而实际应用中，各个参考金融账户使用过的金融资源对象，可以是按照不同的推荐策略向参考金融账户进行推荐的，也即在不同的推荐场景下(如按照产品、活动、权益、时间以及渠道等推荐场景)可以预先根据不同推荐策略向参考金融账户推荐金融资源对象，并被参考金融账户使用，相应地，参考金融账户使用的金融资源对象也可以理解为按照某一推荐策略进行推荐的结果。

基于此，可以确定各参考金融账户使用的金融资源对象，并基于各参考金融账户使用的金融资源对象确定候选的金融资源对象，即候选金融资源对象，由于参考金融账户与目标金融账户具有匹配的账户偏好信息，因此，各参考金融账户使用的金融资源对象，可以作为按照各推荐策略对目标金融账户进行金融资源对象推荐、所得到的结果，通过基于各参考金融账户使用的金融资源对象确定候选的金融资源对象，能够预测目标金融账户多中推荐策略叠加下情况下的金融资源对象使用情况，支持不同数量的推荐策略、应对不同的推荐场景。

S204，获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，根据各候选金融资源对象的匹配信息，向目标金融账户进行金融资源对象推荐。

实际应用中，参考金融账户的数量可能会远大于候选金融资源对象的数量，例如根据m个参考金融账户确定出n个候选金融资源对象，其中m远大于n，此时数据的分布会较为稀疏，筛选出的候选金融资源对象可能会包含了数量较多的金融资源对象，换句话说，在候选金融资源对象中，与目标金融账户匹配的关联金融资源对象，以及与目标金融账户不匹配的无关金融资源对象，分布可能并不均衡，若直接将所有候选金融资源对象推荐给目标金融账户，其中有可能包含较多与目标金融账户实际情况不匹配的金融资源对象。

对此，在本步骤中，还可以确定候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，该匹配信息可以表征候选金融资源对象与目标金融账户的匹配情况，例如可以是匹配度，也可以是指示匹配或不匹配的具体匹配结果。然后，可以根据各候选金融资源对象的匹配信息，确定出目标金融资源对象，并基于目标金融资源对象向目标金融账户进行金融资源对象推荐。

上述金融资源对象推荐方法中，可以确定待推荐金融资源对象的目标金融账户，然后在目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，基于各参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，进而可以获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，根据各候选金融资源对象的匹配信息，向目标金融账户进行金融资源对象推荐。在本实施例中，一方面，通过根据各参考金融账户使用的金融资源对象确定候选金融资源对象，能够借助与目标金融账户偏好匹配的参考金融账户所使用过的金融资源对象，对待推荐的金融资源对象进行统筹整合，能够在存在多头管理和制定推送策略的情况下避免重复推送，另一方面，通过获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，并据此向目标金融账户进行金融资源对象推荐，能够提升待推荐的金融资源对象与目标金融账户的匹配程度，实现个性化的金融资源对象推荐，提升推荐结果质量，有效提升金融资源对象的推荐效率。

并且，通过与相应的大数据处理流程配合，能够实现全流程自动化处理，提升推荐效率。

在一个实施例中，如图3所示，步骤S202中，在目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，可以包括如下步骤：

S301，对于目标金融账户以外的多个其他金融账户，获取其他金融账户的账户特征；账户特征通过对金融账户的账户属性信息和账户行为信息进行特征提取得到。

其中，账户属性信息可以是表征金融账户固有属性的信息，如年龄、性别、职业等。账户行为信息可以包括金融账户的业务行为。

实际应用中，可以对金融账户的账户属性信息和账户行为信息进行特征提取，得到账户特征。例如，金融账户A的账户特征可以包括：年龄大于16岁、风险偏好为激进型、金融服务应用的活跃程度为活跃；金融账户B的账户特征可以包括：年龄大于35岁，风险偏好为保守型，手机银行活跃程度为活跃；金融账户C的账户特征可以包括：年龄介于18到55岁，交易不活跃。在一些实施例中，账户特征也称为用户特征条件，可以通过向量表示。

在本步骤中，在确定出目标金融账户以外的其他金融账户后，可以获取目标金融账户的账户特征以及其他金融账户的账户特征。

S302，确定目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的特征相似度。

在一些实施例中，可以通过计算余弦相似度或其他相似度度量方式，确定目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的特征相似度，例如可以计算目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的余弦距离，根据余弦距离确定特征相似度。

S303，根据各特征相似度，从多个其他金融账户中确定出与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

在得到目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的特征相似度后，可以根据特征相似度，从多个其他金融账户中确定出满足相似度条件的金融账户，并将确定出的金融账户作为与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。例如可以将特征相似度最高的K个金融账户作为参考金融账户，其中，K为正整数。

在一些实施例中，可以构建账户特征相似度矩阵，该矩阵中的每一行代表一个金融账户，每一列代表与该金融账户的特征相似度最高的K个金融账户。

在本实施例中，可以根据目标金融账户的账户特征和其他金融账户的账户特征的特征相似度，准确筛选得到与目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

在一个实施例中，S302，确定目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的特征相似度，可以包括如下步骤：

确定其他金融账户对应的账户类型；根据账户类型对应的账户关注程度，确定其他金融账户的账户权重；确定目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的相似度，并利用其他金融账户的账户权重调整相似度，得到特征相似度。

其中，账户权重与账户关注度呈正相关。

在实际应用中，多个参考金融账户中可能存在不同类型的金融账户，示例性地，可以根据账户属性信息或账户行为信息对多个其他金融账户进行分类，得到多个账户类型。例如，若根据账户属性信息中的性别进行分类，可以划分为男性用户的金融账户和女性用户的金融账户，又如，若根据账户行为信息进行分类，可以根据金融账户经常使用的金融资源对象的风险等级，进行分类，例如可以划分为偏好高风险的金融账户以及偏好低风险的金融账户。

由于实际中金融账户的数量往往远大于金融资源对象的数量，例如金融账户的数量为x亿，而金融资源对象的数量为y万，数据可能会非常稀疏。在本实施例中，可以通过调整对不同类型金融账户的关注情况，提升对其中部分金融账户使用的金融资源对象的关注程度，降低数据的稀疏性。

具体地，在确定出账户类型后，可以确定账户关注程度，账户关注程度可以根据金融机构或目标金融账户对该账户类型的关注程度确定。示例性地，可以根据目标金融账户的账户行为信息确定出目标金融账户对各账户类型的关注程度，例如可以金融账户的账户行为信息为输入、对账户类型的关注程度为训练标签，训练神经网络；当然，也可以由金融机构直接设定账户关注程度。

在得到账户关注程度后，可以根据账户关注程度，确定其他金融账户的账户权重，账户关注程度越高，账户权重越高，进而，可以确定目标金融账户的账户特征与其他金融账户的账户特征的相似度，并利用其他金融账户的账户权重调整相似度，得到特征相似度，例如可以将账户权重与特征相似度的乘积，确定为特征相似度。

在本实施例中，可以通过账户类型的账户关注程度，对目标金融账户与其他金融账户的相似情况进行调整，增加对指定类型账户的关注程度，减少数据稀疏性。

在一个实施例中，步骤S203中，基于各参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，可以包括如下内容：

在各参考金融账户使用的金融资源对象中，剔除目标金融账户使用过的金融资源对象，基于剔除后剩余的金融资源对象，得到候选金融资源对象。

在本步骤中，可以对各参考金融账户使用的金融资源对象进行去除处理，具体而言，可以在各参考金融账户使用的金融资源对象中，剔除目标金融账户使用过的金融资源对象，并将剔除后剩余的金融资源对象作为候选金融资源对象，避免再次向目标金融账户推荐其使用过的金融资源对象，减少计算资源浪费，提高推荐效率。

在一个实施例中，在各参考金融账户使用过的金融资源对象中，剔除目标金融账户使用过的金融资源对象，可以包括如下步骤：

获取参考金融账户使用过的金融资源对象对应的使用信息；在使用信息中包含目标金融账户，则将与使用信息对应的参考金融账户使用过的金融资源对象剔除。

其中，使用信息包含使用过金融资源对象的各个金融账户。

实际应用中，对于参考金融账户使用过的每一金融资源对象，可以获取该金融资源对象对应的使用信息，该使用信息可以是使用列表，其中可以记录有使用过金融资源对象的各个金融账户。

然后，可以判断使用信息中是否包含目标金融账户。若使用信息中包含目标金融账户，则可以确定目标金融账户此前已使用过该金融资源对象，服务器此前已向目标金融账户推荐过，因此可以将该金融资源对象剔除；若使用信息中不包含目标金融账户，则可以保留该金融资源对象，将其添加到金融资源对象推荐列表中。

在本实施例中，可以根据金融资源对象对应的使用信息，准确确定参考金融账户使用过的金融资源对象是否向目标金融账户推荐过，从而快速将重复的金融资源对象剔除，避免重复推荐。

在一个实施例中，如图3所示，步骤S204中，获取候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，可以包括如下步骤：

S301，确定目标金融账户在多个维度下的账户特征。

具体实现中，可以对金融账户进行多维度的特征提取，确定出目标金融账户在多个维度下各自的账户特征，示例性地，多个特征维度可以包括以下至少两种：年龄、性别、职业、风险程度偏好、交易习惯。需要强调的是，本实施例中对金融账户的账户特征提取是在用户充分授权下进行的，且提取得到账户特征在处理过程中会通过相关方式进行保护，降低数据使用风险。

在本步骤中，可以确定目标金融账户在多个维度下的账户特征，例如，金融账户A的账户特征可以包括：年龄大于16岁、风险偏好为激进型、金融服务应用的活跃程度为活跃。

S302，获取每个维度下的账户特征与候选金融资源对象的匹配度，根据各维度下的账户特征的匹配度，确定候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息。

在获取到多个账户特征后，可以确定每个维度下的账户特征与候选金融资源对象的匹配度，例如，可以确定年龄大于16岁的用户与金融资源对象P的匹配度。然后，可以根据各维度下的账户特征的匹配度，确定候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息，例如，可以对各维度下账户特征的匹配度进行加权求和，将加权求和结果作为候选金融资源对象与目标金融账户的匹配信息。

在一些可选的实施例中，还可以建立金融账户与金融资源对象的关系矩阵，在该矩阵中，每一行代表一个金融账户，每一列代表一个金融资源对象，矩阵中的每个元素代表金融资源对象与金融账户之间的匹配度。

在本实施例中，可以结合目标金融账户在多个维度下的账户特征，全面综合地确定候选金融资源对象与目标金融账户的匹配情况，提升金融资源对象推荐结果的质量。

在一个实施例中，步骤S204中，根据各候选金融资源对象的匹配信息，向目标金融账户进行金融资源对象推荐，可以包括如下步骤：

根据各候选金融资源对象的匹配信息，获取与目标金融账户匹配的目标金融资源对象；确定目标金融资源对象在多个参考金融账户中的使用频率；根据各目标金融资源对象的使用频率进行排序，并向目标金融账户推荐排序后的各目标金融资源对象。

实际应用中，在得到各候选金融资源对象的匹配信息后，可以根据匹配信息确定出与目标金融账户匹配的目标金融资源对象，例如，若匹配信息为匹配度，可以将匹配对最高的M个候选金融资源对象作为目标金融资源对象，若匹配信息指示候选金融资源对象与目标金融账户是否匹配，可以将匹配的候选金融资源对象作为目标金融资源对象。

然后，可以确定目标金融资源对象在多个参考金融账户中的使用频率，根据各目标金融资源对象的使用频率(如购买的频率)进行降序排序，也即使用频率越高的目标金融资源对象，其热度越高，次序也越前，进而可以向目标金融账户推荐排序后的各目标金融资源对象。

在本实施例中，根据各目标金融资源对象的使用频率进行排序，并向目标金融账户推荐排序后的各目标金融资源对象，能够使用户优先浏览到热门的金融资源对象，提高用户确定出合适的金融资源对象的效率。

为了使本领域技术人员能够更好地理解上述步骤，以下通过一个例子对本申请实施例加以示例性说明，但应当理解的是，本申请实施例并不限于此。

实际应用中，可以预先获取多个金融账户的账户特征。对于每个金融账户，可以根据金融账户的账户特征，确定金融账户与各个金融资源对象的匹配度，在一些示例中，可以利用金融账户的账户特征与金融资源对象的对象特征进行匹配，金融账户的账户特征可以包括账户ID、年龄、收入、职业，金融资源对象的对象特征可以包括产品ID、类型、风险等级、利率等，金融账户的账户特征与金融资源对象的对象特征数据结构，可以使用字典或表格来表示。

在得到金融账户与各个金融资源对象的匹配度后，可以根据各金融账户以及各金融账户与各金融资源对象的匹配度，建立金融账户与金融资源对象的关系矩阵，该矩阵也称为用户-产品矩阵。

在确定待推荐金融资源对象的目标金融账户后，可以根据账户特征确定出具有相似或相同兴趣或行为习惯的参考金融账户，并确定参考金融账户使用过的金融资源对象，然后，可以根据预先构建的关系矩阵，确定出目标金融账户与参考金融账户每一使用过的金融资源对象的匹配情况，在参考金融账户使用过的各个金融资源对象中，将匹配的金融资源对象确定为目标金融资源对象。

若获取到多个目标金融资源对象，可以进行去重，具体来说，可以为每个金融资源对象建立一个使用列表，使用列表中的元素是使用过该金融资源对象的金融账户。在获取到多个目标金融资源对象后，可以先查看使用列表中是否已经包含目标金融账户，若包含，则可以确定该金融资源对象已向目标金融账户推荐过，并将其剔除；若不包含，则可以将该金融资源对象添加到推荐列表中。

在进行去重后，可以以根据预设规则确定各个目标金融资源对象的优先级。在一些实施例中，目标金融资源对象的优先级与目标金融资源对象的使用频率(如购买频率)呈正相关，即使用频率越高，优先级越高。或者，在另外一些实施例中，也可以根据目标金融资源对象与目标金融账户的匹配度确定各个目标金融资源对象的优先级，目标金融资源对象的优先级与匹配度成正相关，即匹配度越高，优先级越高。此外，也可以根据目标金融资源对象的资源交换率、风险等级等因素制定排序规则，比如资源交换率高，则优先级较高，风险等级低则优先级较高。然后，可以根据优先级对各个目标金融资源对象进行排序，并通过终端向目标金融账户展示。

例如，融账户A的账户特征包括：年龄大于16岁、风险偏好为激进型、金融服务应用的活跃程度为活跃，最终匹配得到的金融资源对象为权益基金a。金融账户B的账户特征包括：年龄大于35岁，风险偏好为保守型，手机银行活跃程度为活跃，最终匹配得到的金融资源对象为固收基金b。金融账户C的账户特征包括：年龄介于18到55岁，交易不活跃，持有的资源对象较少，关联有联系方式，最终匹配得到的金融资源对象为消费优惠活动x、现金类货币产品c。

可以理解的是，通过本申请的金融资源对象推荐方法，既可以支持对一群具有相同账户特征的金融账户进行挖掘，再对这群金融账户进行产品或活动推荐；也可以单独针对某一个金融账户进行挖掘，并对该金融账户进行产品或活动推荐。

应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的金融资源对象推荐方法的金融资源对象推荐装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个金融资源对象推荐装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于金融资源对象推荐方法的限定，在此不再赘述。

在一个示例性的实施例中，如图4所示，提供了一种金融资源对象推荐装置，包括：

目标账户确定模块401，用于确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

参考账户确定模块402，用于在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

候选金融资源对象确定模块403，用于基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

推荐模块404，用于获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

在一个实施例中，所述参考账户确定模块402，用于：

对于所述目标金融账户以外的多个其他金融账户，获取所述其他金融账户的账户特征；所述账户特征通过对金融账户的账户属性信息和账户行为信息进行特征提取得到；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的特征相似度；

根据各所述特征相似度，从多个所述其他金融账户中确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

在一个实施例中，所述参考账户确定模块402，用于：

确定所述其他金融账户对应的账户类型；

根据所述账户类型对应的账户关注程度，确定所述其他金融账户的账户权重；所述账户权重与所述账户关注度呈正相关；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的相似度，并利用所述其他金融账户的账户权重调整所述相似度，得到特征相似度。

在一个实施例中，所述候选金融资源对象确定模块403，用于：

在各所述参考金融账户使用的金融资源对象中，剔除所述目标金融账户使用过的金融资源对象，基于剔除后剩余的金融资源对象，得到候选金融资源对象。

在一个实施例中，所述候选金融资源对象确定模块403，用于：

获取所述参考金融账户使用过的金融资源对象对应的使用信息；所述使用信息包含使用过所述金融资源对象的各个金融账户；

在所述使用信息中包含所述目标金融账户，则将与所述使用信息对应的所述参考金融账户使用过的金融资源对象剔除。

在一个实施例中，所述推荐模块404，用于：

确定所述目标金融账户在多个维度下的账户特征；

获取每个维度下的账户特征与所述候选金融资源对象的匹配度，根据各维度下的账户特征的匹配度，确定所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息。

在一个实施例中，所述推荐模块404，用于：

根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，获取与所述目标金融账户匹配的目标金融资源对象；

确定所述目标金融资源对象在所述多个参考金融账户中的使用频率；

根据各所述目标金融资源对象的使用频率进行排序，并向所述目标金融账户推荐排序后的各所述目标金融资源对象。

上述金融资源对象推荐装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个示例性的实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图5所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口(Input/Output，简称I/O)和通信接口。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口通过输入/输出接口连接到系统总线。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储金融账户数据和金融资源对象数据。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种金融资源对象推荐方法。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

需要说明的是，本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要符合相关规定。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器(ReRAM)、磁变存储器(Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM)、铁电存储器(Ferroelectric Random Access Memory，FRAM)、相变存储器(Phase Change Memory，PCM)、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic RandomAccess Memory，DRAM)等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种金融资源对象推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户，包括：

对于所述目标金融账户以外的多个其他金融账户，获取所述其他金融账户的账户特征；所述账户特征通过对金融账户的账户属性信息和账户行为信息进行特征提取得到；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的特征相似度；

根据各所述特征相似度，从多个所述其他金融账户中确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的特征相似度，包括：

确定所述其他金融账户对应的账户类型；

根据所述账户类型对应的账户关注程度，确定所述其他金融账户的账户权重；所述账户权重与所述账户关注度呈正相关；

确定所述目标金融账户的账户特征与所述其他金融账户的账户特征的相似度，并利用所述其他金融账户的账户权重调整所述相似度，得到特征相似度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象，包括：

在各所述参考金融账户使用的金融资源对象中，剔除所述目标金融账户使用过的金融资源对象，基于剔除后剩余的金融资源对象，得到候选金融资源对象。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在各所述参考金融账户使用过的金融资源对象中，剔除所述目标金融账户使用过的金融资源对象，包括：

获取所述参考金融账户使用过的金融资源对象对应的使用信息；所述使用信息包含使用过所述金融资源对象的各个金融账户；

在所述使用信息中包含所述目标金融账户，则将与所述使用信息对应的所述参考金融账户使用过的金融资源对象剔除。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，包括：

确定所述目标金融账户在多个维度下的账户特征；

获取每个维度下的账户特征与所述候选金融资源对象的匹配度，根据各维度下的账户特征的匹配度，确定所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息。

7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐，包括：

根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，获取与所述目标金融账户匹配的目标金融资源对象；

确定所述目标金融资源对象在所述多个参考金融账户中的使用频率；

根据各所述目标金融资源对象的使用频率进行排序，并向所述目标金融账户推荐排序后的各所述目标金融资源对象。

8.一种金融资源对象推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

目标账户确定模块，用于确定待推荐金融资源对象的目标金融账户；

参考账户确定模块，用于在所述目标金融账户以外的其他金融账户中，确定出与所述目标金融账户的账户偏好信息匹配的多个参考金融账户；

候选金融资源对象确定模块，用于基于各所述参考金融账户使用的金融资源对象，确定候选金融资源对象；

推荐模块，用于获取所述候选金融资源对象与所述目标金融账户的匹配信息，根据各所述候选金融资源对象的匹配信息，向所述目标金融账户进行金融资源对象推荐。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

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

11.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。