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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115982454A(43)申请公布日2023.04.18(21)申请号202211643301.7G06F16/33(2019.01)(22)申请日2022.12.20G06F16/335(2019.01)G06Q40/08(2012.01)(71)申请人平安科技(深圳)有限公司G06F40/30(2020.01)地址518000广东省深圳市福田区福田街道福安社区益田路5033号平安金融中心23楼申请人平安臻颐年(上海)企业管理有限公司(72)发明人龙凯姜晴刘祺汤婧(74)专利代理机构深圳市沃德知识产权代理事务所(普通合伙)44347专利代理师范腊梅(51)Int.Cl.G06F16/9535(2019.01)G06F16/332(2019.01)权利要求书3页说明书10页附图2页(54)发明名称基于用户画像的问卷推送方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明涉及人工智能技术,可用于金融保险业务的基于用户画像的问卷推送方法,包括:计算用户的用户画像标签特征与问卷需求标签集中每个问卷需求标签的匹配特征值,对每个问卷需求标签的匹配特征值进行归一化,得到每个问卷需求标签的推送比例;根据问卷需求标签对预构建的问卷问题库中的问题进行语义匹配,并利用推送比例对每个问卷需求标签语义匹配的问题进行比例筛选,得到每个问卷需求标签对应的推送问题;根据所有推送问题构建目标问卷,并将目标问卷发送给用户。本发明还涉及一种区块链技术,所述推送比例可以存储在区块链节点中。本发明还提出一种基于用户画像的问卷推送装置、设备以及介质。本发明可以提高问卷推送的有效性。CN115982454ACN115982454A权利要求书1/3页1.一种基于用户画像的问卷推送方法,其特征在于,所述方法包括:获取用户的用户画像标签集及问卷需求标签集;基于所述用户画像标签集及所述问卷需求标签集进行用户画像特征与问卷需求特征的特征匹配,以确定所述用户画像标签集与所述问卷需求标签集中每个问卷需求标签的匹配特征值;基于所有所述匹配特征值对每个问卷需求标签的匹配特征值进行归一化,得到每个问卷需求标签的推送比例;根据所述问卷需求标签对预构建的问卷问题库中的问题进行语义匹配,并基于所述问卷需求标签的推送比例对每个问卷需求标签语义匹配的问题进行比例筛选,得到每个问卷需求标签对应的推送问题;根据所有所述推送问题构建目标问卷,并将所述目标问卷发送至所述用户的预设终端设备。2.如权利要求1所述的基于用户画像的问卷推送方法,其特征在于,所述基于所述用户画像标签集及所述问卷需求标签集进行用户画像特征与问卷需求特征的特征匹配,以确定所述用户画像标签集与所述问卷需求标签集中每个问卷需求标签的匹配特征值,包括:将所述用户画像标签集中的每个标签转化为用户画像标签向量;将所有所述用户画像标签向量进行组合,得到用户画像矩阵;利用预构建的特征提取模型对所述用户画像矩阵进行特征压缩提取,得到用户特征向量;将每个所述问卷需求标签转换为问卷需求向量;计算所述用户特征向量与每个问卷需求标签对应的问卷需求向量的向量相似度,得到每个所述问卷需求标签的匹配特征值。3.如权利要求1所述的基于用户画像的问卷推送方法,其特征在于,所述基于所述用户画像标签集及所述问卷需求标签集进行用户画像特征与问卷需求特征的特征匹配,以确定所述用户画像标签集与所述问卷需求标签集中每个问卷需求标签的匹配特征值,包括:将所述用户画像标签集中的每个标签转化为用户画像标签向量;将所有所述用户画像标签向量进行组合,得到用户画像矩阵;将所述用户画像矩阵输入预构建的特征分类模型,提取所述特征分类模型中最后一层全连接层的每个输出节点的输出值,得到每个所述问卷需求标签的的特征匹配值,其中,所述特征分类模型中最后一层全连接层的每个输出节点与所述问卷需求标签一一对应。4.如权利要求1中所述的基于用户画像的问卷推送方法,其特征在于,所述基于所述用户画像标签集及所述问卷需求标签集进行用户画像特征与问卷需求特征的特征匹配,以确定所述用户画像标签集与所述问卷需求标签集中每个问卷需求标签的匹配特征值,包括:将所述用户画像标签集中的每个标签转化为用户画像标签向量;将所有所述用户画像标签向量进行向量融合,得到用户特征向量;将每个所述问卷需求标签转换为问卷需求向量;计算所述用户特征向量与每个问卷需求标签对应的问卷需求向量的向量相似度,得到每个所述问卷需求标签的匹配特征值。5.如权利要求4所述的基于用户画像的问卷推送方法,其特征在于,所述将所有所述用2CN115982454A权利要求书2/3页户画像标签向量进行向量融合,得到用户特征向量,包括:将所有所述用户画像标签向量相加,得到标签聚合向量;利用所述用户画像标签向量的数量对所述