基于深度学习的信息推送方法、装置、电子设备及介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113902576A(43)申请公布日2022.01.07(21)申请号202111267482.3(22)申请日2021.10.28(71)申请人中国平安财产保险股份有限公司地址518000广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心12、13、38、39、40层(72)发明人陈诗剑(74)专利代理机构广州三环专利商标代理有限公司44202代理人熊永强(51)Int.Cl.G06Q40/08(2012.01)G06Q30/00(2012.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称基于深度学习的信息推送方法、装置、电子设备及介质(57)摘要本申请实施例公开了一种基于深度学习的信息推送方法、装置、电子设备及介质，方法包括：获取指定时间内脱保且脱保后未购买保险产品的第一用户的涉保信息后，根据涉保信息得到投保指标对应的投保特征信息，再将投保特征信息导入训练好的目标网络模型，得到第一用户的目标投保等级，若目标投保等级大于预设投保等级，则根据涉保信息确定第一用户的有效浏览的次数超过预设次数的目标保险产品信息，获取第一用户的用户信息，最后将用户信息和目标保险产品信息发送到目标用户的用户设备。本发明通过从脱保客户中筛选出的投保等级较高的潜在投保客户及潜在投保客户有效浏览较多的保险产品信息来向产品客户经理进行推送，提高保险营销成功率和效率。CN113902576ACN113902576A权利要求书1/2页1.一种基于深度学习的信息推送方法，其特征在于，包括：获取第一用户的涉保信息，所述第一用户为指定时间内脱保且脱保后未购买保险产品的用户，所述涉保信息用于指示所述第一用户于脱保后在产品页面针对保险产品信息的操作情况；根据所述涉保信息得到投保指标对应的投保特征信息；将所述投保特征信息导入训练好的目标网络模型，得到所述第一用户的目标投保等级，其中，所述目标投保等级是指所述第一用户的承保的等级，所述目标网络模型为利用第一用户和第二用户的投保特征信息为样本构建并训练得到网络模型，所述第二用户为指定时间内脱保且脱保后购买保险产品的用户；若所述目标投保等级大于预设投保等级，则根据所述涉保信息确定所述第一用户的有效浏览的次数超过预设次数的目标保险产品信息，所述有效浏览是指单次浏览超过预设时长的浏览；获取所述第一用户的用户信息；将所述用户信息和所述目标保险产品信息发送到目标用户的用户设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标网络模型为执行以下操作得到的：从第一用户和第二用户的涉保信息中提取投保特征信息；分别提取部分第一用户和部分第二用户对应的投保特征信息，构建训练集合；分别提取剩余第二用户和剩余第二用户对应的投保特征信息，构建测试集合；采用多种分类方法并根据所述训练集合构建待测投保等级分类模型；将测试集合分别输入各个待测投保等级分类模型，对各个待测投保等级分类模型的验证结果排序，根据所述排序选取若干待测投保等级分类模型作为所述投保等级分类模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述用户信息和所述目标保险产品信息发送到目标用户的用户设备，包括：确定办公地址距离所述第一用户的现居住址和/或办公地址最近的n个第三用户，n为正整数；若n为1，则确定所述第三用户为所述目标用户。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定办公地址距离所述第一用户的现居住址和/或办公地址最近的n个第三用户之后，所述方法还包括：若n大于或者等于2，则获取所述n个第三用户的积分，所述积分用于指示所述第三用户的用户服务等级；确定所述n个第三用户中积分最高的用户为所述目标用户。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定办公地址距离所述第一用户的现居住址和/或办公地址最近的n个第三用户之后，所述方法还包括：若n大于或者等于2，则获取所述n个第三用户的积分，所述积分用于指示所述第三用户的用户服务等级；确定所述n个第三用户中积分最高的m个第四用户，m为小于或者等于n的整数；若m为1，则确定所述第四用户为所述目标用户；若m大于或者等于2，则获取所述m个第四用户的待处理任务量；2CN113902576A权利要求书2/2页确定所述m个第四用户中待处理任务量最少的p个第五用户为所述目标用户，p为小于或者等于m的整数。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述投保特征信息导入训练好的目标网络模型，得到所述第一用户的目标投保等级之后，所述方法还包括：若所述目标投保等级小于或者等于所述预设投保等级，则获取第一用户的涉保信息。7.一种基于深度学习的信息推送的装置，其特征在于，包括：涉保信息获取单元，用于获取第一用户的涉保信息，所述第一用户为指