数据匹配方法及装置.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CN113449004A(43)申请公布日2021.09.28(21)申请号202110779912.3(22)申请日2021.07.09(71)申请人中国银行股份有限公司地址100818北京市西城区复兴门内大街1号(72)发明人党娜刘洋李昊(74)专利代理机构北京三友知识产权代理有限公司11127代理人薛平周晓飞(51)Int.Cl.G06F16/2457(2019.01)G06Q40/06(2012.01)G06Q40/02(2012.01)G06N5/00(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图3页(54)发明名称数据匹配方法及装置(57)摘要本发明公开了一种数据匹配方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：获取历史用户购买理财产品的理财产品信息、用户信息，从理财产品信息中提取多个第一参考特征，从用户信息中提取多个第二参考特征；根据多个第一参考特征、多个第二参考特征，构建多棵决策树，对多棵决策树进行训练，得到数据匹配模型；获取待推荐理财产品的第一参考特征对应的第一特征数据、当前用户的第二参考特征对应的第二特征数据；将第一特征数据、第二特征数据输入到数据匹配模型，输出待推荐理财产品与当前用户的匹配结果；当前用户与待推荐理财产品的匹配结果为匹配时，为用户推荐该待推荐理财产品、与待推荐理财产品属于同一类别的其它理财产品。CN113449004ACN113449004A权利要求书1/4页1.一种数据匹配方法，其特征在于，包括：获取历史用户购买理财产品的理财产品信息、以及用户信息，从理财产品信息中提取多个第一参考特征，并从用户信息中提取多个第二参考特征；其中，第一参考特征、第二参考特征为确定用户与理财产品是否匹配时的衡量因素；根据多个第一参考特征、以及多个第二参考特征，构建多棵决策树，并对多棵决策树进行训练，得到数据匹配模型；其中，数据匹配模型为确定用户与理财产品是否匹配的模型；获取待推荐理财产品的第一参考特征对应的第一特征数据、以及当前用户的第二参考特征对应的第二特征数据；将第一特征数据、以及第二特征数据输入到数据匹配模型，输出待推荐理财产品与当前用户的匹配结果；当前用户与待推荐理财产品的匹配结果为匹配时，为用户推荐该待推荐理财产品、以及与待推荐理财产品属于同一类别的其它理财产品；其中，同一类别的理财产品为第一特征数据都相同的理财产品。2.根据权利要求1所述的数据匹配方法，其特征在于，第一参考特征包括下述至少一种：理财产品的类别、起购金额、风险等级、年化率、单位净值、库存余量、交易时间、交易渠道、业绩基准。3.根据权利要求1所述的数据匹配方法，其特征在于，第二参考特征包括下述至少一种：用户的年龄、性别、存款、历史购买理财产品的时长、历史购买理财产品的数量、历史购买理财产品的类型、历史购买理财产品的金额。4.根据权利要求1所述的数据匹配方法，其特征在于，根据多个第一参考特征、以及多个第二参考特征，构建多棵决策树，并对多棵决策树进行训练，得到数据匹配模型，包括：根据理财产品信息、以及用户信息得到训练样本；根据多个第一参考特征、以及多个第二参考特征，构建多棵决策树；利用训练样本训练多棵决策树，得到数据匹配模型。5.根据权利要求4所述的数据匹配方法，其特征在于，根据多个第一参考特征、以及多个第二参考特征，构建多棵决策数据，包括：针对每一决策树，生成多个节点，每个节点对应一个第一参考特征、和/或一个第二参考特征；利用训练样本训练多棵决策树，得到数据匹配模型，包括：利用训练样本对多棵决策树进行分别训练，根据训练结果，从多棵决策树中确定出匹配结果符合预期的决策树；对匹配结果符合预期的决策树进行剪枝操作，去除每一匹配结果符合预期的决策树中多余的节点，得到数据匹配模型。6.根据权利要求4所述的数据匹配方法，其特征在于，根据多个第一参考特征、以及多个第二参考特征，构建多棵决策数据，包括：从多个第一参考特征、以及第二参考特征中确定多个特征样本集；其中，特征样本集中包含预设数量的第一参考特征、预设数量的第二参考特征；2CN113449004A权利要求书2/4页针对每一特征样本集，根据训练样本，计算该特征样本集中包含的每一第一参考特征、以及每一第二参考特征分别对应的信息增益，根据每一第一参考特征、以及每一第二参考特征分别对应的信息增益生成该特征样本集对应的决策树；其中，决策树中包含预设数量的节点，每一节点对应一个第一参考特征和/或一个第二参考特征；利用训练样本训练多棵决策树，得到数据匹配模型，包括：利用训练样本训练每一特征样本集对应的决策树；根据训练结果从从多棵决策树中确定出匹配结果符合预期的决策树，得到数据匹配模型。7.根据权利要求1所述的数据匹配方法，其特征在于，