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贷款产品推荐方法、装置、设备及存储介质.pdf
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本发明公开一种贷款产品推荐方法、装置、设备及存储介质，该方法包括根据客户端发送的贷款产品推荐请求中的请求类型获取贷款产品问题并发送给客户端，获取与贷款产品问题对应的目标答案；对目标答案进行分析处理，获取与目标答案对应的产品购买需求；将产品购买需求与预设的多维数据表中的产品参数进行匹配，获取匹配成功的产品参数对应的待推荐贷款产品；获取与客户标识对应的历史关注产品，对历史关注产品进行统计，获取产品关注信息，基于产品关注信息和待推荐贷款产品，获取目标贷款产品；获取目标贷款产品的推荐优先级，依据推荐优先级确定最终
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本发明公开了一种产品推荐方法，所述产品推荐方法包括：获得用户的用户信息和待选产品数据，待选产品数据包括多个待选产品以及每个待选产品的历史信息，然后对用户信息和待选产品数据进行预处理，以获得预处理数据，并将预处理数据输入训练得到的推荐模型，以获得每个待选产品的推荐评分，其中，推荐模型包括循环神经单元，循环神经单元用于根据预处理数据获得偏好特征，最后根据每个待选产品的推荐评分，输出推荐结果。本发明公开了一种产品推荐装置、设备及存储介质，能够使输出的推荐结果与用户的喜好更加匹配，从而提高推荐效果。
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本发明公开了一种产品推荐方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:在针对目标用户的协助式推荐场景下,获取待推荐给所述目标用户的目标产品,获取所述目标产品与协助场景要素相关的目标要素信息,其中,所述协助场景要素包括协助时间、协助场所和协助员中的一项或多项;根据所述目标要素信息计算得到所述目标用户对于所述目标产品的购买概率,以供基于所述购买概率确定是否向所述目标用户推荐所述目标产品。提供了一种专门针对协助式营销场景的推荐方法,弥补了现有技术中缺乏针对协助式营销场景的推荐方法的缺陷。
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