本發(fā)明涉及自然語言處理及金融保險領(lǐng)域，尤其涉及一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、在金融保險領(lǐng)域中，用于解答用戶咨詢問題的智能客服是一個觸達用戶需求的有效途徑，通過智能客服與用戶建立對話，并為用戶推薦相關(guān)的保險產(chǎn)品，以此擴展保險的營銷途徑。

2、然而，現(xiàn)有的智能客服只會針對所有用戶推送固定的保險產(chǎn)品，無法基于用戶對話，個性化推薦保險產(chǎn)品，從而導(dǎo)致產(chǎn)品推薦的效果不佳，用戶轉(zhuǎn)化率低。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的在于提供了一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，旨在解決產(chǎn)品推薦的效果不佳，用戶轉(zhuǎn)化率低的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種產(chǎn)品推薦方法，該方法包括：

3、獲取與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)；

4、對所述文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到n個特征字段；所述特征字段用于表征所述目標用戶的產(chǎn)品意向，n為正整數(shù)；

5、確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，每個所述產(chǎn)品集合包括至少一個產(chǎn)品；

6、基于所述n個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品；

7、向所述目標用戶推送所述目標產(chǎn)品。

8、可選地，所述對所述文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到n個特征字段，包括：

9、對所述文本數(shù)據(jù)進行分詞處理，獲得所述文本數(shù)據(jù)包括的m個字段，m為大于n的正整數(shù)；

10、將所述m個字段輸入至預(yù)設(shè)的自然語言處理模型中；

11、通過所述自然語言處理模型，將所述m個字段中表征所述目標用戶的產(chǎn)品意向的字段確定為特征字段，得到n個特征字段。

12、可選地，所述n個特征字段包括表征產(chǎn)品需求的第一字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

13、對于所述n個特征字段中的第一字段，通過預(yù)設(shè)的自然語言處理模型確定預(yù)設(shè)的產(chǎn)品屬性庫中與所述第一字段相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品屬性字段；所述產(chǎn)品屬性庫包括多個產(chǎn)品屬性字段，且所述第一字段表征的產(chǎn)品需求與所述第一字段相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品屬性字段表征的產(chǎn)品屬性相同；

14、在所述產(chǎn)品屬性庫中對所述第一字段相關(guān)聯(lián)的產(chǎn)品屬性字段進行查詢，確定與所述第一字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品；所述產(chǎn)品屬性庫存儲有產(chǎn)品屬性字段與產(chǎn)品之間的映射關(guān)系；

15、基于所述第一字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品，生成與所述第一字段對應(yīng)的產(chǎn)品集合。

16、可選地，所述n個特征字段包括表征風(fēng)險偏好的第二字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

17、對于所述n個特征字段中的第二字段，通過預(yù)設(shè)的自然語言處理模型確定預(yù)設(shè)的產(chǎn)品屬性庫中與所述第二字段相關(guān)聯(lián)的風(fēng)險屬性字段；所述產(chǎn)品屬性庫包括多個風(fēng)險屬性字段，且所述第二字段表征的風(fēng)險偏好與所述第二字段相關(guān)聯(lián)的風(fēng)險屬性字段表征的風(fēng)險屬性相同；

18、在所述產(chǎn)品屬性庫中對所述第二字段相關(guān)聯(lián)的風(fēng)險屬性字段進行查詢，確定與所述第二字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品；所述產(chǎn)品屬性庫存儲有風(fēng)險屬性字段與產(chǎn)品之間的映射關(guān)系；

19、基于所述第二字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品，生成與所述第二字段對應(yīng)的產(chǎn)品集合。

20、可選地，所述n個特征字段包括表征產(chǎn)品預(yù)算的第三字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

21、對于所述n個特征字段中的第三字段，通過預(yù)設(shè)的自然語言處理模型確定預(yù)設(shè)的產(chǎn)品屬性庫中與所述第三字段相關(guān)聯(lián)的預(yù)算屬性字段；所述產(chǎn)品屬性庫包括多個預(yù)算屬性字段，且所述第三字段表征的產(chǎn)品預(yù)算與所述第三字段相關(guān)聯(lián)的預(yù)算屬性字段表征的預(yù)算屬性相同；

22、在所述產(chǎn)品屬性庫中對所述第三字段相關(guān)聯(lián)的預(yù)算屬性字段進行查詢，確定與所述第三字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品；所述產(chǎn)品屬性庫存儲有預(yù)算屬性字段與產(chǎn)品之間的映射關(guān)系；

23、基于所述第三字段對應(yīng)的至少一個產(chǎn)品，生成與所述第三字段對應(yīng)的產(chǎn)品集合。

24、可選地，所述基于所述n個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品，包括：

25、確定所述n個產(chǎn)品集合中每個產(chǎn)品集合包括的產(chǎn)品；

26、將所述每個產(chǎn)品集合均包括的產(chǎn)品，確定為目標產(chǎn)品。

27、可選地，所述向所述目標用戶推送所述目標產(chǎn)品，包括：

28、在預(yù)設(shè)的產(chǎn)品知識庫中對所述目標產(chǎn)品進行查詢；所述產(chǎn)品知識庫存儲有產(chǎn)品與產(chǎn)品信息之間的映射關(guān)系；

29、將與所述目標產(chǎn)品存在映射關(guān)系的產(chǎn)品信息，確定為目標產(chǎn)品信息；

30、通過預(yù)設(shè)的自然語言處理模型將所述目標產(chǎn)品信息轉(zhuǎn)換為自然語言文本；

31、向所述目標用戶推送所述自然語言文本。

32、此外，為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種產(chǎn)品推薦裝置，所述產(chǎn)品推薦裝置包括：

33、獲取模塊，用于獲取與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)；

34、處理模塊，用于對所述文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到n個特征字段；所述特征字段用于表征所述目標用戶的產(chǎn)品意向，n為正整數(shù)；

35、第一確定模塊，用于確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，每個所述產(chǎn)品集合包括至少一個產(chǎn)品；

36、第二確定模塊，用于基于所述n個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品；

37、推送模塊，用于向所述目標用戶推送所述目標產(chǎn)品。

38、為了解決上述技術(shù)問題，本申請實施例還提供一種計算機設(shè)備，采用了如下所述的技術(shù)方案：

39、所述計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)本申請實施例中提出的任一項所述的產(chǎn)品推薦方法的步驟。

40、為了解決上述技術(shù)問題，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，采用了如下所述的技術(shù)方案：

41、所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)本申請實施例中提出的任一項所述的產(chǎn)品推薦方法的步驟。

42、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請實施例主要有以下有益效果：

43、本發(fā)明提供了一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，上述方法包括：獲取與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)；對文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到n個特征字段；特征字段用于表征目標用戶的產(chǎn)品意向，n為正整數(shù)；確定與n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，每個產(chǎn)品集合包括至少一個產(chǎn)品；基于n個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品；向目標用戶推送目標產(chǎn)品。本發(fā)明中，對與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，從而確定目標用戶的產(chǎn)品意向，基于目標用戶的產(chǎn)品意向向目標用戶推送符合目標用戶產(chǎn)品意向的目標產(chǎn)品，以此基于用戶對話，個性化的推薦產(chǎn)品，進而提高用戶的購買欲望，提高用戶轉(zhuǎn)化率。

技術(shù)特征：

1.一種產(chǎn)品推薦方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到n個特征字段，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述n個特征字段包括表征產(chǎn)品需求的第一字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述n個特征字段包括表征風(fēng)險偏好的第二字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述n個特征字段包括表征產(chǎn)品預(yù)算的第三字段，所述確定與所述n個特征字段一一對應(yīng)的n個產(chǎn)品集合，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述n個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1-6中任一項所述的方法，其特征在于，所述向所述目標用戶推送所述目標產(chǎn)品，包括：

8.一種產(chǎn)品推薦裝置，其特征在于，包括：

9.一種計算機設(shè)備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的產(chǎn)品推薦方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質(zhì)上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7中任一項所述的產(chǎn)品推薦方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提供了一種產(chǎn)品推薦方法、裝置、計算機設(shè)備和存儲介質(zhì)，上述方法包括：獲取與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)；對文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，得到N個特征字段；特征字段用于表征目標用戶的產(chǎn)品意向，N為正整數(shù)；確定與N個特征字段一一對應(yīng)的N個產(chǎn)品集合，每個產(chǎn)品集合包括至少一個產(chǎn)品；基于N個產(chǎn)品集合，確定目標產(chǎn)品；向目標用戶推送目標產(chǎn)品。本發(fā)明中，對與目標用戶進行會話的文本數(shù)據(jù)進行自然語言處理，從而確定目標用戶的產(chǎn)品意向，基于目標用戶的產(chǎn)品意向向目標用戶推送符合目標用戶產(chǎn)品意向的目標產(chǎn)品，以此基于用戶對話，個性化的推薦產(chǎn)品，進而提高用戶的購買欲望，提高用戶轉(zhuǎn)化率。

技術(shù)研發(fā)人員：楊逢
受保護的技術(shù)使用者：中國平安財產(chǎn)保險股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19