(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211006021.5 (22)申请日 2022.08.22 (71)申请人 平安银行股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市罗湖区深南 东 路5047号 (72)发明人 王志省　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 肖鹏 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种产品推荐方法、 装置、 存 储介质及设备 (57)摘要 本申请实施例提供一种产品推荐方法、 装 置、 存储介质及设备， 该方法中， 采取多目标学习 的方式， 基于多个用户对应的业务数据、 产品申 请数据以及资质评估数据训练得到产品推荐模 型， 这样， 通过该产品推荐模型， 可以判断出目标 用户的意愿和资质， 进而确定出与其意愿和资质 都相匹配的目标产品并推荐给该目标用户。 如 此， 优化了产品推荐效果， 也提升了用户使用体 验。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 115330490 A 2022.11.11 CN 115330490 A 1.一种产品推荐方法， 其特 征在于， 包括： 获取基于目标用户在业 务应用中的操作产生的目标业 务数据； 将所述目标业务数据输入产品推荐模型， 得到指示所述目标用户对不同产品的偏好程 度和所述目标用户的资质的输出结果； 所述产品推荐模型是基于多个用户对应的业务数 据、 产品申请数据以及资质评估数据作为训练数据而训练得到的； 根据所述输出 结果确定目标产品， 并将所述目标产品推荐给 所述目标用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述目标业务数据 是通过大数据处理平台 对基于目标用户在业 务应用中的操作产生的原 始数据进行清洗加工后得到的。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述产品申请数据包括： 用户对各个产品 的详情页的点击数据和申请数据； 所述资质评估数据包括以下至少一种： 资质评 分数据、 申 请未通过的产品数据、 申请通过的产品数据、 实际使用的产品数据。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述产品是贷款产品， 所述产品数据包括 以下至少一种： 贷款产品类型、 贷款 额度、 贷款费率、 贷款利率、 放 款模式。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述产品推荐模型基于以下方式训练得 到： 基于初始模型对训练数据中的业 务数据进行处 理， 得到预测结果； 基于所述预测结果以及所述训练数据中的产品申请数据、 资质评估数据， 构建损 失函 数； 基于所述损失函数对所述初始模型的模型参数进行调整。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述训练数据是周期性采集得到的； 所述 方法还包括： 在所述产品推荐模型的推理阶段， 判断基于本周期采集到的训练数据训练得到的产品 推荐模型的效果是否优于基于上一个采集到的训练数据训练得到的产品推荐模型的效果； 若是， 利用基于本周期采集到的训练数据训练得到的产品推荐模型对所述目标业务数 据进行处 理； 若否， 利用基于上一个采集到的训练数据训练得到的产品推荐模型对所述目标业务数 据进行处 理。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述产品推荐模型的效果基于以下至少一 种评估指标确定： 召回率、 AUC、 F1分数。 8.一种产品推荐装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取基于目标用户在业 务应用中的操作产生的目标业 务数据； 推理模块， 用于将所述目标业务数据输入产品推荐模型， 得到指示所述目标用户对不 同产品的偏好程度和所述目标用户的资质的输出结果； 所述产品推荐模型是基于多个用户 对应的业 务数据、 产品申请数据以及资质评估数据作为训练数据而训练得到的； 推荐模块， 用于根据所述输出结果确定目标产品， 并将所述目标产品推荐给所述目标 用户。 9.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 所述计算机程序被 处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 存储器及存储在存储器上并可在处理器权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115330490 A 2上运行的计算机程序， 其中， 所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一 项所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115330490 A 3