一种基于用户数据分析的业务产品推荐方法、装置及系统

专利主权项内容

1.一种基于用户数据分析的业务产品推荐方法，其特征在于，应用于计算机系统，所述方法包括：获取业务产品推荐网络和网络调试样例二元组，其中，所述网络调试样例二元组包括产品信息样例和用户画像样例集合，所述用户画像样例集合包括和所述产品信息样例配对的用户画像样例以及基于不同的画像加噪策略基于所述用户画像样例生成的多个加噪用户画像样例；通过所述业务产品推荐网络对所述网络调试样例二元组进行特征提炼操作，得到所述产品信息样例对应的产品信息样例表征向量、所述用户画像样例对应的用户画像样例表征向量和所述加噪用户画像样例对应的加噪用户画像样例表征向量；基于所述加噪用户画像样例的画像加噪策略，确定每个加噪用户画像样例表征向量对应的代价确定策略；基于每个加噪用户画像样例表征向量对应的代价确定策略，将所述加噪用户画像样例表征向量、所述产品信息样例表征向量和所述用户画像样例表征向量进行代价确定，得到每个加噪用户画像样例表征向量对应的样例表征向量代价；基于每个加噪用户画像样例表征向量对应的样例表征向量代价对所述业务产品推荐网络进行网络参数优化，得到目标业务产品推荐网络；获取目标用户画像，将目标用户画像输入所述目标业务产品推荐网络，基于所述目标业务产品推荐网络得到对应于所述目标用户画像的业务产品信息。