(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 202211137118.X (22)申请日 2022.09.19 (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 敖倩　赵尊晨　陈灿然　洪烨嵘　 付小奇　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 牛亭亭 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 5/00(2006.01) G06N 20/20(2019.01)G06Q 40/02(2012.01) (54)发明名称 一种信息 推荐方法及装置 (57)摘要 本申请公开了一种信息推荐 方法及装置， 可 应用于金融领域或其他领域。 获取智能穿戴设备 采集的老年用户的基础数据。 对基础数据进行特 征提取， 获取基础特征数据， 并提取基础特征数 据中的强相关特征数据。 将基础特征数据和强相 关特征数据输入训练完成的用户模 型中， 获取用 户模型输 出的老年用户的用户画 像。 将老年用户 的用户画像以及目标场景下的至少一个目标产 品的产品信息输入目标场景对应的目标推荐模 型中， 获取目标推荐模型输出的各个目标产品的 推荐概率。 将推荐概率大于概率阈值的目标产品 的产品信息推荐给老年用户。 如此， 先获取老年 用户的用户画 像， 再利用推荐模 型向老年用户推 荐更加符合 老年用户的目标产品， 以向老年用户 提供便利性。 权利要求书2页 说明书11页 附图2页 CN 115438265 A 2022.12.06 CN 115438265 A 1.一种信息推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取智能穿戴设备采集的老年用户的基础数据； 对所述基础数据进行特征提取， 获取基础特征数据， 并提取所述基础特征数据中的强 相关特征数据； 将所述基础特征数据和所述强相关特征数据输入训练完成的用户模型中， 获取所述用 户模型输出的所述老年用户的用户画像； 将所述老年用户的用户画像以及目标场景下的至少一个目标产品的产品信息输入所 述目标场景对应的目标推荐模型中， 获取所述目标推荐模型输出的各个所述目标产品的推 荐概率； 将所述推荐概 率大于概 率阈值的目标产品的产品信息推荐给 所述老年用户。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述提取所述基础特征数据中的强相关特 征数据， 包括： 获取所述基础特征数据中的消费特征数据； 所述消费特征数据包括多种产品特征数 据； 计算每组产品特征数据的支持度， 获取所述支持度 大于支持度阈值的目标组产品特征 数据； 所述每组产品特 征数据包括两种产品特 征数据； 将所述目标组产品特 征数据添加到所述老年用户的消费频繁集中； 根据强相关规则获取所述消费频繁集中的强相关目标组产品特征数据， 将所述强相关 目标组产品特 征数据确定为所述基础特 征数据中的强相关特 征数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述用户模型的训练过程， 包括： 获取所述老年用户的历史基础数据； 基于所述老年用户的历史基础数据构建第一训练数据； 基于所述第一训练数据以及所述老年用户对应的用户画像标签， 训练所述用户模型， 直至达到第一预设条件。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述老年用户的历史基础数据构 建第一训练数据， 包括： 对所述老年用户的历史基础数据进行正负样本数据均衡处理， 获取处理之后的历史基 础数据； 基于所述处 理之后的历史基础数据构建第一训练数据。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述目标推荐模型的训练过程， 包括： 根据所述目标场景下的至少一个历史产品以及老年用户的用户画像构建第二训练数 据； 基于所述第 二训练数据以及所述老年用户与各个所述历史产品是否相关的标签， 训练 所述目标推荐模型， 直至 达到第二预设条件。 6.一种信息推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一获取 单元， 用于获取智能穿戴设备采集的老年用户的基础数据； 第二获取单元， 用于对所述基础数据进行特征提取， 获取基础特征数据， 并提取所述基 础特征数据中的强相关特 征数据； 第一输入单元， 用于将所述基础特征数据和所述强相关特征数据输入训练完成的用户权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115438265 A 2模型中， 获取 所述用户模型输出的所述老年用户的用户画像； 第二输入单元， 用于将所述老年用户的用户画像以及目标场景下的至少一个目标产品 的产品信息输入所述目标场景对应的目标推荐模型中， 获取所述目标推荐模型输出的各个 所述目标产品的推荐概 率； 推荐单元， 用于将所述推荐概率大于概率阈值的目标产品的产品信 息推荐给所述老年 用户。 7.根据权利要求6所述的装置， 其特 征在于， 所述第二获取 单元， 包括： 第一获取子单元， 用于获取所述基础特征数据中的消费特征数据； 所述消费特征数据 包括多种产品特 征数据； 计算子单元， 用于计算每组产品特征数据的支持度， 获取所述支持度大于支持度阈值 的目标组产品特 征数据； 所述每组产品特 征数据包括两种产品特 征数据； 添加子单 元， 用于将所述目标组产品特 征数据添加到所述老年用户的消费频繁集中； 确定子单元， 用于根据强相关规则获取所述消费频繁集中的强相关目标组产品特征数 据， 将所述强相关目标组产品特 征数据确定为所述基础特 征数据中的强相关特 征数据。 8.根据权利要求6所述的装置， 其特征在于， 所述装置还包括： 第一训练单元； 所述第一 训练单元， 用于训练所述用户模型； 所述第一训练单 元， 包括： 第二获取子单 元， 用于获取老年用户的历史基础数据； 第一构建子单 元， 用于基于所述老年用户的历史基础数据构建第一训练数据； 第一训练子单元， 用于基于所述第一训练数据以及所述老年用户对应的用户画像标 签， 训练所述用户模型， 直至 达到第一预设条件。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 存储装置， 其上存 储有一个或多个程序， 当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行， 使得所述一个或多个处理器实 现如权利要求1 ‑5中任一所述的信息推荐方法。 10.一种计算机可读介质， 其特征在于， 其上存储有计算机程序， 其中， 所述程序被处理 器执行时实现如权利要求1 ‑5中任一所述的信息推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115438265 A 3