(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 202210938718.X (22)申请日 2022.08.05 (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 王祎琨　麻珂欣　彭洋　 (74)专利代理 机构 北京三友知识产权代理有限 公司 11127 专利代理师 樊一槿　张祥意 (51)Int.Cl. G06Q 40/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 理财产品推送方法和装置 (57)摘要 本发明提供了一种理财产品推送方法和装 置， 特别涉及金融领域， 所述方法包括： 基于 预设 的目标用户特征向量、 最近邻数量和历史用户特 征向量， 确定所述目标用户特征向量的多个广义 近邻向量和互近邻向量； 基于互近邻向量的互近 邻数量确定筛选数量和保留数量； 将广义近邻向 量中除互近邻向量的其他向量作为多个备选向 量， 分别判断备选向量的筛选数量的第一最近邻 向量中互近邻向量的数量是否大于或等于保留 数量， 若是， 将备选向量作为已选向量； 基于多个 已选向量和互近邻向量对应的待定用户类型， 确 定目标用户的目标用户类型， 基于目标用户类型 向目标用户推送理财产品。 本发 明能够提高理财 产品推送的速度和准确性， 从而提高理财产品推 送效率。 权利要求书2页 说明书14页 附图4页 CN 115375485 A 2022.11.22 CN 115375485 A 1.一种理财产品推送方法， 其特 征在于， 包括： 基于预设的目标用户特征向量、 最近邻数量和历史用户特征向量， 确定所述目标用户 特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量， 其中所述广义近邻 向量包括所述互近邻 向 量； 基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量； 其中， 所述筛选数量大于 所述保留数量； 将所述广义近邻向量中除所述互近邻向量的其他向量作为多个备选向量， 分别判断所 述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述 保留数量， 若是， 将所述备选向量作为已选向量； 基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型， 确定目标用户的目标 用户类型， 基于所述目标用户类型向目标用户推送理财产品。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 进一 步包括： 在基于预设的目标用户特征向量、 最近邻数量和历史用户特征向量， 确定所述目标用 户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前， 将多个历史用户信息进行 特征向量化处理， 得到对应的所述历史用户特 征向量。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 进一 步包括： 在基于预设的目标用户特征向量、 最近邻数量和历史用户特征向量， 确定所述目标用 户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量之前， 将目标用户信息进行 特征向量化处理， 得到对应的所述目标用户特 征向量。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设的目标用户特征向量、 最近 邻数量和历史用户特征向量， 确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向 量， 包括： 将所述目标用户特 征向量和所述历史用户特 征向量进行聚类， 得到整体向量 集合； 基于所述目标用户特征向量和多个所述历史用户特征向量， 分别得到所述目标用户特 征向量和所述历史用户特征向量的第一欧式距离以及每个所述历史用户特征向量与整体 向量集合中其他向量的第二欧式距离； 将第一欧式距离最近的最近邻数量的多个所述历史用户特征向量作为所述目标用户 特征向量的第二 最近邻向量； 将每个历史用户特征向量的第二欧式距离最近的最近邻数量的整体向量集合中多个 其他向量作为对应所述历史用户特 征向量的第三 最近邻向量； 将所述第二最近邻向量和所述第三最近邻向量确定为所述目标用户特征向量的广义 近邻向量； 将所述广义近邻向量中既为所述第二最近邻向量又为所述第三最近邻向量的向量确 定为目标用户特 征向量的所述互近邻向量。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述互近邻向量的互近邻数量确 定筛选数量和保留数量， 包括： 将所述互近邻数量乘以预设的筛 选保留系数， 得到所述筛 选数量； 将所述互近邻数量除以预设的筛 选保留系数， 得到所述保留数量。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述判断所述备选向量的筛选数量的第 一 最近邻向量中所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留数量， 若是， 将所述备选 向权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375485 A 2量作为已选向量， 包括： 将所述目标用户特 征向量和所述历史用户特 征向量进行聚类， 得到整体向量 集合； 基于所述备选向量和整体向量集合中除所述备选向量的多个其他向量， 分别得到所述 备选向量和所述整体向量 集合中除所述备选向量的多个其 他向量的第三欧式距离； 将第三欧式距离最近的筛选数量的所述整体向量集合中除所述备选向量的多个其他 向量作为备选向量的多个所述第一 最近邻向量； 判断所述第一最近邻向量中包括的所述互近邻向量的数量是否大于或等于所述保留 数量， 若是， 将所述备选向量作为已选向量。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于多个所述已选向量和所述互近邻 向量对应的待定用户类型， 确定目标用户的目标用户类型， 包括： 将所述已选向量和互近邻向量进行聚类， 得到最终向量 集合； 基于所述最终向量集合中的最终向量元素对应的待定用户类型， 确定所述历史用户类 型对应的所述 最终向量元 素的最终向量元 素数量； 将所述最终向量元 素数量最大的所述历史用户类型确定为所述目标用户类型。 8.一种理财产品推送装置， 其特 征在于， 包括： 第一近邻筛选模块， 用于基于预设的目标用户特征向量、 最近邻数量和历史用户特征 向量， 确定所述目标用户特征向量的多个广义近邻向量和互近邻向量， 其中所述广义近邻 向量包括所述互近邻向量； 基于所述互近邻向量的互近邻数量确定筛选数量和保留数量； 其中， 所述筛 选数量大于所述保留数量； 第二近邻 筛选模块， 用于将所述广义近邻向量中除所述互近邻向量的其他向量作为多 个备选向量， 分别判断所述备选向量的筛选数量的第一最近邻向量中所述互近邻向量的数 量是否大于或等于所述保留数量， 若是， 将所述备选向量作为已选向量； 推送模块， 用于基于多个所述已选向量和所述互近邻向量对应的待定用户类型， 确定 目标用户的目标用户类型， 基于所述目标用户类型向目标用户推送理财产品。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述方 法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行 时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述方法。 11.一种计算机程序产品， 其特征在于， 所述计算机程序产品包括计算机程序， 所述计 算机程序被处 理器执行时实现权利要求1至7中任一所述方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375485 A 3