一种金融产品的推荐方法

本发明涉及金融技术领域，具体公开了一种金融产品的推荐方法，收集用户信息生成数据样本，计算异常样本并将其剔除，预测填充缺失数据，形成用户画像；利用神经网络算法对用户画像进行分析，提取出用户的偏好特征、风险承受能力量化值；建立数据库；根据用户画像中的关键信息和金融产品库中的产品信息，利用推荐算法为用户生成个性化的金融产品推荐列表；收集用户对推荐结果的反馈，生成综合反馈数据，不断优化金融产品的推荐算法。本发明利用深度学习神经网络和正则化技术，深度挖掘用户特征，提高特征提取的准确性和可靠性。本发明融合多种推荐算法并考虑多种因素，生成更符合用户个性化需求和市场动态的推荐列表。