基于协同过滤和神经网络的金融产品推荐方法及系统

本发明公开一种基于协同过滤和神经网络的金融产品推荐方法及系统，方法包括：获取目标用户的相关数据，基于标签相关数据计算喜好相似度，基于喜好相似度构建相似用户集合；得到相似用户集合中历史用户对目标推荐产品的初始兴趣度，通过喜好相似度和初始兴趣度，得到目标用户对目标推荐产品的兴趣度并构建目标推荐产品库；进行动态更新并对更新目标推荐产品库中目标推荐产品的相关数据进行数据预处理得到训练样本集；得到风险预算模型；基于风险预算模型得到目标推荐产品的最优比例并进行可视化展示。能够实时匹配：通过改进的协同过滤算法计算目标用户的兴趣正确识别目标用户的兴趣偏好，找到当前时刻与之匹配的金融产品构建个性化金融产品池。