摘要
本发明公开了一种基于人工智能的数字金融业务推送方法及系统,涉及人工智能和金融科技领域,包括,通过多种渠道实时采集用户多源数据和金融产品文本数据,并进行预处理,生成用户多源数据集和金融产品文本数据的规范化词集合;使用机器学习算法构建用户画像模型,将用户多源数据集输入用户画像模型,生成用户画像向量;通过自然语言处理模型BERT对金融产品文本数据的规范化词集合进行处理,生成金融产品的特征向量;本发明通过多渠道实时采集用户多源数据和金融产品文本数据,并进行预处理,确保数据的全面性、准确性和完整性,采用深度神经网络DNN构建用户画像模型,能够精准地捕捉用户需求和行为特征,从而提升推荐系统的精度。
技术关键词
数字金融业务
推送方法
生成用户画像
构建用户画像
画像模型
文本
自然语言
深度神经网络
机器学习算法
特征提取模块
数据采集模块
DNN算法
高维特征向量
协同过滤算法
强化学习方法
渠道
系统为您推荐了相关专利信息
比价系统
信息展示界面
数据平台
引入缓存机制
任务调度框架
推送装置
子模块
特征提取模块
个性化服务推送方法
格式化