摘要
本发明公开了一种目标用户的确定方法、设备、介质及产品,涉及人工智能技术领域。该方法包括:确定与目标金融产品关联的各参考金融产品,以及各参考金融产品的参考产品特征;确定各参考金融产品的历史购买用户的参考用户特征,并基于各参考产品特征以及各参考用户特征确定第一机器学习模型;对各参考用户特征进行聚类,得到参考用户聚类簇,并对各参考用户聚类簇进行处理,得到目标用户特征;确定与各目标用户特征关联的关联用户,将各关联用户确定为目标金融产品的待推荐目标用户。本发明的方案,解决了因为客群匹配错误而导致用户流失的问题,可以准确地确定有真实意图购买目标金融产品的用户,为提升目标金融产品的购买率提供帮助。
技术关键词
机器学习模型
金融
聚类
可读存储介质
人工智能技术
计算机程序产品
电子设备
处理器通信
指令
模块
存储器
曲线
指标
时间段
意图
风险
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深度强化学习模型
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混合整数非线性规划模型
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企业
XGBoost算法
XGBoost模型
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样本
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模糊综合评价模型
指标
标准化方法
电力