摘要
本发明公开了一种业务推荐方法、装置、电子设备和存储介质,涉及金融科技领域,该方法包括:根据历史业务记录获取用户业务特征;根据历史业务记录,通过关联规则算法获取多个备选业务组合,以及各备选业务组合的关联规则特征;其中,关联规则特征包括关联规则支持度、置信度和提升度;根据用户业务特征、各备选业务组合以及各备选业务组合的关联规则特征,通过机器学习模型获取用户的推荐业务。本发明实施例的技术方案,不但避免了对人工经验的依赖,降低了业务推荐过程耗费的人力成本和时间成本,提高了业务推荐方式的推荐效率,而且基于用户本身的已有业务特征,进行针对性的业务推荐,极大地提升了业务推荐结果的匹配程度。
技术关键词
业务推荐方法
关联规则算法
置信度阈值
机器学习模型
业务推荐装置
卷积神经网络模型
电子设备
逻辑回归模型
可读存储介质
计算机程序产品
处理器通信
形态
存储器
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