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摘要:本申请公开了一种金融产品推荐模型的训练方法及装置、金融产品推荐方法及装置、电子设备、计算机程序产品,该训练方法包括:获取客户初始数据集,包括客户基础数据和金融产品历史购买数据,以此构建训练数据集;将训练数据集输入序列到序列网络的编码子网络中,得到编码特征;将编码特征输入融合注意力网络,得到融合注意力特征;将融合注意力特征输入序列到序列网络的解码子网络中,得到解码特征;根据融合注意力特征和解码特征确定金融产品推荐结果,以此优化金融产品推荐模型的参数。本申请综合考虑了客户购买金融产品的状态数据及时序数据,通过融合注意力网络的设计,实现对客户数据的多维度分析和学习,提高了金融产品推荐的精准性。
主权项:1.一种金融产品推荐模型的训练方法,其特征在于,所述金融产品推荐模型由序列到序列网络和融合注意力网络构成,所述金融产品推荐模型的训练方法包括:获取客户初始数据集并根据所述客户初始数据集构建训练数据集,所述客户初始数据集包括客户基础数据和金融产品历史购买数据;将所述训练数据集输入所述序列到序列网络的编码子网络中,得到所述编码子网络输出的编码特征;将所述编码子网络输出的编码特征输入所述融合注意力网络,得到所述融合注意力网络输出的融合注意力特征;将所述融合注意力特征输入所述序列到序列网络的解码子网络中,得到所述解码子网络的解码特征;根据所述融合注意力特征和所述解码特征确定金融产品推荐模型的推荐结果,并根据所述金融产品推荐模型的推荐结果优化所述金融产品推荐模型的参数,得到训练好的金融产品推荐模型。
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百度查询: 中国邮政储蓄银行股份有限公司 金融产品推荐模型的训练方法及装置、金融产品推荐方法及装置、电子设备、计算机程序产品
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