(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211121757.7 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 平安消费金融有限公司 地址 200120 上海市浦东 新区自由贸易试 验区陆家嘴环路13 33号18层 (72)发明人 周开用　 (74)专利代理 机构 深圳市沃德知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44347 专利代理师 高杰　于志光 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/9535(2019.01) (54)发明名称 基于用户行为配置化的产品推荐方法、 装 置、 设备及 介质 (57)摘要 本发明涉及人工智能技术， 揭露了一种基于 用户行为配置化的产品推荐方法， 包括： 获取用 户手机APP的历史浏览记录、 浏览时长， 并生成用 户行为记录表； 构建跑批配置表并搭建大数据跑 批服务； 分析用户的行为， 得到用户的浏览偏好， 根据用户的浏览偏好配置主推产品的属性， 并生 成到主推产品属性表； 从产品表中选出推荐产 品， 并将推荐产品填入预设的推荐表格中， 将推 荐表格确立为用户自动推荐表， 向用户手机APP 推送所述用户自动推荐表中的推荐产品。 此外， 本发明还涉及区块链技术， 浏览偏好及产品属性 可存储于区块链的节点。 本发明还提出一种基于 用户行为配置化的产品推荐装置、 电子设备以及 存储介质。 本发明可以提高产品推荐精确度。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 115409581 A 2022.11.29 CN 115409581 A 1.一种基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 利用预设的埋点服务获取用户手机APP的历史浏览记录、 浏览时长， 并根据所述历史浏 览记录、 浏览时长生成用户行为记录表； 利用预设的后台配置系统配置跑批因子， 根据所述跑批因子构建跑批配置表， 根据所 述跑批配置表搭建大 数据跑批服 务； 根据所述大数据跑批服务分析用户的行为， 得到用户的浏览偏好， 根据用户的浏览偏 好配置主推产品的属性， 并根据所述主推产品的属性建立主推产品属性表； 根据所述主推产品属性表从预设的产品表中选出推荐产品， 并将所述推荐产品填入预 设的推荐表格中， 将所述推荐表格确立为用户自动推荐表， 向用户手机APP推送所述用户自 动推荐表中的推荐产品。 2.如权利要求1所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在于， 所述利用预 设的埋点服务获取用户手机APP的历史浏览记录、 浏览时长， 并根据所述历史浏览记录、 浏 览时长生成用户行为记录表， 包括： 获取预设的埋 点服务； 在预设第一空白表内记录通过所述埋点服务提取到的所述历史浏览记录、 浏览时长， 得到用户行为记录表。 3.如权利要求2所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在于， 所述获取预 设的埋点服务， 包括： 获取预设的埋 点需求在用户手机中对应的埋 点元； 获取所述埋点元的信息API； 根据所述信息API从信息处 理系统调取埋 点服务。 4.如权利要求1所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所 述跑批因子构建跑批配置表， 根据所述跑批配置表搭建大 数据跑批服 务， 包括： 获取预设的后台配置系统中的配置因子及所述配置因子对应的因子数据； 将所述配置因子以及所述因子数据填入预设的第二空白表得到跑批配置表； 根据所述跑批配置表搭建大 数据跑批服 务框架； 在所述大 数据跑批服 务框架中配置预设的跑批规则， 得到大 数据跑批服 务。 5.如权利要求1所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据 所 述大数据跑批服 务分析用户的行为， 得到用户的浏览偏好， 包括： 利用大数据跑批服 务统计所述用户行为记录表中各 数据对应的用户行为的发生频率； 将超过预设频率 值的用户行为确定为用户的浏览偏好。 6.如权利要求1所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在于， 所述根据用 户的浏览偏好配置主推产品的属 性， 并根据所述主推产品的属 性建立主推产品属 性表， 包 括： 获取用户的浏览偏好的偏好分词， 将所述偏好分词转 化成偏好向量； 获取预设产品属性的产品分词， 将所述产品分词转 化成产品向量； 利用匹配度计算公式计算所述偏好向量和产品向量的匹配度； 选取超过 预设匹配度的产品向量对应的产品为主推产品； 将主推产品对应的产品属性填入预设的第 三空白表内， 并将所述第 三空白表命名为主权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115409581 A 2推产品属性表。 7.如权利要求1至6中任一项所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法， 其特征在 于， 所述根据所述主推产品属 性表从预设的产品表中选出推荐产品， 并将所述推荐产品填 入预设的推荐表格中， 将所述推荐表格确立 为用户自动推荐表， 包括： 根据主推产品属性表建立主推产品决策树模型； 将主推产品属性逐一输入决策树模型； 将每次得出的产品记录汇总在预设的推荐表格中， 删除所述推荐表格 内多余的相同产 品； 所述推荐表格即为用户推荐表， 完成确立用户自动推荐表。 8.一种基于用户行为配置化的产品推荐装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 行为记录模块： 利用预设的埋点服务获取用户手机APP的历史浏览记录、 浏览时长， 并 根据所述历史浏览记录、 浏览时长生成用户行为记录表； 建立服务模块： 利用预设的后台配置系统配置跑批因子， 根据所述跑批因子构建跑批 配置表， 根据所述跑批配置表搭建大 数据跑批服 务； 构建表格模块： 根据 所述大数据跑批服务分析用户的行为， 得到用户的浏览偏好， 根据 用户的浏览偏好配置主推产品的属性， 并根据所述主推产品的属性建立主推产品属性表； 自动推送模块： 根据所述主推产品属性表从预设的产品表中选出推荐产品， 并将所述 推荐产品填入预设的推荐表格中， 将所述推荐表格确立为用户自动推荐表， 向用户手机APP 推送所述用户自动推荐表中的推荐产品。 9.一种电子设备， 其特 征在于， 所述电子设备包括： 至少一个处 理器； 以及， 与所述至少一个处 理器通信连接的存 储器； 其中， 所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序， 所述计算机程 序被所述至少一个处理器执行， 以使 所述至少一个处理器能够执行如权利要求 1至7中任意 一项所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法。 10.一种计算机可读存储介质， 存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7中任意 一项所述的基于用户行为配置化的产品推荐方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115409581 A 3