业务推荐方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及数据处理，尤其涉及一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着运营商宽带业务的发展，当前对于光纤到房间(fiber to the room，fttr)(即千兆光网)业务的营销活动，如何确定目标客户群(即潜在用户)，以提高fttr业务营销触达率已经成为关键问题。目前fttr业务营销可以通过传统的地推活动实现，例如由营销人员针对各个营销区域逐个进行一致性的营销活动，以向营销区域的住户营销产品；也可以通过智能推荐实现，例如通过获取用户使用wifi上网的公网ip地址判断公网ip地址是否为本运营商宽带业务所提供，以向非本运营商的客户群体推荐本运营商的宽带业务；或者，通过将用户的宽带业务偏好信息与宽带业务厅店匹配，以向用户推荐目标宽带业务厅店中目标宽带业务的相关信息以及通过将用户数据信息的经纬度信息与宽带业务信息进行关联分析，再根据关联分析结果向潜在用户进行宽带业务推荐。

2、在上述方法中，通过传统的地推活动进行营销时，需要投入大量的人力和物力，导致宽带营销成本较高，但营销的受众群体较窄，用户办理业务的意愿不明确。同时，营销活动的针对性不强，营销产品难以满足营销区域内住户的需求，导致fttr业务营销效率较低。通过公网ip地址只能筛选非本运营商的客户群体，导致受众群体较小，同时无法对fttr潜在用户进行精准营销。通过用户的宽带业务偏好信息进行宽带推荐，存在宽带业务推荐不准确的问题。通过用户数据信息的经纬度信息进行宽带推荐，导致获得的潜在用户较少且不精准的问题，并且无法对提取的客户进行数据清洗，获取真正有价值的客户。因此，确定fttr业务潜在用户的精确度较低、对fttr业务营销的效率较差。

技术实现思路

1、本技术提供一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质，用于解决业务营销活动的受众群体较窄、业务营销活动的针对性不强的问题，从而提高确定fttr业务潜在用户的精确度、对fttr业务营销的效率。

2、为达到上述目的，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，提供了一种业务推荐方法，方法包括：获取多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息，多个目标用户为已办理目标业务的用户，目标数据信息包括以下至少一项：目标业务的产品信息、目标用户的出账信息、目标用户的基础信息；对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行目标数据处理，得到每个目标用户对应的多个目标属性特征，目标数据处理包括：数据清洗、数据特征归一化；基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到目标模型，目标模型用于确定目标业务对应的潜在用户；将多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息分别输入至目标模型中，从多个待测用户中确定出目标潜在用户，目标潜在用户为多个待测用户中与目标业务的匹配度大于第一预设阈值的用户。

4、在一种可能的实现方式中，对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行目标数据处理，得到每个目标用户对应的多个目标属性特征，包括：确定多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息，并确定每个目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量；当确定任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量小于第二预设阈值时，通过预设参数填充任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息；当确定任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量大于或等于第二预设阈值时，将任一目标用户对应的目标数据信息删除；对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行独热编码处理，得到多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征。

5、在一种可能的实现方式中，多个目标用户包括至少一个训练用户和至少一个测试用户；基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到目标模型，包括：基于至少一个训练用户中的每个训练用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到训练模型；基于至少一个测试用户中的每个测试用户对应的多个目标属性特征，对训练模型进行测试，确定训练模型对应的准确度；基于训练模型对应的准确度，对训练模型包括的参数进行调整得到目标模型。

6、在一种可能的实现方式中，方法还包括：在基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征对预设模型进行训练时，确定每个目标用户对应的多个目标属性特征中的每个目标属性特征的重要度；基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征中的每个目标属性特征的重要度，确定至少一个重要属性特征，重要属性特征为重要度大于第三预设阈值的目标属性特征。

7、在一种可能的实现方式中，将多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息分别输入至目标模型中，从多个待测用户中确定出目标潜在用户，包括：对多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息进行目标数据处理，得到每个待测用户对应的多个目标属性特征；将多个待测用户中的每个待测用户对应的多个目标属性特征中包括的重要属性特征分别输入至目标模型中，从多个待测用户中确定出目标潜在用户；基于多个待测用户中的每个待测用户对应的多个目标属性特征中包括的重要属性特征的重要度，确定每个目标潜在用户对应的推荐原因。

8、第二方面，提供了一种业务推荐装置，业务推荐装置包括：获取单元、处理单元和确定单元；获取单元，用于获取多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息，多个目标用户为已办理目标业务的用户，目标数据信息包括以下至少一项：目标业务的产品信息、目标用户的出账信息、目标用户的基础信息；处理单元，用于对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行目标数据处理，得到每个目标用户对应的多个目标属性特征，目标数据处理包括：数据清洗、数据特征归一化；处理单元，还用于基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到目标模型，目标模型用于确定目标业务对应的潜在用户；处理单元，还用于将多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息分别输入至目标模型中；确定单元，用于从多个待测用户中确定出目标潜在用户，目标潜在用户为多个待测用户中与目标业务的匹配度大于第一预设阈值的用户。

9、在一种可能的实现方式中，确定单元，还用于确定多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息，并确定每个目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量；处理单元，还用于当确定任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量小于第二预设阈值时，通过预设参数填充任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息；处理单元，还用于当确定任一目标用户对应的目标数据信息中缺失的数据信息的数量大于或等于第二预设阈值时，将任一目标用户对应的目标数据信息删除；处理单元，还用于对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行独热编码处理，得到多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征。

10、在一种可能的实现方式中，多个目标用户包括至少一个训练用户和至少一个测试用户；处理单元，还用于基于至少一个训练用户中的每个训练用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到训练模型；处理单元，还用于基于至少一个测试用户中的每个测试用户对应的多个目标属性特征，对训练模型进行测试，确定训练模型对应的准确度；处理单元，还用于基于训练模型对应的准确度，对训练模型包括的参数进行调整得到目标模型。

11、在一种可能的实现方式中，确定单元，还用于在基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征对预设模型进行训练时，确定每个目标用户对应的多个目标属性特征中的每个目标属性特征的重要度；确定单元，还用于基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征中的每个目标属性特征的重要度，确定至少一个重要属性特征，重要属性特征为重要度大于第三预设阈值的目标属性特征。

12、在一种可能的实现方式中，处理单元，还用于对多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息进行目标数据处理，得到每个待测用户对应的多个目标属性特征；处理单元，还用于将多个待测用户中的每个待测用户对应的多个目标属性特征中包括的重要属性特征分别输入至目标模型中；确定单元，还用于从多个待测用户中确定出目标潜在用户；确定单元，还用于基于多个待测用户中的每个待测用户对应的多个目标属性特征中包括的重要属性特征的重要度，确定每个目标潜在用户对应的推荐原因。

13、第三方面，一种电子设备，包括：处理器以及存储器；其中，存储器用于存储一个或多个程序，一个或多个程序包括计算机执行指令，当电子设备运行时，处理器执行存储器存储的计算机执行指令，以使电子设备执行如第一方面的一种业务推荐方法。

14、第四方面，提供了一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，该一个或多个程序包括指令，上述指令当被计算机执行时使计算机执行如第一方面的一种业务推荐方法。

15、本技术提供了一种业务推荐方法、装置、设备及存储介质，应用于对业务进行推荐的场景中。在需要对业务进行推荐时，可以获取已办理目标业务的多个目标用户中的每个目标用户对应的包括目标业务的产品信息、目标用户的出账信息、目标用户的基础信息中至少一项的目标数据信息，并对多个目标用户中的每个目标用户对应的目标数据信息进行包括数据清洗、数据特征归一化的目标数据处理，得到每个目标用户对应的多个目标属性特征。进一步的，基于多个目标用户中的每个目标用户对应的多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到用于确定目标业务对应的潜在用户的目标模型。以将多个待测用户中的每个待测用户对应的数据信息分别输入至目标模型中，从多个待测用户中确定出与目标业务的匹配度大于第一预设阈值的目标潜在用户。通过上述方法，在需要对业务进行推荐时，可以获取多个目标用户的目标数据信息，并对目标数据信息进行目标数据处理，得到多个目标属性特征，然后基于多个目标属性特征，对预设模型进行训练得到目标模型，以将多个待测用户中的数据信息分别输入至目标模型中，确定出目标潜在用户，以基于目标潜在用户进行业务推荐。从而解决在对业务进行推荐时，获取的潜在用户较少且不精准的问题。从而提高了确定业务潜在用户的精确度、对业务营销的效率。