申请/专利权人：山东科技大学

申请日：2023-12-15

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117788177A

主分类号：G06Q40/08

分类号：G06Q40/08;G06F16/9535;G06Q30/0601;G06F17/16;G06N3/084

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于张量分解的可解释保险策略推荐方法，属于信息处理领域，包括如下步骤：步骤1、从客户评论中提取情感信息和属性信息，建模为三阶张量；步骤2、利用张量分解技术进行张量分解，并设计目标损失函数；步骤3、采用随机梯度下降方法优化目标损失函数；步骤4、计算客户对产品的总体评分，生成个性化推荐和解释。本发明充分利用客户在各个渠道留下的反馈和评论信息，引入短语情感分析技术，从评论信息中提取客户的情感；同时利用多维张量将客户多个属性进行建模，更细粒度的刻画客户的偏好，提高了推荐方法和结果的可解释性。

主权项：1.一种基于张量分解的可解释保险策略推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、从客户评论中提取情感信息和属性信息，建模为三阶张量；步骤2、利用张量分解技术进行张量分解，并设计目标损失函数；步骤3、采用随机梯度下降方法优化目标损失函数；步骤4、计算客户对产品的总体评分，生成个性化推荐和解释。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 山东科技大学 一种基于张量分解的可解释保险策略推荐方法

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