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摘要：本发明公开了一种智能化金融产品推荐系统及其方法，本发明通过用户特征获取模块和用户行为分析模块，本申请能够全面收集用户的显性数据和隐性数据，并生成两个独立的金融产品推荐列表。列表融合模块将这些数据进行有效整合，生成基于用户多维数据的综合推荐列表。标准特征映射模块进一步将用户特征与产品特征进行精准匹配，确保推荐结果高度个性化和精准化，满足用户的个性化需求，此外基于实时数据的用户行为分析模块和产品推荐值计算模块。通过对用户浏览行为的实时监控和分析，系统能够动态调整推荐策略，并生成优化后的金融产品推荐列表。这种实时响应机制确保了推荐结果与用户当前需求和市场条件的高度契合，提升了用户体验和满意度。
主权项：1.一种智能化金融产品推荐系统，其特征在于，包括：用户特征获取模块，用户特征获取模块用于根据待推荐对象的人脸图像特征生成第一金融产品推荐列表；用户行为分析模块，用户行为分析模块用于根据待推荐对象浏览金融产品详情页面的时长生成第二金融产品推荐列表；列表融合模块，列表融合模块用于对所述第一金融产品推荐列表和所述第二金融产品推荐列表进行融合，得到基于用户隐性数据的金融产品推荐列表；标准特征映射模块，标准特征映射模块用于根据由金融产品推荐图生成的候选用户特征组和候选产品特征组获取标准特征映射对，并将标准特征映射对中的标准用户特征和标准产品特征进行特征融合，得到标准推荐特征；产品推荐值计算模块，产品推荐值计算模块用于根据所有标准推荐特征生成标准推荐特征组，并根据所述标准推荐特征组计算金融产品的产品推荐值；金融产品推荐模块，金融产品推荐模块用于将产品推荐值大于推荐阈值的金融产品推荐给目标金融用户。
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