一种基于类别选择的保险检索方法与流程

本发明涉及一种基于类别选择的保险检索方法，属于数据库检索技术领域。

背景技术：

由于生活质量与教育水平的不断提高，人们更愿意购买保险来保障自己的生命财产安全。随着保险行业的蓬勃发展，保险的种类及数量的剧增，用户越来越难以从名目繁多的保险险种中选择自己心仪的或者适合自己的保险产品。如何快捷的检索适合用户的保险类型，对保险企业及用户来书都是极大的挑战。目前，有关保险类型检索的系统非常少，保险推荐一般是根据保险销售顾问根据经验向顾客介绍险种，或者是由顾客在门类繁多的产品中自己逐一对比选择险种。这种方式不仅费时费力，且购买效率与顾客体验都不高。但是，市面上的推荐或检索方法一般都是对于电影、淘宝产品、音乐等做推荐，还未出现非常成熟的保险类型检索方法。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是提出一种基于类别选择的保险检索方法，用以解决上述问题。

本发明的技术方案是：一种基于类别选择的保险检索方法，其特征在于：首先对保险公司业务数据进行采集，建立原始数据库；其次，对保险类别进行统一编码，使用apriori算法对编码后的数据库中的信息进行处理，产生频繁项集以及关联关系集合，依据频繁项集以及关联关系集合分别建立频繁项集以及关联关系集保险检索信息库；再次，建立用户匹配模式：对无购买历史的客户，建立检索标签并按保险的基本大类类别，检索匹配频繁项集信息库，产生检索列表；对已有购买历史的用户，提取用户购买信息，与关联关系集信息库中的信息做匹配，产生检索列表；最后，选择匹配模式，产生检索列表信息。

2、根据权利要求1所述的基于类别选择的保险检索方法，其特征在于具体步骤为：

step1：建立原始保险信息数据库：根据保险公司业务数据建立原始数据库；

step1.1：建立保险险种信息表：根据保险公司业务范围统计出所经营的保险种类信息，建立保险险种信息表，保险险种信息表包括：险种名称，编号，类别，详细介绍四项(保险险种信息表中数据项结构为【险种名称编号类别详细介绍】)，保险险种信息表用于链接展示检索结果列表中具体险种信息；

step1.2：建立保险信息表：根据保险公司保险业务数据建立保险信息表，保险信息表包括客户编号，以及对应编号客户所购买的险种编号集合b(保险信息表中数据项的结构为【客户编号对应编号客户所购买险种的编号集合b】)，保险信息表用于产生最终的检索信息表；

其中：假设保险种类总数为n，n∈n^*为非负整数，ai表示某一种险种，其所对应的险种编号为bi，bi∈(1，n)，ai与bi为一一对应的关系，险种集合a＝{ai|ai∈(1,n),i∈(1,n)}，险种编号集合b＝{bi|bi∈(1,n),i∈(1,n)}；

step2：建立保险检索信息库：依据step1.2中的保险信息表，使用apriori算法产生产生频繁项集和关联关系集合，由频繁项集得到检索信息表1，检索信息表1包括保险类别集合、险种集合a、对应险种编号集合b(包括2种以上险种的编号)、支持度(频次)这几个字段；由关联关系集合得到检索信息表2，检索信息表2包括险类别集合，险种编号集合(包含一种或者多种险种编号)，关联险种编号集合(包含一种或者多种险种编号)，将检索信息表1与检索信息表2作为保险检索信息库的表；

step2.1：使用apriori算法建立保险检索信息库：

产生频繁一项集：遍历step1.2中产生的保险信息表，根据每个客户的险种集合统计，客户购买过某种保险，则该险种对应的频次加1(每个险种的初始频次为0)；统计完所有客户所购买的险种信息后，筛选出频次高于最小支持度min_sup的险种产生频繁一项集l1，l1即为对所有客户数据中单种保险的频次表中频次高于最小支持度的险种，其格式为：【险种编号集合b|对应频次】；

产生频繁k(k>1)项集：在k次扫描时，利用第k-1次得到的结果lk-1项集中子集，两两排列组合得到新子集，即候选项集ck，设：ck∈ck，即ck是一个候选k项集，ck-1是ck的一个(k-1)项子集，若满足即候选k项ck候选k项集的集合ck中删除，最后，在原始信息表中求取对应子集的频次，筛选出ck中频次高于最小支持度min_sup的险种集合产生频繁k项集lk；

重复步骤2直至不能出现更大的频繁项集；

由频繁项集产生强关联规则：对于k≥2频繁项集的每个项集产生关联规则，即求取每个子集频次与其他所有子集的频次之前的运算值是否满足大于等于最小置信度min_conf，假设所求子集频次为sup_l，该子集与其他某一子集同时出现的频次为sup_s，如满足(sup_lsup_s)≥min_conf则表明两个子集具有强关联关系，并将信息以【险种编号集合bi|关联险种编号集合bj】的格式存储；

step2.2：建立检索信息库：将step2.1中得到的lk项集中每一项集集合中的元素以编号遍历从step1.1中的保险险种信息表检索出对应的类别及险种后以【险种类别集合|险种集合a|险种编号集b|对应频次】的格式存入检索信息表1；将关联关系集以每一项的格式为：【险种编号集合bi对应类别集合|险种编号集合bi|关联险种编号集合bj】的形式存入检索信息表2；

step3：建立用户匹配模式：对无保险购买历史的客户，建立检索标签按保险的基本大类类别，即人身保险、人寿保险、人身意外伤害保险、健康保险、医疗保险、财产保险、车险分类；检索匹配检索信息表1，产生检索列表；

该种方法也可以用于有购买历史的用户检索了解信息；对已有购买历史的用户，提取用户购买信息，与检索信息表2中的信息做匹配，产生检索列表，最后，由用户或者业务人员选择匹配模式，产生检索列表信息；两种检索信息列表中得到的都是险种的编号，根据编号连接step1.1中的保险险种信息表，查看险种的具体信息；

step4：用户检索产生检索列表：将用户检索标签的类别与提取到保险检索信息库中信息逐次对比，根据信息库中的信息将列表呈现给用户；

step5：保险检索信息库更新：分析保险公司具体业务量，定期更新保险检索信息库，即每周或者每月将业务数据加入保险原始数据库，然后重复step1-step3的工作。

本发明的有益效果是：

1、本发明专利通过使用联合网络，对用户通讯录网络及通讯工具用户网络进行映射处理，根据用户所熟悉的好友保险信息，建保险检索信息库，实现了用户对保险险种的匹配。并且，在建立保险检索信息库时使用了apriori算法，提升了检索效率。

2、本发明专利针对保险检索现象，提供了保险险种实时检索，极大的节省了用户咨询及查询相关资料的时长，避免了时间资源的浪费，处理速度快，且能够精确的满足用户需求。让用户可以更加精准的检索到适合的险种，提高了用户体验度。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明apriori算法实现流程图；

图3是本发明中实施例1生成检索表的示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。

实施例1：如图1-3所示，step1：建立原始保险信息数据库：根据保险公司业务数据建立原始数据库。

step1.1：建立保险险种信息表：根据该保险公司具体业务范围统计出所经营的保险种类信息，建立保险险种信息表。保险险种信息表包括：险种名称，编号，类别，详细介绍四项(保险险种信息表中数据项结构为【险种名称编号类别详细介绍】)。保险险种信息表用于链接展示检索结果列表中具体险种信息。

step1.2：建立保险信息表：根据该保险公司保险业务数据建立保险信息表。保险信息表包括客户编号，以及对应编号客户所购买的险种编号集合b(保险信息表中数据项的结构为【客户编号对应编号客户所购买险种的编号集合b】)。保险信息表用于产生最终的检索信息表。如图3所示的保险信息表的示例中客户1购买的险种有{15,6,3,5,11}。

其中：假设保险种类总数为22，示例中n为22，i∈(1,n)，ai表示某一种险种，其所对应的险种编号为bi，bi∈(1,n)。ai与bi为一一对应的关系。险种集合a＝{ai|ai∈(1,n),i∈(1,n)}，险种编号集合b＝{bi|bi∈(1,n),i∈(1,n)}。

step2：建立保险检索信息库：依据step1.2中的保险信息表，使用apriori算法产生产生频繁项集和关联关系集合。由频繁项集得到检索信息表1，检索信息表1主要包括保险类别集合、险种集合a、对应险种编号集合b(包括2种以上险种的编号)、支持度(频次)这几个字段；由关联关系集合得到检索信息表2，检索信息表2包括险类别集合，险种编号集合(包含一种或者多种险种编号)，关联险种编号集合(包含一种或者多种险种编号)。将检索信息表1与检索信息表2作为保险检索信息库的表。

step2.1：使用apriori算法建立保险检索信息库：

(1)产生频繁一项集：遍历step1.2中产生的保险信息表，根据每个客户的险种集合统计，如客户有购买某种保险，则该险种对应的频次加1(每个险种的初始频次为0)。统计完所有客户所购买的险种信息后，筛选出频次高于最小支持度min_sup的险种产生频繁一项集l1。l1即为对所有客户数据中单种保险的频次表中频次高于最小支持度的险种，其格式为【险种编号集合b|对应频次】。

(2)产生频繁k(k>1)项集：在k次扫描时，利用第k-1次得到的结果lk-1项集中子集，两两排列组合得到新子集，即候选项集ck。设：ck∈ck，即ck是一个候选k项集，ck-1是ck的一个(k-1)项子集，若满足即候选k项ck候选k项集的集合ck中删除。最后，在原始信息表中求取对应子集的频次，筛选出ck中频次高于最小支持度min_sup的险种集合产生频繁k项集lk。

(3)重复步骤2)直至不能出现更大的频繁项集。

(4)由频繁项集产生强关联规则：对于k≥2频繁项集的每个项集产生关联规则，即求取每个子集频次与其他所有子集的频次之前的运算值是否满足大于等于最小置信度min_conf。假设所求子集频次为sup_l，该子集与其他某一子集同时出现的频次为sup_s，如满足(sup_l/sup_s)≥min_conf则表明两个子集具有强关联关系，并将信息以【险种编号集合bi|关联险种编号集合bj】的格式存储。

step2.2：建立检索信息库：将step2.1中得到的lk项集中每一项集集合中的元素以编号遍历从step1.1中的保险险种信息表检索出对应的类别及险种后以【险种类别集合|险种集合a|险种编号集b|对应频次】的格式存入检索信息表1；将关联关系集以每一项的格式为：【险种编号集合bi对应类别集合|险种编号集合bi|关联险种编号集合bj】的形式存入检索信息表2。

step3：建立用户匹配模式：对无保险购买历史的客户，建立检索标签按保险的基本大类类别，即人身保险、人寿保险、人身意外伤害保险、健康保险、医疗保险、财产保险、车险分类，检索匹配检索信息表1，产生检索列表。该种方法也可以用于有购买历史的用户检索了解信息；对已有购买历史的用户，提取用户购买信息，与检索信息表2中的信息做匹配，产生检索列表。最后，由用户或者业务人员选择匹配模式，产生检索列表信息。两种检索信息列表中得到的都是险种的编号，根据编号连接step1.1中的保险险种信息表，查看险种的具体信息。

step4：用户检索产生检索列表：将用户检索标签的类别与提取到保险检索信息库中信息逐次对比，根据信息库中的信息将列表呈现给用户。

step5：保险检索信息库更新：分析保险公司具体业务量，定期更新保险检索信息库。即每周或者每月将业务数据加入保险原始数据库，然后重复step1-step3的工作。

实施例2：一种基于类别选择的保险检索方法，首先针对保险公司业务数据进行采集，建立原始数据库。其次，对保险类别进行统一编码，使用apriori算法对编码后的数据库中的信息进行处理，产生频繁项集以及关联关系集合。依据频繁项集以及关联关系集合分别建立频繁项集以及关联关系集保险检索信息库。再次，建立用户匹配模式：对无购买历史的客户，建立检索标签按保险的基本大类类别，即人身保险、人寿保险、人身意外伤害保险、健康保险、医疗保险、财产保险、车险分类，检索匹配频繁项集信息库，产生检索列表；对已有购买历史的用户，提取用户购买信息，与关联关系集信息库中的信息做匹配，产生检索列表。最后，由用户或者业务人员选择匹配模式，产生检索列表信息。

以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。