基于遗传算法的最优相关性产品获取方法与流程

本发明涉及金融服务，尤其是基于遗传算法的最优相关性产品获取方法。

背景技术：

1、随着金融科技的迅猛发展，金融服务行业正面临着越来越多的挑战，尤其在提供个性化服务方面。传统的产品推荐系统多依赖于简单的规则匹配或者人工经验，往往无法充分利用客户的详细个人信息、社交网络关系和历史交易行为来进行精细化管理。这导致了推荐系统在准确性、个性化程度以及响应市场变化的灵活性方面存在不足。为了克服现有技术的不足，需要一种能够综合分析客户的多维度信息，并提供动态且优化的个性化产品推荐的新方法。

2、通过先进的计算方法，有可能实现更为精准的客户需求预测和产品匹配。遗传算法以其在全局搜索能力和优化问题解决方面的优势而著称，但在面对特定的优化问题时，它可能陷入局部最优解。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，用于提供高度个性化的银行产品推荐，并提高销售效率和市场竞争力。

2、本发明提供的基础方案：基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，包括以下步骤：

3、s100、收集客户的个人信息、社会关系网络和历史交易行为数据；

4、s200、根据收集到的数据，初始化一个种群，种群中的每个个体代表一个可能的银行产品推荐方案；

5、s300、定义适应度函数，所述适应度函数用来评估每个推荐方案的适应度；

6、s400、通过选择操作，产生新一代的推荐方案；

7、s500、通过禁忌搜索算法对遗传算法的结果进行局部搜索和优化；

8、s600、从优化后的种群中选出适应度最高的推荐方案。

9、本发明的实现原理与有益效果：本发明提出了一种基于遗传算法的最优相关性产品获取方法。通过结合客户的个人信息、社会关系网络和历史交易行为数据，使用遗传算法初始化推荐方案种群，并通过适应度函数评估每个方案。然后，通过禁忌搜索算法对遗传算法的结果进行局部搜索和优化，从而提供高度个性化的银行产品推荐。本发明的方法能够提高银行产品推荐的相关性和客户满意度，提高销售效率。

10、进一步，所述步骤s300中，适应度函数为：，其中，、、、和是预设的权重参数和常数项，、和分别代表根据客户偏好、历史购买记录和社会关系网络计算出的分数。

11、本方案的有益效果为：适应度函数结合了客户偏好、历史购买记录和社会关系网络三个维度，通过预设的权重参数和常数项调整推荐策略，实现对银行产品推荐的优化，能够更准确地反映客户的真实需求，提高推荐的相关性和满意度。

12、进一步，所述步骤s400中，选择操作采用基于偏好动态调整的轮盘赌选择法，根据客户对不同产品类型偏好的变化动态调整选择概率。

13、所述轮盘赌选择概率的计算公式为：

14、其中：代表个体被选择的概率；和是权重参数；是个体当前的偏好得分；是个体在时间的偏好趋势预测值，所述预测值采用时间序列分析进行预测。

15、本方案的有益效果为：通过结合当前偏好得分和对未来偏好趋势的预测，能够动态调整产品推荐的概率，确保推荐内容与客户最新的需求和偏好保持一致，提高推荐系统的准确性和有效性，有助于提升客户满意度。

16、进一步，所述步骤s500，在每次遗传算法迭代后，基于适应度和多样性的复合指标选择个体进行禁忌搜索局部优化。

17、所述复合指标的计算公式为：，其中，是第个个体被选择进行局部优化的得分，是个体的适应度，是个体与种群中其他个体的平均差异度，用于衡量多样性；是一个在0到1之间的参数，用于平衡适应度与多样性的重要性。

18、本方案的有益效果为：通过在遗传算法的每次迭代后引入基于适应度和多样性的复合指标进行个体的禁忌搜索局部优化，促进优质解的识别和利用，增强推荐方案的准确性和满意度，而且通过保持种群的多样性，避免了算法过早收敛于局部最优解。

19、进一步，所述步骤s500中，包括禁忌列表的应用，通过动态禁忌阈值决定是否排除在禁忌列表中的方案，所述的动态禁忌阈值策略的计算公式为：，其中，是第次迭代的禁忌阈值，和分别是禁忌阈值的最大值和最小值，是当前迭代次数，是总迭代次数。

20、本方案的有益效果为：通过包含动态禁忌阈值的禁忌列表，使得局部搜索过程能够根据搜索进度和种群多样性自适应地调整对解空间的探索范围和深度，有效避免搜索过程过早陷入局部最优解，增加了算法跳出局部最优的能力，从而提高了解的全局最优性。

技术特征：

1.基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，所述步骤s300中，适应度函数为：，其中，、、、和是预设的权重参数和常数项，、和分别代表根据客户偏好、历史购买记录和社会关系网络计算出的分数。

3.根据权利要求2所述的基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，所述步骤s400中，选择操作采用基于偏好动态调整的轮盘赌选择法，根据客户对不同产品类型偏好的变化动态调整选择概率。

4.根据权利要求3所述的基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，所述轮盘赌选择概率的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，所述步骤s500，在每次遗传算法迭代后，采用复合指标选择个体进行禁忌搜索局部优化。

6.根据权利要求5所述的基于遗传算法的最优相关性产品获取方法，其特征在于，所述复合指标的计算公式为：，其中，是第个个体被选择进行局部优化的得分，是个体的适应度，是个体与种群中其他个体的平均差异度，用于衡量多样性；是一个在0到1之间的参数。

技术总结
本发明涉及金融服务技术领域，尤其是基于遗传算法的最优相关性产品获取方法。该方法包括以下步骤：收集客户的个人信息、社会关系网络和历史交易行为数据；根据收集到的数据，初始化一个种群，种群中的每个个体代表一个可能的银行产品推荐方案；定义适应度函数，所述适应度函数用来评估每个推荐方案的适应度；通过选择操作，产生新一代的推荐方案；通过禁忌搜索算法对遗传算法的结果进行局部搜索和优化；从优化后的种群中选出适应度最高的推荐方案。本发明通过结合遗传算法和禁忌搜索分析客户信息，提供高度个性化的银行产品推荐，有助于提高销售效率。

技术研发人员：赵旗飞
受保护的技术使用者：重庆富民银行股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/16