(10)申请公布号 (43)申请公布日 2013.12.25
C N 103473354 A
(21)申请号 201310443008.0(22)申请日 2013.09.25
G06F 17/30(2006.01)G06Q 40/08(2012.01)G06Q 30/02(2012.01)
(71)申请人焦点科技股份有限公司
地址210061 江苏省南京市高新区星火路软
件大厦A 座12F (72)发明人周水庚 朱晓然 李丹青 王超珲
周晔 王海清(74)专利代理机构南京知识律师事务所 32207
氯乙酰氯代理人
张苏沛(54)发明名称
本发明属于信息技术中的推荐系统技术领域，特别适合于在Internet 环境下保险推荐应用，对于基于电子商务的其它商品推荐也有借鉴意义。针对基于保险电子商务平台的特点，提出了个性化保险推荐系统的一般性体系构架；考虑到保险电子商务平台的具体场景，设计了基于电子商务平台的保险个性
化推荐流程；将各种推荐方法集成在一个推荐框架下，充分利用各种推荐方法的优点，实现准确可靠的个性化保险推荐；结合使用离线和在线推荐两种模式，保证推荐的及时性；对推荐结果进行解释，指出每个推荐结果是基于用户的哪些行为而给出的；因应保险推荐的特殊性，设计了合理的推荐结果展示界面。(51)Int.Cl. 权利要求书2页 说明书6页 附图7页
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
权利要求书2页 说明书6页 附图7页(10)申请公布号CN 103473354 A *CN103473354A*
1.一种基于电子商务平台的保险推荐系统框架，它分为三层，分别是：推荐数据/知识层、推荐引擎层和推荐实施层，其特征在于： 所述推荐数据/知识层是存储电子商务网站提供的客户数据、保险品种数据、购买交易数据以及客户行为数据；另外，从这些数据中提取、挖掘的用于支持推荐的各种统计信息、规则的知识，这些知识存储在知识库中；
所述推荐引擎层包括支撑推荐的各种数据统计、挖掘算法和具体的推荐算法，包括有：热点产品的统计分析、保险产品销售关联分析、协同推荐、基于内容的推荐、基于案例的推荐；
所述推荐实施层根据来自电子商务网站系统的在线客户访问行为，结合数据库中的相关信息和知识库中的相关知识，利用相关的数据分析与推荐算法，实施具体推荐，并提供一个webservice接口，把推荐结果返回给网站的线上系统。
2.一种基于电子商务平台的保险推荐方法，适用于权利要求1所述的保险推荐系统框架，是基于Internet环境下电子商务平台的保险推荐应用，它将多种推荐方法集成在一个推荐框架下，针对不同的用户给予个性化保险推荐；使用基于特征的协同过滤算法，增加用户偏好这一因素，对用户的打分在时间上做了衰减，较久远的用户行为数据被赋予较低的权重，而最新的用户被赋予较低的权值；对推荐结果进行解释，指出每个推荐结果是基于用户的哪些行为而给出的；针对保险推荐的特殊性，设计
了推荐结果展示界面。
3.根据权利要求2所述的保险推荐方法，其特征在于：通过解析用户的行为数据对用户进行划分，所述行为数据包括：访问的页面地址、时间、用户的cookie信息。
4.根据权利要求2所述的保险推荐方法，其特征在于：所述不同的用户分为：全新用户；有注册信息但没有浏览历史的用户；有浏览历史但没有注册信息的用户；有购买历史的用户。
日向友好学校
5.根据权利要求2所述的保险推荐方法，其特征在于，所述个性化保险推荐包括：统计推荐、关联规则推荐、协同过滤推荐、基于内容推荐。
6.根据权利要求5所述的保险推荐方法，其特征在于，所述统计推荐，采用以下指标来衡量产品的表现：点击次数、购买次数、销售金额、弹出次数、点击率和购买率；其中，弹出是指：在用户的一段会话内最后一次访问的产品，即用户访问到某一个产品，不继续在本网站访问，则记为弹出；弹出频次特别高的产品不被出现在推荐列表中，对这个参数赋予负值；同时保险产品在时间上做衰退处理；把历史数据和近期数据记录下来，分别统计，最终给出一个打分；
以上提到的各因素近期的分值为为x
1，x
2
，x
3
，...，x
k
，历史数据统计得分为y
1
，
y 2，y
3
，...，y
k
，分别给他们a
1
，a
2
，a
3
反倾销条例，...，a
k
的权重；历史数据有一个时间的衰退因子
t(0<t<1)；一个产品的综合统计分数为：
按照得分排序所有的产品。
7.根据权利要求5所述的保险推荐方法，其特征在于，所述关联规则推荐选用Apriori 算法将发现关联规则的过程分为两个步骤：第一步通过迭代，检索出事务数据库中的所有频繁项集，即支持度不低于客户设定的阈值的项集；第二步利用频繁项集构造出满足客户
最小信任度的规则；具体做法就是：首先出频繁1-项集，记为L1；然后利用L1来产生候选项集C2，对C2中的项进行判定挖掘出L2，即频繁2-项集；不断如此循环下去直到无法发现更多的频繁k-项集为止；每挖掘一层Lk就需要扫描整个数据库一遍。
8.根据权利要求5所述的保险推荐方法，其特征在于，所述协同过滤推荐是一种基于特征的推荐方法，其计算步骤如下：
步骤一、根据物品的特征，将原有的物品-用户打分矩阵投影到不同的物品特征上，得
，特征-用户X矩阵设为M x，矩阵中第i 到多个聚合的特征-用户打分矩阵；对每个特征f
x
行第j列的值为用户i评分过的含有特征f
的评分均值：
xj
步骤二、对于每一个用户统计其在各个特征上打分的方差，并用该方差值刻画用户对该特征的好恶程度，方差越大，表明用户对该特征的取值有越强偏向；
步骤三、基于各个特征-用户打分矩阵，预测用户对某新物品的打分值；每一个特征-用户矩阵，运用协同过滤方法均得到一个预测评分，这样得到一组预测评分，P={p^1,p^2,...p^r}；
步骤四、利用步骤二各特征上打分的方差，对步骤三计算得到的打分预测值进行加权平均，得到用户对该物品的最终打分预测值；物品的预测评分为各个特征预测评分的加权平均值，设SD(i,x)表示用户i在特征x上的预测评分标准差，则有：
步骤五、基于最终的打分预测值，进行物品推荐。
舒马赫9.根据权利要求5所述的保险推荐方法，其特征在于，所述基于内容推荐在分析了网站的业务数据后，使用保险产品的属性标签作为保险产品的内容，以此来计算产品之间的相似度；
关于用户内容，根据用户的职业、年龄、性别和收入来衡量用户的潜在购买习惯；
所述保险产品的属性，包括：产品分类、保险使用区域、特保障内容、承保年龄、保障期限；属性间的权重是调节；
使用Pearson相似度公式，建立产品的属性相似度矩阵，在计算出相似度结果后，在数据库中存储这一结果，并根据用户的购买记录推荐与之相似的结果，并作为最终的基于产品内容推荐结果。
基于电子商务平台的保险推荐系统框架及保险推荐方法
技术领域
[0001] 本发明属于信息技术中的推荐系统技术领域，特别适合于Internet环境下基于电子商务的保险推荐，对于其它基于电子商务平台的商品推荐均有借鉴意义。
背景技术
[0002] 随着互联网技术的高速发展和广泛应用，电子商务应用蓬勃发展。新的商业环境在为企业提供新的商机的同时，也对企业提出了新的挑战。以客户为中心的客户关系管理是电子商务环境中企业吸引和提高客户粘性的关键。怎样在瞬息万变的电子商务时代吸引新的客户，并提高自己的用户体验，用足够吸引客户的产品或服务促使他们留下来，成为许多电子商务企业的主要任务。另一方面，客户面对如此众多的选择，要从中挑选出自己真正需要的东西也相当于大海捞针。近年来兴起的推荐系统成为解决这些问题的重要途径之一。
[0003] 推荐系统就是根据用户个人的喜好、习惯来向其推荐信息或商品的程序。最初的研究动机来自于互联网带来的信息爆炸。通常人们借助于搜索引擎来寻所需的内容，但大多数用户很难用几个简短的关键字来准确地描述自己的需要，其结果是要么得不到任何结果，要么不得不从返回的大量列表中逐个查看。于是，设想让一个程序来推测用户的心意，观察什么是用户喜欢的，什么是用户不喜欢的，然后自动地为用户筛选出用户喜欢的内容，过滤掉那些用户不喜欢的内容。在电子商务应用领域，推荐对象变成商家销售的商务。目前，国际上主流电子商务网站中，已有不少成功的推荐系统应用系统，推荐的对象包括影碟、CD、书籍和其它各类商品等。
[0004] 近年来，保险行业与电子商务行业日益结合，成为保险行业发展的新领域。传统的保险销售都需要借助于销售顾问针对客户的需求进行定制推荐，这使得保险行业的电子商务有别于零售业的电子商务平台。这种特殊性要求保险电子商务平台需要提供强大的人性化推荐系统，以方便客户快速，便
捷的了解并选取适合自身需求的保险。
发明内容
[0005] 针对基于保险电子商务平台的特点，本发明提出了了基于电子商务的保险推荐系统框架、流程和实现方法，具有如下特点：
[0006] 1）设计了个性化保险推荐系统的一般性体系构架
[0007] 2）考虑到保险电子商务平台的具体场景，设计了基于电子商务平台的保险个性化推荐流程；
[0008] 3）将各种推荐方法集成在一个推荐框架下，充分利用各种推荐方法的优点，实现准确的、个性化保险推荐；
[0009] 4）结合使用离线和在线推荐两种模式，保证推荐的及时性；
[0010] 5）对推荐结果进行解释，指出每个推荐结果是基于用户的哪些行为而给出的；[0011] 6）针对保险推荐的特殊性，设计了推荐结果展示界面。
附图说明
[0012] 图1本发明的系统构架。
[0013] 图2本发明未有信息的客户进入网站示意图。
[0014] 图3本发明注册用户无浏览购买记录进入网站示意图。
[0015] 图4本发明未注册客户（有浏览记录）进入网站示意图。
[0016] 图5本发明注册客户且有浏览购买记录进入网站示意图。
[0017] 图6本发明网站首页推荐示意图。
[0018] 图7本发明产品分类页推荐示意图。
[0019] 图8本发明产品详情页推荐示意图。
具体实施方式
[0020] 以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
[0021] 英文专有词及缩写词对应中文含义
[0022]
叠泉乡村俱乐部E-commerce(EC)电子商务
Insurance保险
Recommendation system(RS)推荐系统
Recommendation algorithm(RA)推荐算法
Architecture体系构建
Recommendation workflow(RW)推荐流程
On-line recommendation在线推荐
Collaborative filtering(CF)协同过滤
Content-based recommendation基于内容的推荐孔业礼
Association-based recommendation关联推荐
User-based filtering基于用户的过滤
Item-base filtering基于产品的过滤
Human Interface(HI)人机界面
[0023]
[0024] 一、系统构架
[0025] 针对保险电子商务网站特，设计了如图1的基于电子商务平台的保险推荐系统
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