本技術涉及金融科技領域或其他相關領域，特別是涉及一種金融虛擬資源推薦方法。

背景技術：

1、隨著金融科技技術的發展，出現了虛擬資源推薦技術，目前手機銀行在對潛在用戶進行產品推薦是，通常基于用戶過去的購買和瀏覽行為進行推薦，或者推薦大眾一致認可的產品，并沒有從用戶本質上的需求入手。

2、傳統的虛擬資源推薦技術僅僅浮于用戶表面上的行為信息或者基于大眾等群體行為信息對產品進行推薦。

3、然而，目前的虛擬資源推薦方法，存在不能真正滿足用戶需求的問題。

技術實現思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠真正滿足用戶需求的金融虛擬資源推薦方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。

2、第一方面，本技術提供了一種金融虛擬資源推薦方法。所述方法包括：

3、獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息，以及待推薦用戶的風險測評信息、待推薦用戶的用戶信息，以及待推薦用戶針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；不同用戶類別卡片對應于不同的用戶群體類別；

4、基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取目標用戶群體類別對應的虛擬資源推薦指標；

5、利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息；

6、根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。

7、在其中一個實施例中，基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，包括：

8、據風險測評信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第一關聯程度，根據用戶信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第二關聯程度，以及根據用戶行為信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第三關聯程度；

9、獲取第一關聯程度、第二關聯程度以及第三關聯程度分別對應的關聯程度權重，并利用關聯程度權重對第一關聯程度、第二關聯程度以及第三關聯程度進行加權處理，得到待推薦用戶與各用戶群體類別的總關聯程度；

10、將總關聯程度滿足預設條件的用戶群體類別，作為待推薦用戶對應的目標用戶群體類別。

11、在其中一個實施例中，各用戶群體類別預先設置有對應的關聯風險測評信息；

12、根據風險測評信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第一關聯程度，包括：

13、在待推薦用戶的風險測評信息中包含關聯風險測評信息的情況下，獲取包含的關聯風險測評信息對應的用戶群體類別；

14、將包含的關聯風險測評信息對應的用戶群體類別的第一關聯程度設置為第一預設值，并將其余用戶群體類別的第一關聯程度設置為第二預設值；第一預設值大于第二預設值。

15、在其中一個實施例中，各用戶群體類別預先設置有對應的關聯用戶信息；

16、根據用戶信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第二關聯程度，包括：

17、在待推薦用戶的用戶信息中包含關聯用戶信息的情況下，獲取包含的關聯用戶信息對應的用戶群體類別；

18、將包含的關聯用戶信息對應的用戶群體類別的第二關聯程度設置為第一預設值，并將其余用戶群體類別的第二關聯程度設置為第二預設值；第一預設值大于第二預設值。

19、在其中一個實施例中，根據用戶行為信息確定待推薦用戶與各用戶群體類別的第三關聯程度，包括：

20、獲取待推薦用戶對不同用戶類別卡片的點擊量；不同用戶類別卡片用于展示不同用戶群體類別；

21、根據各用戶類別卡片的點擊量信息，得到待推薦用戶與各用戶群體類別的第三關聯程度；其中各用戶群體類別的第三關聯程度與相應用戶類別卡片的點擊量呈正相關關系。

22、在一個實施例中，在虛擬資源推薦指標為第一指標的情況下，利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息，包括：

23、根據虛擬資源信息，獲取各候選虛擬資源對應的資源增長率信息；

24、根據各資源增長率信息，得到各候選虛擬資源對應于第一指標的虛擬資源評價信息。

25、在其中一個實施例中，在虛擬資源推薦指標為第二指標的情況下，利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息，包括：

26、根據虛擬資源信息，獲取各候選虛擬資源對應的風險抵抗能力信息；

27、根據各風險抵抗能力信息，得到各候選虛擬資源對應于第二指標的虛擬資源評價信息。

28、在其中一個實施例中，在虛擬資源推薦指標為第三指標的情況下，利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息，包括：

29、根據虛擬資源信息，獲取各候選虛擬資源對應的資源轉換率信息；

30、根據各資源轉換率信息，得到各候選虛擬資源對應于第三指標的虛擬資源評價信息。

31、在一個實施例中，在虛擬資源推薦指標為第四指標的情況下，利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息，包括：

32、根據虛擬資源信息，獲取各候選虛擬資源對應的資源增殖成功率信息；

33、根據各資源增殖成功率信息，得到各候選虛擬資源對應于第四指標的虛擬資源評價信息。

34、在一個示例性的實施例中，根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，包括：

35、獲取待推薦用戶匹配的風險測評評級信息，以及待推薦用戶的虛擬資源獲取期望信息；

36、基于風險測評評級信息以及虛擬資源獲取期望信息，從候選虛擬資源中獲取目標類型虛擬資源；

37、根據各目標類型虛擬資源的虛擬資源評價信息，從目標類型虛擬資源中獲取目標虛擬資源。

38、第二方面，本技術還提供了一種金融虛擬資源推薦裝置。所述裝置包括：

39、信息獲取模塊，用于獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息，以及待推薦用戶的風險測評信息、待推薦用戶的用戶信息，以及待推薦用戶針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；不同用戶類別卡片對應于不同的用戶群體類別；

40、群體類別確定模塊，用于基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取目標用戶群體類別對應的虛擬資源推薦指標；

41、評價信息確定模塊，用于利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息；

42、目標虛擬資源確定模塊，用于根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。

43、第三方面，本技術還提供了一種計算機設備。所述計算機設備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：

44、獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息，以及待推薦用戶的風險測評信息、待推薦用戶的用戶信息，以及待推薦用戶針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；不同用戶類別卡片對應于不同的用戶群體類別；

45、基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取目標用戶群體類別對應的虛擬資源推薦指標；

46、利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息；

47、根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。

48、第四方面，本技術還提供了一種計算機可讀存儲介質。所述計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現以下步驟：

49、獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息，以及待推薦用戶的風險測評信息、待推薦用戶的用戶信息，以及待推薦用戶針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；不同用戶類別卡片對應于不同的用戶群體類別；

50、基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取目標用戶群體類別對應的虛擬資源推薦指標；

51、利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息；

52、根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。

53、第五方面，本技術還提供了一種計算機程序產品。所述計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現以下步驟：

54、獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息，以及待推薦用戶的風險測評信息、待推薦用戶的用戶信息，以及待推薦用戶針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；不同用戶類別卡片對應于不同的用戶群體類別；

55、基于風險測評信息、用戶信息以及用戶行為信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取目標用戶群體類別對應的虛擬資源推薦指標；

56、利用虛擬資源信息，得到各候選虛擬資源對應于虛擬資源推薦指標的虛擬資源評價信息；

57、根據虛擬資源評價信息，從候選虛擬資源中獲取目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。

58、上述金融虛擬資源推薦方法、裝置、計算機設備、存儲介質和計算機程序產品，通過獲取候選虛擬資源的虛擬資源信息和待推薦用戶的風險測評、用戶、針對不同用戶類別卡片的用戶行為信息；基于前述信息，確定待推薦用戶對應的目標用戶群體類別，并獲取對應的虛擬資源推薦指標；利用虛擬資源信息，得到對應虛擬資源推薦指標的評價信息；根據評價信息，確定目標虛擬資源，并將目標虛擬資源推薦至待推薦用戶的用戶終端上展示。通過獲取多個維度的用戶相關信息，確定對應的客群信息，不同客群對應不同的虛擬資源推薦指標，根據評價之后的信息確定相應的目標資源，大大提高了用戶與虛擬資源之間的適配性，進而提高推薦的準確性和用戶的滿意度。