CN118212074A - 数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请属于人工智能领域与金融科技领域，涉及一种数据推荐方法，包括：获取用户的健康数据；对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；将所述目标保险方案推送给所述用户。本申请还提供一种数据推荐装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，目标保险方案可存储于区块链中。本申请可应用于金融科技领域的保险方案推荐场景，基于健康评估策略进行健康数据评估并根据健康评估分数确定保险方案的方式，提高了保险方案的推荐准确性。

Description

数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及人工智能开发技术领域与金融科技领域，尤其涉及数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

产品推荐是一种基于消费者历史行为和需求，为消费者提供个性化的产品选择的服务。随着互联网的发展和电子商务的兴起，产品推荐已经成为了电子商务平台的重要组成部分。它不仅可以提高消费者的购物体验，增加销售额，还可以帮助企业更有效地进行市场定位和产品策略。

由于保险行业的特性，传统的保险推荐方式通常是由保险销售顾问针对用户的需求，并于用户的基础信息用户进行一对一的保险产品定制和推荐。然而，这种保险推荐方式容易出现实际保障范围不全面的现象，导致保险产品推荐的准确性较低。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的保险推荐方式通常是由保险销售顾问针对用户的需求，并于用户的基础信息用户进行一对一的保险产品定制和推荐，容易出现实际保障范围不全面的现象，导致保险产品推荐的准确性较低的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种数据推荐方法，采用了如下所述的技术方案：

获取用户的健康数据；

对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

将所述目标保险方案推送给所述用户。

进一步的，所述获取用户的健康数据的步骤，具体包括：

基于预设的第一数据采集渠道获取与所述用户对应的第一健康数据；

基于预设的第二数据采集渠道获取与所述用户对应的第二健康数据；

基于预设的第三数据采集渠道获取与所述用户对应的第三健康数据；

基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据。

进一步的，所述基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据的步骤，具体包括：

对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，得到对应的第一数据；

对所述第一数据进行去重处理，得到对应的第二数据；

将所述第二数据作为所述健康数据。

进一步的，所述对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据的步骤，具体包括：

对所述健康数据进行解析处理，得到对应的第四健康数据；

获取预设的目标加工方式；

基于所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理，得到对应的第五健康数据；

将所述第五健康数据作为所述指定健康数据。

进一步的，所述基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的步骤，具体包括：

获取所述指定健康数据中的体重数据与身高数据；

基于所述体重数据与所述身高数据生成与所述用户对应的体质指数；

获取所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据；

基于所述情绪数据与所述运动数据生成与所述用户对应的健康度信息；

获取所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据；

基于所述懒惰数据与所述不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率；

对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。

进一步的，所述对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的步骤，具体包括：

调用预设的健康评估算法；

基于所述健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，得到对应的计算结果；

将所述计算结果作为与所述用户对应的所述的健康评估分数。

进一步的，所述将所述目标保险方案推送给所述用户的步骤，具体包括：

获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息；

调用预设的投保模型数据库；

从所述投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型；

基于所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据；

将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种数据推荐装置，采用了如下所述的技术方案：

第一获取模块，用于获取用户的健康数据；

处理模块，用于对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

评估模块，用于基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定模块，用于确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

第二获取模块，用于获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

推送模块，用于将所述目标保险方案推送给所述用户。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：

获取用户的健康数据；

对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

将所述目标保险方案推送给所述用户。

为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：

获取用户的健康数据；

对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

将所述目标保险方案推送给所述用户。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例首先获取用户的健康数据；然后对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；之后基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；后续确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；进一步获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；最后将所述目标保险方案推送给所述用户。本申请实施例通过从健康数据的维度入手，使用预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数，进而根据与所述健康评估分数对应的指定分值区间来确定出相匹配的目标保险方案，并将所述目标保险方案推送给所述用户，有效地提高了目标保险方案的生成准确性，实现了基于用户的健康数据来向用户推荐符合用户的健康需求的精准化的保险方案，提高了保险方案的推荐准确性，有利于提高用户的使用体验与满意度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请中的方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作一个简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2根据本申请的数据推荐方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本申请的数据推荐装置的一个实施例的结构示意图；

图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图。

具体实施方式

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如网页浏览器应用、购物类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Mov i ng P i cture ExpertsG roup Aud i o Layer I I I，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Mov i ng P ictu re Experts G roup Aud i o Layer I V，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器。

需要说明的是，本申请实施例所提供的数据推荐方法一般由服务器/终端设备执行，相应地，数据推荐装置一般设置于服务器/终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本申请的数据推荐方法的一个实施例的流程图。根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些步骤可以省略。本申请实施例提供的数据推荐方法能够应用于任意一种需要进行保险方案推荐的场景中，则该数据推荐方法能够应用于这些场景的产品中，例如，金融保险领域中的保险方案推荐。所述的数据推荐方法，包括以下步骤：

步骤S201，获取用户的健康数据。

在本实施例中，数据推荐方法运行于其上的电子设备(例如图1所示的服务器/终端设备)，可以通过有线连接方式或者无线连接方式获取健康数据。需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G/5G连接、W i F i连接、蓝牙连接、W i MAX连接、Z igbee连接、UWB(u l t ra w i deband)连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

在本实施例中，上述获取用户的健康数据的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。示例性的，在金融保险的保险方案推荐的业务场景下，上述健康数据可包括身高、心率、血压、睡眠质量、体重、血糖、情绪数据、运动数据、懒惰数据与不良嗜好数据，等等。

步骤S202，对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据。

在本实施例中，上述对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

步骤S203，基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。

在本实施例中，上述基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

步骤S204，确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间。

在本实施例中，预先构建有与保险方案定制需求所对应的多个健康评估分数的分值区间。可通过使用所述健康评估分数与所述多个健康评估分数的分值区间进行数值匹配，以得到与所述健康评估分数对应的指定分值区间。

步骤S205，获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案。

在本实施例中，对于不同的健康评估分数的分值区间，预先会根据实际的保险方案推荐需求，设置有与各种不同的健康评估分数的分值区间一一对应的保险方案，并存在至相应的保险方案数据库内。可通过使用所述保险方案数据库对所述指定分值区间进行查询处理，以从该保险方案数据库中获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案。

步骤S206，将所述目标保险方案推送给所述用户。

在本实施例中，上述将所述目标保险方案推送给所述用户的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

本申请首先获取用户的健康数据；然后对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；之后基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；后续确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；进一步获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；最后将所述目标保险方案推送给所述用户。本申请通过从健康数据的维度入手，使用预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数，进而根据与所述健康评估分数对应的指定分值区间来确定出相匹配的目标保险方案，并将所述目标保险方案推送给所述用户，有效地提高了目标保险方案的生成准确性，实现了基于用户的健康数据来向用户推荐符合用户的健康需求的精准化的保险方案，提高了保险方案的推荐准确性，有利于提高用户的使用体验与满意度。

在一些可选的实现方式中，步骤S201包括以下步骤：

基于预设的第一数据采集渠道获取与所述用户对应的第一健康数据。

在本实施例中，上述第一数据采集渠道具体可指与用户关联的生物传感器。上述第一健康数据为由生物传感器采集的用户的个人健康数据，包括但不限于身高、心率、血压、睡眠质量、体重、血糖、情绪数据、运动数据、懒惰数据与不良嗜好数据等中的一种或多种。

基于预设的第二数据采集渠道获取与所述用户对应的第二健康数据。

在本实施例中，上述第二数据采集渠道具体可指与用户关联的智能手表设备。上述第二健康数据为由智能手表设备采集的用户的个人健康数据。

基于预设的第三数据采集渠道获取与所述用户对应的第三健康数据。

在本实施例中，上述第三数据采集渠道具体可指与用户关联的智能手机设备。上述第三健康数据为由智能手机设备采集的用户的个人健康数据。

基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据。

在本实施例中，上述基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

本申请通过基于预设的第一数据采集渠道获取与所述用户对应的第一健康数据；以及基于预设的第二数据采集渠道获取与所述用户对应的第二健康数据；以及基于预设的第三数据采集渠道获取与所述用户对应的第三健康数据；后续基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据。本申请通过从多种数据采集渠道来分别获取与所述用户对应的多种健康数据，进而根据得到的多种健康数据来构建得到用户的健康数据，有效地保证的最终得到的健康数据的丰富性与准确性。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据，包括以下步骤：

对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，得到对应的第一数据。

在本实施例中，通过对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，以得到包含所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据所述第一健康数据、所述第二健康数据及所述第三健康数据的数据集，即上述第一数据。

对所述第一数据进行去重处理，得到对应的第二数据。

在本实施例中，通过对所述第一数据中存在的重复数据进行去重处理，即只保留多个重复数据中的一个，以避免得到的第二数据存在冗余性，保证了第二数据的准确性。

将所述第二数据作为所述健康数据。

本申请通过对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，得到对应的第一数据；然后对所述第一数据进行去重处理，得到对应的第二数据；后续将所述第二数据作为所述健康数据。本申请通过对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理与去重处理以构建得到用户的健康数据，有效地保证的最终得到的健康数据的丰富性与准确性。

在一些可选的实现方式中，步骤S202包括以下步骤：

对所述健康数据进行解析处理，得到对应的第四健康数据。

在本实施例中，可通过调用通过的解析工具对所述健康数据进行解析处理，以将所述健康数据解析为格式化内容，并将该格式化内容作为上述第四健康数据。

获取预设的目标加工方式。

在本实施例中，上述目标加工方式为与后续的健康评估策略的评估处理所匹配的数据处理格式所对应的加工方式。

基于所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理，得到对应的第五健康数据。

在本实施例中，可通过使用所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理得到对应的加工数据，并将该加工数据作为上述第五健康数据。

将所述第五健康数据作为所述指定健康数据。

本申请通过对所述健康数据进行解析处理，得到对应的第四健康数据；然后获取预设的目标加工方式；之后基于所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理，得到对应的第五健康数据；后续将所述第五健康数据作为所述指定健康数据。本申请通过对所述健康数据进行解析处理与基于目标加工方式的加工处理，从而可以快速地完成对于健康数据的预处理以得到符合需求的指定健康数据，保证了得到的指定健康数据的数据准确性。

在一些可选的实现方式中，步骤S203包括以下步骤：

获取所述指定健康数据中的体重数据与身高数据。

在本实施例中，可根据体重类型与身高类型对上述指定健康数据进行数据查询，以获取到所述指定健康数据中存储的体重数据与身高数据。

基于所述体重数据与所述身高数据生成与所述用户对应的体质指数。

在本实施例中，可通过计算所述身高数据的平方值，再使用所述体重数据除以所述身高数据的平方值得到对应的商，并将得到的商作为上述用户对应的体质指数。

获取所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据。

在本实施例中，可根据情绪类型与运动类型对上述指定健康数据进行数据查询，以获取到所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据。

基于所述情绪数据与所述运动数据生成与所述用户对应的健康度信息。

在本实施例中，可通过调用预设的健康度计算公式对所述情绪数据与所述运动数据进行计算处理，以生成与所述用户对应的健康度信息。其中，对于上述健康度计算公式的公式内容可根据实际的健康度计算需求进行编写生成。

获取所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据。

在本实施例中，可根据懒惰类型与不良嗜好类型对上述指定健康数据进行数据查询，以获取到所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据。

基于所述懒惰数据与所述不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率；

在本实施例中，可通过调用预设的健康风险概率计算公式对所述懒惰数据与所述不良嗜好数据进行计算处理，以生成与所述用户对应的健康风险概率。其中，对于上述健康风险概率计算公式的公式内容可根据实际的健康度计算需求进行编写生成。

对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。

在本实施例中，上述对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的具体实施过程，本申请将在后续的具体实施例中对此进行进一步的细节描述，在此不作过多阐述。

本申请通过获取所述指定健康数据中的体重数据与身高数据；并基于所述体重数据与所述身高数据生成与所述用户对应的体质指数；然后获取所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据；并基于所述情绪数据与所述运动数据生成与所述用户对应的健康度信息；之后获取所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据；并基于所述懒惰数据与所述不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率；最后对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。本申请通过健康评估策略的使用，分别基于指定健康数据中的体重数据与身高数据生成与所述用户对应的体质指数，基于指定健康数据中的情绪数据与运动数据生成与所述用户对应的健康度信息，以及基于指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率，进而对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，可以实现快速准确地生成与所述用户对应的健康评估分数，提高了健康评估分数的生成效率，保证了生成的健康评估分数的数据准确性。

在本实施例的一些可选的实现方式中，所述对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数，包括以下步骤：

调用预设的健康评估算法。

在本实施例中，上述健康评估算法的计算公式内容可根据实际的健康评估的计算需求进行编写生成。具体地，上述健康评估算法的内容可包括：score＝a*u+b*v+c*w，其中，a为体质指数，u为体质指数的第一权重，b为健康度信息，v为健康度信息的第二权重，c为健康风险概率，w为健康风险概率的第三权重。其中，对于上述第一权重、第二权重以及第三权重的取值不做具体限定，可根据实际的使用需求进行设置。

基于所述健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，得到对应的计算结果。

在本实施例中，可通过将所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率代入至所述健康评估算法中的对应位置处进行计算，以得到对应的计算结果。

将所述计算结果作为与所述用户对应的所述的健康评估分数。

本申请通过调用预设的健康评估算法；然后基于所述健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，得到对应的计算结果；后续将所述计算结果作为与所述用户对应的所述的健康评估分数。本申请通过使用健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，可以实现快速准确地生成与所述用户对应的健康评估分数，提高了健康评估分数的生成效率与生成智能性，保证了生成的健康评估分数的数据准确性。

在本实施例的一些可选的实现方式中，步骤S206包括以下步骤：

获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息。

在本实施例中，上述指定保险业务信息是指所述目标保险方案对应的投保类型信息，示例性的投保类型信息可包括A型健康险投保类型、B型健康险投保类型、C型健康险投保类型，等等。上述指定产品信息是指目标保险方案内包含的保险产品的内容信息，例如可包括条款信息、合同信息等。

调用预设的投保模型数据库。

在本实施例中，上述投保模型数据库为预先构建的存储有应用于不同的投保类型的保险方案的保费计算处理的保费计算模型。对于各种保费计算模型内包含的保费计算公式的内容，可根据实际的保费计算的业务需求进行设置。

从所述投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型。

在本实施例中，可通过使用所述目标保险业务信息对投保模型数据库进行保费计算模型的匹配处理，以获取与所述目标保险业务信息匹配的指定保费计算模型。

基于所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据。

在本实施例中，可通过将所述指定产品信息与所述健康评估分数输入至所述指定保费计算模型中的指定保费计算公式内的对应位置处进行计算处理，并将计算得到的计算结果作为上述保费数据。

将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户。

在本实施例中，可通过获取所述用户的通讯信息，并基于所述通讯信息，将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户所对应的通讯终端。其中，上述通讯信息可包括邮件地址或手机号码。

本申请通过获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息；然后调用预设的投保模型数据库；之后从所述投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型；后续基于所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据；最后将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户。本申请通过获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息，然后从预设的投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型，进而使用所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据，以实现根据指定保费计算模型的使用自动实现对于目标保险方案的保费的精准计算，保证了得到的保费数据的准确性。后续再将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户，以实现对于用户的保险方案的精确推荐，提高了保险方案的推荐准确性，有利于提高用户的使用体验。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

需要强调的是，为进一步保证上述目标保险方案的私密和安全性，上述目标保险方案还可以存储于一区块链的节点中。

本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(B l ockcha i n)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。

本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Art i f i c i a l I nte l l i gence，A I)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。

人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，该计算机可读指令可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，前述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-On l y Memory，ROM)等非易失性存储介质，或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

进一步参考图3，作为对上述图2所示方法的实现，本申请提供了一种数据推荐装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图3所示，本实施例所述的数据推荐装置300包括：第一获取模块301、处理模块302、评估模块303、确定模块304、第二获取模块305以及推送模块306。其中：

第一获取模块301，用于获取用户的健康数据；

处理模块302，用于对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

评估模块303，用于基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定模块304，用于确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

第二获取模块305，用于获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

推送模块306，用于将所述目标保险方案推送给所述用户。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第一获取模块301包括：

第一获取子模块，用于基于预设的第一数据采集渠道获取与所述用户对应的第一健康数据；

第二获取子模块，用于基于预设的第二数据采集渠道获取与所述用户对应的第二健康数据；

第三获取子模块，用于基于预设的第三数据采集渠道获取与所述用户对应的第三健康数据；

构建子模块，用于基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中,构建子模块包括：

第一处理单元，用于对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，得到对应的第一数据；

第二处理单元，用于对所述第一数据进行去重处理，得到对应的第二数据；

第一确定单元，用于将所述第二数据作为所述健康数据。

本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，处理模块302包括：

第一处理子模块，用于对所述健康数据进行解析处理，得到对应的第四健康数据；

第四获取子模块，用于获取预设的目标加工方式；

第二处理子模块，用于基于所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理，得到对应的第五健康数据；

第一确定子模块，用于将所述第五健康数据作为所述指定健康数据。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，评估模块303包括：

第五获取子模块，用于获取所述指定健康数据中的体重数据与身高数据；

第一生成子模块，用于基于所述体重数据与所述身高数据生成与所述用户对应的体质指数；

第六获取子模块，用于获取所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据；

第二生成子模块，用于基于所述情绪数据与所述运动数据生成与所述用户对应的健康度信息；

第七获取子模块，用于获取所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据；

第三生成子模块，用于基于所述懒惰数据与所述不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率；

第四生成子模块，用于对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，第四生成子模块包括：

调用单元，用于调用预设的健康评估算法；

计算单元，用于基于所述健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，得到对应的计算结果；

第二确定单元，用于将所述计算结果作为与所述用户对应的所述的健康评估分数。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，推送模块306包括：

第八获取子模块，用于获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息；

调用子模块，用于调用预设的投保模型数据库；

第九获取子模块，用于从所述投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型；

计算子模块，用于基于所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据；

推送子模块，用于将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户。

在本实施例中，上述模块或单元分别用于执行的操作与前述实施方式的数据推荐方法的步骤一一对应，在此不再赘述。

为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。

所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件41-43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(App l i cat i onSpec i f i c I ntegrated C i rcu i t，AS I C)、可编程门阵列(F i e l d－Programmab l e Gate Ar ray，FPGA)、数字处理器(D i g i ta l S i gna l Processor，DSP)、嵌入式设备等。

所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。

所述存储器41至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Med i a Card,SMC)，安全数字(Secure D i g i ta l,SD)卡，闪存卡(F l ash Card)等。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如数据推荐方法的计算机可读指令等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。

所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Centra l Process i ng Un it，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的计算机可读指令或者处理数据，例如运行所述数据推荐方法的计算机可读指令。

所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例中，首先获取用户的健康数据；然后对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；之后基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；后续确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；进一步获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；最后将所述目标保险方案推送给所述用户。本申请实施例通过从健康数据的维度入手，使用预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数，进而根据与所述健康评估分数对应的指定分值区间来确定出相匹配的目标保险方案，并将所述目标保险方案推送给所述用户，有效地提高了目标保险方案的生成准确性，实现了基于用户的健康数据来向用户推荐符合用户的健康需求的精准化的保险方案，提高了保险方案的推荐准确性，有利于提高用户的使用体验与满意度。

本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的数据推荐方法的步骤。

与现有技术相比，本申请实施例主要有以下有益效果：

本申请实施例中，首先获取用户的健康数据；然后对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；之后基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；后续确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；进一步获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；最后将所述目标保险方案推送给所述用户。本申请实施例通过从健康数据的维度入手，使用预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数，进而根据与所述健康评估分数对应的指定分值区间来确定出相匹配的目标保险方案，并将所述目标保险方案推送给所述用户，有效地提高了目标保险方案的生成准确性，实现了基于用户的健康数据来向用户推荐符合用户的健康需求的精准化的保险方案，提高了保险方案的推荐准确性，有利于提高用户的使用体验与满意度。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。

显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：

获取用户的健康数据；

对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

将所述目标保险方案推送给所述用户。

2.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述获取用户的健康数据的步骤，具体包括：

基于预设的第一数据采集渠道获取与所述用户对应的第一健康数据；

基于预设的第二数据采集渠道获取与所述用户对应的第二健康数据；

基于预设的第三数据采集渠道获取与所述用户对应的第三健康数据；

基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据。

3.根据权利要求2所述的数据推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据构建得到所述用户的健康数据的步骤，具体包括：

对所述第一健康数据、所述第二健康数据以及所述第三健康数据进行整合处理，得到对应的第一数据；

对所述第一数据进行去重处理，得到对应的第二数据；

将所述第二数据作为所述健康数据。

4.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据的步骤，具体包括：

对所述健康数据进行解析处理，得到对应的第四健康数据；

获取预设的目标加工方式；

基于所述目标加工方式对所述第四健康数据进行加工处理，得到对应的第五健康数据；

将所述第五健康数据作为所述指定健康数据。

5.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的步骤，具体包括：

获取所述指定健康数据中的体重数据与身高数据；

基于所述体重数据与所述身高数据生成与所述用户对应的体质指数；

获取所述指定健康数据中的情绪数据与运动数据；

基于所述情绪数据与所述运动数据生成与所述用户对应的健康度信息；

获取所述指定健康数据中的懒惰数据与不良嗜好数据；

基于所述懒惰数据与所述不良嗜好数据生成与所述用户对应的健康风险概率；

对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数。

6.根据权利要求5所述的数据推荐方法，其特征在于，所述对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数的步骤，具体包括：

调用预设的健康评估算法；

基于所述健康评估算法对所述体质指数、所述健康度信息以及所述健康风险概率进行计算处理，得到对应的计算结果；

将所述计算结果作为与所述用户对应的所述的健康评估分数。

7.根据权利要求1所述的数据推荐方法，其特征在于，所述将所述目标保险方案推送给所述用户的步骤，具体包括：

获取与所述目标保险方案对应的指定保险业务信息与指定产品信息；

调用预设的投保模型数据库；

从所述投保模型数据库中获取与所述目标保险业务信息对应的指定保费计算模型；

基于所述指定保费计算模型对所述指定产品信息与所述健康评估分数进行计算处理，得到对应的保费数据；

将所述目标保险方案与所述保费数据推送给所述用户。

8.一种数据推荐装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户的健康数据；

处理模块，用于对所述健康数据进行预处理，得到对应的指定健康数据；

评估模块，用于基于预设的健康评估策略对所述指定健康数据进行评估处理，生成与所述用户对应的健康评估分数；

确定模块，用于确定与所述健康评估分数对应的指定分值区间；

第二获取模块，用于获取与所述指定分值区间对应的目标保险方案；

推送模块，用于将所述目标保险方案推送给所述用户。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据推荐方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的数据推荐方法的步骤。