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申请/专利权人：池州市贵鸿信息技术有限公司

摘要：本发明公开了一种基金推荐方法，该方法包括建立基于主题板块的基金分类表，根据初筛函数从基金分类表中选取初筛基金，生成初筛基金表，基于第二参数计算初筛基金表中基金的优质度，将优质度高的基金对应的基金标识填充至基金推荐表；建立并训练基于基金操作策略的深度强化学习模型，将预测的操作策略作为投资建议添加到基金推荐表，将基金推荐表推荐给用户。本发明实施例的方法中提出了基金推荐方法，可以筛选高价值的基金推荐给客户，提高客户投资体验，附带基金的操作建议，预测的准确性高，可以为用户提供投资指导，尤其是新手用户，推荐方法智能合理公正，可解决现有的基金推荐系统对基金推荐不合理和功利性，因此，可以更好的保证投资者的切身利益。

主权项：1.一种基金推荐方法，其特征在于，所述方法包括：S1、建立基于主题板块的基金分类表，获取预设时间段内基金的第一参数，并根据初筛函数从基金分类表中选取初筛基金，并将初筛基金对应的基金标识填充至初筛基金表；S2、根据预设的数据采集清单确定数据源平台，从数据源平台获取预设时间段内初筛基金表中基金的特征数据，对特征数据进行预处理并基于语义判断模型分类生成第二参数；S3、基于第二参数计算初筛基金表中基金的优质度Q1，将优质度Q1＞优质度阈值Q0的基金对应的基金标识填充至基金推荐表；S4、建立并训练基于基金操作策略的深度强化学习模型，利用训练好的深度强化学习模型对基金推荐表的目标基金的操作策略进行预测；S5、将预测的操作策略作为投资建议添加到基金推荐表，将基金推荐表推荐给用户；所述基于语义判断模型分类生成第二参数，具体包括：对基金的特征数据进行预处理后生成好评倾向标识；构建语义判断模型，其构建方法如下：建立最优奖励模型：其中，E表示期望值，λ表示折现因子，λ∈[0,1]；s0表示初始状态，R表示奖励函数，πst表示将状态映射到操作的策略；定义Q函数：其中，πi表示根据等式确定Q函数值的当前策略，R表示奖励函数，λ表示折现因子，ps,a,s*表示动作a从状态s转移到状态s*的转移概率，Tπi表示迭代步骤i得到的奖励；新策略的迭代更新如下：πi+1s＝argmaxQs,a，定义ε-贪婪行为策略，采用ε-贪婪行为策略来确定当前状态的行为，其中，每个动作都是以一些预定义的固定概率随机选择的；Q函数值通过学习迭代逼近最优策略的获取；通过语义判断模型对携带好评倾向标识的特征数据进行强化学习以生成好评分类结果；所述优质度Q1的计算公式如下： 其中，Q1表示优质度，p1表示基金的好评数，m1表示基金的提及数，c1表示基金好评的点赞数，p2表示基金对应基金经理的好评数，m2表示基金对应基金经理的提及数，c2表示基金对应基金经理好评的点赞数，t表示以天为单位的时间；k1，k2表示调节系数，满足k1，k2∈[0,1]且k1+k2＝1。

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