个性化推荐系统在银行理财营销的应用

发布时间：2020-12-04 09:02

　　随着互联网技术飞速发展,越来越多的互联网应用扎根各领域的每一个角落,互联网金融的不断创新和发展更是加剧了传统金融市场的激烈竞争程度,以商业银行为代表的传统金融机构在金融营销方面将面临更大的竞争压力。为此商业银行可以借鉴互联网企业的科技手段和营销方式并应用到金融营销当中,迎合当下互联网金融发展的潮流。目前各商业银行提供的金融产品和服务种类繁多,这无意之中加重了客户对于产品和服务的认知负担,金融营销的目的是要根据客户需求提供满足客户条件的产品和服务,在普惠金融背景下面对不同客户群体提升精准营销水平对商业银行自身创新能力提出考验。个性化推荐系统作为互联网企业一直实践并获得用户积极反馈的一种推荐技术在业内得到了广泛的认可,个性化推荐系统能充分利用用户数据并挖掘出用户的行为特征和兴趣偏好,通过客户和物品的相似性推荐预测用户可能感兴趣的产品和服务,进而向客户进行精准营销。本文将在互联网金融大背景下分析商业银行线上理财业务所面临的机遇,进而分析个性化推荐系统对于银行理财营销的重要性,通过对客户需求场景的分析,将个性化推荐的核心思想与银行理财营销相结合,进而具有创新性的提出在金融营销中个性化推荐的具体... 

【文章来源】：云南财经大学云南省

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

奇异值分解过程

究领域有很多方法可以用来计算用户之间的相似度rson 系数作为相似度衡量指标。的推荐时，根据单一用户对所观看过的电影评分对推荐目标用户作为对比，找到与该用户相似的arson 系数，根据 Pearson 系数和他们之间共同的终我们可以向目标用户推荐他暂时还没有看并且可能对这部电影的预测评分。基于用户评分的协同过滤推荐算法时列出了推荐的前 10 部电影我们取了他们的平均值，将大于平均值的标注为红色。输入用户 ID，然后点击对用户推荐，我们就可未曾观看的电影以及该用户对这些电影的预测评

第四章 银行理财营销中个性化推荐系统的应用研究户，所以他们之间的相似度取值从[0…1]之间们在输入框中输入电影 ID，并点击同类电影按电影和这 10 部电影与目标电影的相似度，我们列出了相似度平均值上下的电影。如图 4.7、

【参考文献】：
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博士论文
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硕士论文
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[5]互联网金融对传统商业银行业务影响分析[D]. 张萨赫.对外经济贸易大学 2015
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[9]基于个性化推荐的电子商务推荐系统的设计与实现[D]. 单明.吉林大学 2014
[10]国内外商业银行个人理财业务的比较研究[D]. 唐浩忠.西南财经大学 2007



本文编号：2897326