【摘 要】
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本文以客户细分、客户聚类为切入点,为证券企业对客户适当性服务与分类管理提供技术支持.第一,本文提出了一种适用于大数据集的组合聚类方法:BIRCH方法.其通过构建CF(聚类特
【机 构】
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上海国泰君安信息技术部上海华东理工大学金融大数据联合研究中心;上海华腾软件系统有限公司;
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本文以客户细分、客户聚类为切入点,为证券企业对客户适当性服务与分类管理提供技术支持.第一,本文提出了一种适用于大数据集的组合聚类方法:BIRCH方法.其通过构建CF(聚类特征)树层次,实现对数据的压缩.第二,本文针对证券交易记录数据,从年度换手率,年度持仓率,年度持股时长等的特征提取算法.通过记录证券交易数据提取出可多方面描述客户状态的动态属性,可增加证券企业对客户的识别.并根据这些动态属性进行聚类,其结果可为证券企业探求不同客户的、最具偏好的针对性需求作支撑.
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