随着互联网的快速发展,各行各业受到很大冲击和影响。保险行业作为金融行业的重要组成部分,近年来快速发展,逐步演变为互联网保险公司和传统保险公司两种形式。其中,传统保险公司仍以业务员一对一销售为主,存在着推销效率低,业务员流动性大等问题。为了解决以上问题,借鉴互联网平台通过推荐系统缓解“信息过载”的方法,开发保险推荐系统,对业务员在销售工作中起到一定的支持作用。本文基于保险公司真实的客户数据,设计搭建保险推荐系统。系统主要实现了对客户信息的整理和个性化保险推荐功能,帮助业务员了解客户,理解客户,服务客户。论文的主要研究内容如下:1.对保险推荐系统进行详细设计。将系统分为业务员登录模块,客户个人信息模块,客户投保信息模块,客户保险推荐模块四个功能模块。保险推荐系统基于Django框架搭建,使用AdminLTE完全响应式管理模板进行前端开发,使用MySQL对系统数据进行存储,算法用python语言进行实现。2.对客户数据进行预处理。整理分析采集到的客户数据,得到客户-保险产品评分表;根据调研,总结出人身保险产品的基本属性,根据不同保险产品具备的属性,形成保险产品-属性表。3.对传统的推荐算法进行调研,首先从算法的设计思路,计算步骤和优缺点三方面对协同过滤推荐算法,基于内容的推荐算法进行研究,并介绍了推荐算法混合推荐的组合方式。基于以上研究,设计适合传统保险公司的保险推荐算法。对基于物品内容的推荐算法和基于物品的协同过滤推荐算法进行整体组合。用预处理后的数据集对算法进行测试,得到最佳组合方式并评估保险推荐算法的推荐效果。4.完成保险推荐系统搭建,对整个系统进行功能测试。从业务员的角度出发,对保险推荐系统平台中的所有功能进行测试并分析。测试结果证明保险推荐系统能够完成设计的目标并实现客户的个性化保险推荐功能,达到帮助业务员了解客户,理解客户,服务客户的目的。