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通过分析银行产品推荐系统与一般推荐系统的区别,采用协同过滤算法,设计银行产品推荐系统模型。首先采用决策树、聚类等数据挖掘方法进行客户分类,提高系统伸缩能力和推荐效率;同时从客户和产品两方面对交易明细进行数据分析,避免早期数据冷起动问题。该系统模型最终生成的客户/产品/时间匹配矩阵,有效辅助银行的客户关系管理及市场营销活动。