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基于创新算法的理财产品个性化推荐 理 161203105367 · 理 2020 的 基于创新算法的理财产品个性化推荐 的 的 的 的 理 2020 基于创新算法的理财产品个性化推荐 创新 推荐算法 的 的 于 2015-01-28 2016-05-28的 13647309 性 法 的基 理财产品 Logistic K-Means 于 基于BP 理财产品 96.44%的 算法 2016 6 的理财产品 个性化推荐 96.52%, 理 推荐算法BP K-Means Logistic 理 2020 PersonalizedRecommendationofFinancialProductsBasedonInnovativeAlgorithmsAbstractIntheeraofbigdata,theproblemofinformationoverloadisbecomingmoreandmoreobvious,soitisparticularlyimportanttoinnovateanddeveloprecom-mendationalgorithmstominemorevaluableinformation.Thedatainthispapermainlydependsontheservicedataofsantander’scustomersfrom2015-01-28to2016-05-28,withatotalof13647309servicerecords.Throughdatacleaning,fillinginmissingvalues,deletingduplicaterecordsanddescriptivestatistics,thedatawerepreliminarilyexplored.Usercharacteristicswereextractedbyfilteringmethod,cus-tomerportraitswereestablishedonthebasisoffeatureengineeringandpurchasebehaviorlabelsweregiventocustomers.ByLogisticregressionstudytofindoutthecharacteristicsofcustomerswhobuyannuities.Secondly,byK-Meanscluster-ingforthedatapointstodividecustomersintoactive,inactiveandthreetypesofpotentialstate,thustrendmodelbasedonBPneuralnetworktoestablishcustomerservicecometotheconclusionthataccuracyof96.44%.Finally,throughthenaivebayesalgorithminJune2016tothecustomergoingtousetheproductsofperson-alizedrecommendation,itsaccuracyis96.52%,andbasedontheconclusions,somereasonablesuggestionsarepresented.Keywords:RecommendationalgorithmBPneuralnetworkK-MeansclusteringCharacteristicsof
