[发明专利]一种基于金融产品交互矩阵的客户因子的KNN推荐方法在审
| 申请号： | 201711093718.X | 申请日： | 2017-11-08 |
| 公开（公告）号： | CN107871269A | 公开（公告）日： | 2018-04-03 |
| 发明（设计）人： | 陈涛;黄卓凡;张志聪;李笋;林志广 | 申请（专利权）人： | 广东奡风科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q40/06 |
| 代理公司： | 东莞市神州众达专利商标事务所(普通合伙)44251 | 代理人： | 陈世洪 |
| 地址： | 510000 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本项发明是一种基于金融产品交互矩阵的客户因子的KNN推荐方法。包括如下步聚1)采集银行金融产品的历史交易数据；2)建立客户产品交互矩阵，对数据进行标准化处理；3)对客户产品交互矩阵进行SVD分解，对分解得到的矩阵进行降维处理，得到产品因子向量和客户因子向量；4)对新的客户根据其购买或评价产品的历史数据计算该客户的客户因子向量，利用KNN算法建立推荐模型。本发明提出了一种基于金融产品交互矩阵的客户因子的KNN推荐方法，能够利用银行的金融产品交易数据实时向客户推荐产品。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 金融 产品 交互 矩阵 客户 因子 knn 推荐 方法 | ||
【主权项】：
一种基于金融产品交互矩阵的客户因子的KNN推荐方法，其特征在于：包括如下步聚：1)采集银行金融产品的历史交易数据；2)建立客户产品交互矩阵，对数据进行标准化处理；3)对客户产品交互矩阵进行SVD分解，对分解得到的矩阵进行降维处理，得到产品因子向量和客户因子向量；4)对新的客户根据其购买或评价产品的历史数据计算该客户的客户因子向量，利用KNN算法建立推荐模型。
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