隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展,越來(lái)越多的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用扎根各領(lǐng)域的每一個(gè)角落,互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷創(chuàng)新和發(fā)展更是加劇了傳統(tǒng)金融市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)程度,以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在金融營(yíng)銷方面將面臨更大的競(jìng)爭(zhēng)壓力。為此商業(yè)銀行可以借鑒互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的科技手段和營(yíng)銷方式并應(yīng)用到金融營(yíng)銷當(dāng)中,迎合當(dāng)下互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的潮流。目前各商業(yè)銀行提供的金融產(chǎn)品和服務(wù)種類繁多,這無(wú)意之中加重了客戶對(duì)于產(chǎn)品和服務(wù)的認(rèn)知負(fù)擔(dān),金融營(yíng)銷的目的是要根據(jù)客戶需求提供滿足客戶條件的產(chǎn)品和服務(wù),在普惠金融背景下面對(duì)不同客戶群體提升精準(zhǔn)營(yíng)銷水平對(duì)商業(yè)銀行自身創(chuàng)新能力提出考驗(yàn)。個(gè)性化推薦系統(tǒng)作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一直實(shí)踐并獲得用戶積極反饋的一種推薦技術(shù)在業(yè)內(nèi)得到了廣泛的認(rèn)可,個(gè)性化推薦系統(tǒng)能充分利用用戶數(shù)據(jù)并挖掘出用戶的行為特征和興趣偏好,通過客戶和物品的相似性推薦預(yù)測(cè)用戶可能感興趣的產(chǎn)品和服務(wù),進(jìn)而向客戶進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷。本文將在互聯(lián)網(wǎng)金融大背景下分析商業(yè)銀行線上理財(cái)業(yè)務(wù)所面臨的機(jī)遇,進(jìn)而分析個(gè)性化推薦系統(tǒng)對(duì)于銀行理財(cái)營(yíng)銷的重要性,通過對(duì)客戶需求場(chǎng)景的分析,將個(gè)性化推薦的核心思想與銀行理財(cái)營(yíng)銷相結(jié)合,進(jìn)而具有創(chuàng)新性的提出在金融營(yíng)銷中個(gè)性化推薦的具體... 

【文章來(lái)源】：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)云南省

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

奇異值分解過程

究領(lǐng)域有很多方法可以用來(lái)計(jì)算用戶之間的相似度rson 系數(shù)作為相似度衡量指標(biāo)。的推薦時(shí)，根據(jù)單一用戶對(duì)所觀看過的電影評(píng)分對(duì)推薦目標(biāo)用戶作為對(duì)比，找到與該用戶相似的arson 系數(shù)，根據(jù) Pearson 系數(shù)和他們之間共同的終我們可以向目標(biāo)用戶推薦他暫時(shí)還沒有看并且可能對(duì)這部電影的預(yù)測(cè)評(píng)分�；谟脩粼u(píng)分的協(xié)同過濾推薦算法時(shí)列出了推薦的前 10 部電影我們?nèi)×怂麄兊钠骄担瑢⒋笥谄骄档臉?biāo)注為紅色。輸入用戶 ID，然后點(diǎn)擊對(duì)用戶推薦，我們就可未曾觀看的電影以及該用戶對(duì)這些電影的預(yù)測(cè)評(píng)

第四章 銀行理財(cái)營(yíng)銷中個(gè)性化推薦系統(tǒng)的應(yīng)用研究戶，所以他們之間的相似度取值從[0…1]之間們?cè)谳斎肟蛑休斎腚娪?ID，并點(diǎn)擊同類電影按電影和這 10 部電影與目標(biāo)電影的相似度，我們列出了相似度平均值上下的電影。如圖 4.7、

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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