發(fā)布時間：2023-03-23 03:30

　　為了有效地提高出借人投資效率、滿足出借人對個性化的投資需求,本文系統(tǒng)性地提出了P2P網(wǎng)貸平臺面向出借人投資的個性化推薦系統(tǒng)、模型和算法,以輔助出借人進行投資決策,具體研究內(nèi)容如下:本文首先通過整理歷史相關(guān)文獻發(fā)現(xiàn):大部分學(xué)者均從理論層面對推薦系統(tǒng)架構(gòu)、技術(shù)問題進行研究,對P2P網(wǎng)貸平臺上出借人投資決策的具體場景則考慮較少;另外,傳統(tǒng)個性化推薦系統(tǒng)、模型和算法在應(yīng)用時面臨多重局限性:(1)網(wǎng)貸產(chǎn)品的個性化推薦實際是投資的個性化推薦研究,與其他領(lǐng)域的個性化推薦區(qū)別較大。(2)出借人投資決策行為的復(fù)雜性與網(wǎng)貸產(chǎn)品屬性的特殊性。然后,研究了P2P網(wǎng)貸平臺及其個性化推薦現(xiàn)狀,指出平臺個性化功能和數(shù)據(jù)可用性與完整性較差、平臺對潛在用戶關(guān)注程度較低等問題;認(rèn)為傳統(tǒng)的人工推薦方法機械化、準(zhǔn)確度不高且低效率、平臺現(xiàn)有的服務(wù)方式無法滿足海量客戶對個性化的強烈需求;于是從平臺的運營驅(qū)動和出借人的決策驅(qū)動兩個方面確定了P2P網(wǎng)貸平臺個性化推薦面向出借人的具體需求場景。隨后,構(gòu)建了面向P2P網(wǎng)貸出借人投資的個性化推薦系統(tǒng)和模型。本文以通用個性化推薦框架和模型為基礎(chǔ),結(jié)合出借人投資的實際場景,從三個方面進行改進:...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 選題背景與意義
    1.2 研究思路與方法
    1.3 研究內(nèi)容與框架
    1.4 研究重點與難點
第二章 理論基礎(chǔ)與文獻綜述
    2.1 P2P網(wǎng)貸平臺理論基礎(chǔ)與綜述
        2.1.1 P2P網(wǎng)貸及其產(chǎn)生與發(fā)展
        2.1.2 P2P網(wǎng)貸平臺運營與管理
        2.1.3 P2P網(wǎng)貸出借人決策行為
    2.2 P2P網(wǎng)貸平臺個性化推薦理論基礎(chǔ)與綜述
        2.2.1 個性化推薦系統(tǒng)與推薦算法
        2.2.2 P2P網(wǎng)貸平臺個性化推薦研究綜述
    2.3 本章小結(jié)
第三章 P2P網(wǎng)貸平臺及其個性化推薦現(xiàn)狀與需求分析
    3.1 P2P網(wǎng)貸總體現(xiàn)狀與存在主要問題
        3.1.1 P2P網(wǎng)貸平臺總體現(xiàn)狀
        3.1.2 P2P網(wǎng)貸平臺存在主要問題
    3.2 面向P2P網(wǎng)貸出借人的個性化推薦應(yīng)用現(xiàn)狀分析
    3.3 面向P2P網(wǎng)貨出借人的個性化推薦應(yīng)用需求分析
        3.3.1 平臺運營驅(qū)動的推薦應(yīng)用需求
        3.3.2 出借決策驅(qū)動的推薦應(yīng)用需求
    3.4 本章小結(jié)
第四章 P2P網(wǎng)貸平臺面向出借人投資的個性化推薦系統(tǒng)及模型研究
    4.1 面向P2P網(wǎng)貸出借人個性化推薦的研究現(xiàn)狀
        4.1.1 P2P網(wǎng)貸投資組合策略研究
        4.1.2 P2P網(wǎng)貸產(chǎn)品個性化推薦研究
        4.1.3 推薦系統(tǒng)的通用框架和模型研究
    4.2 面向P2P網(wǎng)貸出借人投資的個性化推薦系統(tǒng)框架研究
    4.3 面向P2P網(wǎng)貸出借人投資的個性化推薦模型研究
        4.3.1 出借人模型構(gòu)建
        4.3.2 推薦對象建模
        4.3.3 個性化推薦算法
        4.3.4 投資組合優(yōu)化模型
    4.4 本章小結(jié)
第五章 P2P網(wǎng)貸平臺面向出借人投資的個性化推薦算法研究
    5.1 現(xiàn)有推薦算法應(yīng)用于P2P網(wǎng)貸平臺的局限性
        5.1.1 協(xié)同過濾推薦算法的局限性
        5.1.2 基于內(nèi)容推薦算法的局限性
    5.2 面向P2P網(wǎng)貸出借人投資的個性化推薦算法改進思路
        5.2.1 選用隱式反饋數(shù)據(jù)
        5.2.2 引入AHP分析決策影響因素
        5.2.3 量化產(chǎn)品的各屬性權(quán)重
    5.3 面向P2P網(wǎng)貸出借人投資的個性化推薦改進算法
        5.3.1 建立層次分析模型
        5.3.2 計算屬性權(quán)重
        5.3.3 采集出借人歷史投資記錄
        5.3.4 計算產(chǎn)品屬性間的相似度
        5.3.5 度量出借人的投資偏好
        5.3.6 生成推薦結(jié)果
    5.4 本章小結(jié)
第六章 P2P網(wǎng)貸平臺面向出借人投資的個性化推薦算法應(yīng)用舉例
    6.0 應(yīng)用場景
    6.1 實驗數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    6.2 實驗環(huán)境
    6.3 個性化推薦過程
        6.3.1 屬性權(quán)重的計算
        6.3.2 產(chǎn)品屬性間的相似度計算
        6.3.3 出借人對各屬性興趣度的計算
        6.3.4 出借人投資偏好的度量
        6.3.5 生成推薦結(jié)果
    6.4 推薦效果評析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 結(jié)論
致謝
參考文獻
作者簡介



本文編號：3768190