基于协同过滤和K--means聚类方法的银行零售产品推荐模型研究

基于协同过滤和K--means聚类方法的银行零售产品推荐模型研究论文题目：基于协同过滤和K-means聚类方法的银行零售产品推荐模型研究摘要：随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，银行业在零售产

K--means 基于协同过滤和聚类方法的银行零售产品 推荐模型研究 论文题目：基于协同过滤和K-means聚类方法的银行零售产品推荐 模型研究 摘要： 随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，银行业在零售产 品推荐方面面临巨大的机遇和挑战。本文针对传统的银行零售产品推荐 方法存在的问题，提出了一种基于协同过滤（CollaborativeFiltering） 和K-means聚类方法相结合的银行零售产品推荐模型。该模型通过分析 用户的历史交易记录和行为特征，结合用户相似度和产品相似度计算推 荐的产品列表，并利用K-means聚类方法对用户进行分层，以提高推荐 准确性和用户满意度。实验结果表明，该模型在银行零售产品推荐方面 具有较好的性能和实用性。 关键词：银行零售产品推荐；协同过滤；K-means聚类；用户相似 度；产品相似度 1.引言 随着互联网技术的迅猛发展和大数据时代的到来，银行业作为金融 服务业的重要组成部分，迎来了巨大的机遇和挑战。传统的银行零售业 务主要以柜面为中心，通过柜员服务为客户提供产品推荐。然而，随着 消费者观念的变化和互联网技术的普及，越来越多的客户开始通过在线 渠道进行银行业务，并期望获得个性化、精准的产品推荐。 2.相关工作综述 2.1银行零售产品推荐方法 早期的银行零售产品推荐方法主要采用基于内容的推荐方法，通过 分析用户的历史交易记录和产品特征，推荐与用户兴趣相似的产品。然