隨著互聯(lián)網(wǎng)技術飛速發(fā)展,越來越多的互聯(lián)網(wǎng)應用扎根各領域的每一個角落,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)金融市場的激烈競爭程度,以商業(yè)銀行為代表的傳統(tǒng)金融機構在金融營銷方面將面臨更大的競爭壓力。為此商業(yè)銀行可以借鑒互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的科技手段和營銷方式并應用到金融營銷當中,迎合當下互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的潮流。目前各商業(yè)銀行提供的金融產品和服務種類繁多,這無意之中加重了客戶對于產品和服務的認知負擔,金融營銷的目的是要根據(jù)客戶需求提供滿足客戶條件的產品和服務,在普惠金融背景下面對不同客戶群體提升精準營銷水平對商業(yè)銀行自身創(chuàng)新能力提出考驗。個性化推薦系統(tǒng)作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)一直實踐并獲得用戶積極反饋的一種推薦技術在業(yè)內得到了廣泛的認可,個性化推薦系統(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測用戶可能感興趣的產品和服務,進而向客戶進行精準營銷。本文將在互聯(lián)網(wǎng)金融大背景下分析商業(yè)銀行線上理財業(yè)務所面臨的機遇,進而分析個性化推薦系統(tǒng)對于銀行理財營銷的重要性,通過對客戶需求場景的分析,將個性化推薦的核心思想與銀行理財營銷相結合,進而具有創(chuàng)新性的提出在金融營銷中個性化推薦的具體... 

【文章來源】：云南財經大學云南省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

奇異值分解過程

究領域有很多方法可以用來計算用戶之間的相似度rson 系數(shù)作為相似度衡量指標。的推薦時，根據(jù)單一用戶對所觀看過的電影評分對推薦目標用戶作為對比，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用戶推薦他暫時還沒有看并且可能對這部電影的預測評分�；谟脩粼u分的協(xié)同過濾推薦算法時列出了推薦的前 10 部電影我們取了他們的平均值，將大于平均值的標注為紅色。輸入用戶 ID，然后點擊對用戶推薦，我們就可未曾觀看的電影以及該用戶對這些電影的預測評

第四章 銀行理財營銷中個性化推薦系統(tǒng)的應用研究戶，所以他們之間的相似度取值從[0…1]之間們在輸入框中輸入電影 ID，并點擊同類電影按電影和這 10 部電影與目標電影的相似度，我們列出了相似度平均值上下的電影。如圖 4.7、

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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本文編號：2897326