【摘 要】
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随着居民个人财富的不断累积,个人理财业务越来越受重视。传统的银行业理财产品营销模式存在高度标准化、忽略个性化需求等问题,难以满足用户的个性化需求且难以拓展新用户。银行需要充分利用自己优势,运用大数据思维、借助数据分析的力量为用户提供更为精细化的理财产品服务。因此,本文通过对银行理财产品个性化推荐进行需求分析,设计并实现了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统。本文的主要工作如下:（1）提
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随着居民个人财富的不断累积,个人理财业务越来越受重视。传统的银行业理财产品营销模式存在高度标准化、忽略个性化需求等问题,难以满足用户的个性化需求且难以拓展新用户。银行需要充分利用自己优势,运用大数据思维、借助数据分析的力量为用户提供更为精细化的理财产品服务。因此,本文通过对银行理财产品个性化推荐进行需求分析,设计并实现了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统。本文的主要工作如下:（1）提出了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统的需求分析与设计方案。以银行实际应用为出发点,对系统进了功能性需求和非功能性需求分析。提出了系统的总体方案设计,设计了系统的功能模块和数据库表结构。（2）针对银行用户和理财产品的特点,提出了一种基于群体用户画像的个性化推荐方法。通过对用户的基本属性信息进行聚类分析,构建了群体用户画像。基于构建的群体用户画像,分析了每个用户群体的用户历史行为记录,获取群体用户的兴趣偏好,然后利用群体用户对理财产品的兴趣偏好以及理财产品之间的相似度,实现对用户未产生行为的理财产品的个性化推荐。并与传统基于物品的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行了实验比较,证明了该推荐算法在理财产品推荐上具有良好的推荐效果。（3）实现了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统。实现了系统登录注册、分享、收藏、购买、系统管理等基础功能模块,通过分析用户基本信息和用户历史行为记录,使用基于群体用户画像的个性化推荐方法为用户提供了理财产品个性化推荐服务。综合使用Redis数据缓存、Nginx负载均衡等技术,实现了系统的性能要求,并通过高并发压力测试证明了系统满足实际生产环境的需求。
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