【摘 要】
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客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对银行客户画像数据进行有效约简,可以为属性筛选提供依据.
【机 构】
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河北金融学院信息工程与计算机学院,河北保定071000
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客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对银行客户画像数据进行有效约简,可以为属性筛选提供依据.
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