基于協(xié)同過濾和類免疫算法的金融產(chǎn)品推薦研究——以銀行定期存款為例.pdf

1、隨著金融產(chǎn)業(yè)透明化和金融產(chǎn)品多元化的不斷加強(qiáng)，金融市場(chǎng)的競(jìng)爭也愈加激烈。是否能準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)到顧客的喜好對(duì)一個(gè)金融服務(wù)公司來說是至關(guān)重要的，同時(shí)如果開發(fā)出一個(gè)高效率的分類模型不僅可以幫助公司增加利潤，還可以有效的減少成本。
　　本研究主要是基于類免疫系統(tǒng)結(jié)合協(xié)同過濾的方法對(duì)顧客是否會(huì)購買定期存款進(jìn)行預(yù)測(cè)。類免疫系統(tǒng)（AIS）是一個(gè)智能系統(tǒng)，它的靈感來源于脊椎動(dòng)物的免疫過程。類免疫系統(tǒng)廣泛的應(yīng)用于生物啟發(fā)計(jì)算，自然算法和機(jī)器學(xué)習(xí)。協(xié)同過

2、濾是近年來在信息過濾與信息系統(tǒng)中迅速興起的一個(gè)技術(shù)，現(xiàn)在廣泛應(yīng)用于各大商業(yè)活動(dòng)，如Amazon，MovieFinder，Taobao等，并且都取得了顯著的效果。振文結(jié)合類免疫算法，希望能將其改善。為了證明本研究模型的有效性，在這里我們選取了葡萄牙一家銀行真實(shí)的數(shù)據(jù)集Bank Marketing進(jìn)行測(cè)試，并與決策樹、支持向量機(jī)、回歸分析、樸素貝葉斯、AIRS1以及immunos99幾種方法進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示AIS系統(tǒng)具有更好的效果。