基于Apriori与User-CF的银行客户挖掘及个性化推荐

大数据技术的发展向银行的数据挖掘能力提出新要求,因此加强银行智能化服务,提升银行的金融服务能力对提升银行的客户满意度具有现实意义。采用Apriori关联规则算法,分析办理业务的各类型客户间的关联规则,有利于挖掘能够发展转化为个贷客户的潜在新用户;为此,本研究分别构建余弦相似度与Pearson相似度的协同过滤算法,预测客户对未知类型产品的偏好程度,根据相关评分将相应产品推荐给客户。结果表明,通过Apriori关联规则算法与协同过滤算法,能够有效提高数据的分析管理能力,助力银行挖掘新客户,深度培育基础客户,为客户提供更加个性化、人性化的服务系统,加强银行智能化服务,从而提升银行的金融服务能力。