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通过客户状态矢量提高模型的预测率
通过客户状态矢量提高模型的预测率
作者:
Goodnight
Jim
胡庆林
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
客户信息
状态矢量
预测
模型
信用卡
存储
企业
银行
摘要:
在很多企业里,客户信息通常被存储在多个相互独立的系统中,使得本来应该有机联系的信息被分隔开.例如在银行里,客户的信用卡记录,支票账户、房贷和车贷通常都是分开来存储的.
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通过客户状态矢量提高模型的预测率
来源期刊
金融电子化
学科
经济
关键词
客户信息
状态矢量
预测
模型
信用卡
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企业
银行
年,卷(期)
2011,(1)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
91
页数
1页
分类号
F274
字数
语种
中文
DOI
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Jim
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状态矢量
预测
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信用卡
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
金融电子化
主办单位:
中国金融电子化公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1008-0880
CN:
11-3563/TN
开本:
16开
出版地:
北京市海淀区翠微路4号颐源居18号楼1-101室
邮发代号:
82-854
创刊时间:
1993
语种:
chi
出版文献量(篇)
8724
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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