作者:
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       
摘要:
推荐算法目前已被广泛用于互联网业务中,极大地提升了用户体验,其中使用最广泛、最成功的是协同推荐算法.它分为基于用户的和基于项目的,亦可被应用于银行营销系统.本文将银行营销系统的两种需求分别对应到算法中,建立了两个推荐模型,将有助于银行精准营销和交叉营销.
推荐文章
协同过滤算法优化在推荐系统中的应用
电子商务
推荐系统
协同过滤
情感性需求
推荐系统中协同过滤技术的研究
协同过滤推荐技术
数据稀疏
MAE
推荐系统
蚁群算法在协同过滤推荐系统中的应用研究
蚁群算法
协同过滤
推荐系统
Agent
融合协同过滤的XGBoost推荐算法
协同过滤
冷启动
XGBoost
推荐系统
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 协同过滤推荐算法在银行营销系统中的应用
来源期刊 金融电子化 学科
关键词
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 基层实践
研究方向 页码范围 80-81
页数 2页 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贺青春 2 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (1)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
金融电子化
月刊
1008-0880
11-3563/TN
16开
北京市海淀区翠微路4号颐源居18号楼1-101室
82-854
1993
chi
出版文献量(篇)
8724
总下载数(次)
3
论文1v1指导