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摘要:
随着我国居民收入的不断提高及理财意识的不断增强,消费者对互联网理财需求越来越多,但目前关于消费者购买互联网理财产品影响因素以及购买意向预测的研究还很少。为了准确挖掘消费者购买理财产品的影响因素,并在此基础上对购买意向进行预测,首先依托消费者购买理财产品数据,运用主成分分析法挖掘其中潜在的、有价值的消费者信息;然后使用PCA对网络进行降维,将主成分模拟到BP神经网络中建立购买互联网理财产品预测模型;最后对预测进行实证分析。分析结果显示构造的PCA-BP神经网络预测模型训练样本结果准确率达83.61%,测试样本准确率达80.12%,具有较好的泛化能力和预测精度,可用于对消费者购买理财产品进行分析和预测。
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文献信息
篇名 数据驱动下消费者购买互联网理财产品意向预测方法
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 数据驱动 PCA BP神经网络 互联网理财
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 应用技术与研究
研究方向 页码范围 108-111
页数 4页 分类号 TP319
字数 4538字 语种 中文
DOI 10.11907/rjdk.162523
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 赵华 山东科技大学信息科学与工程学院 14 21 3.0 4.0
2 程成 山东科技大学信息科学与工程学院 5 1 1.0 1.0
3 陶伟 山东科技大学信息科学与工程学院 4 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
数据驱动
PCA
BP神经网络
互联网理财
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
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导