基于朴素贝叶斯分类的银行金融产品实时推荐系统和方法

摘要

本发明公开一种基于朴素贝叶斯分类的银行金融产品实时推荐系统和方法，该方法包括：采集银行业务系统、外围系统、互联网/移动互联网的数据，并加工和存储到基础数据库；对全量客户的数据属性进行特征处理，转换为数据特征形成特征库；将特征库内的数据分为训练数据集和验证数据集，分别用于朴素贝叶斯分类算法模型的训练和评估，经多次迭代得到模型库；识别客户特征，结合朴素贝叶斯分类算法模型库实时匹配客户最有可能购买的金融产品；将模型预测模块匹配出的金融产品实时推送给应用端的客户。本发明可帮助客户快速找到合适的产品，从而改善客户体验、增加客户的粘性、提升产品转化率、提高银行竞争力。