基于多特征大模型的金融用户行为分析方法及系统

本发明公开一种基于多特征大模型的金融用户行为分析方法及系统，属于金融用户数据分析和处理领域。该方法通过采集用户历史金融数据（包括交易单价、数量、金融产品总价和交易率等），构建用户的金融特征向量，并计算任意两个特征向量的余弦相似度进行均值聚类，得到初始金融类别。进一步，通过多阈值分割和因子分析法对初始类别进行优化，提取独立因子及其信息含量，计算分离必要性值和分离性值，最终划分多个用户类别并构建金融用户画像。该方法能够有效融合多维数据源和多种数据建模技术，提升用户行为的精细化刻画能力，支持金融领域的精准推荐和差异化服务。系统包括数据采集模块、聚类分析模块、聚类优化模块、类别细分模块、因子分析模块、类别划分模块和用户画像构建模块，适用于金融用户行为分析、市场营销和个性化推荐。