摘要
本申请公开了一种基于SARIMA时序预测模型的信贷补件动态推荐方法和装置,所述方法包括:基于目标用户的用户画像,对所述目标用户进行客群划分,得到所述目标用户所属的目标客群;获取所述目标客群在至少一个历史季节周期中各时间节点各补件项的历史补回率;将所述至少一个历史季节周期中各时间节点各补件项的历史补回率输入至SARIMA时序预测模型,确定当前时间节点用于推荐的目标补件项,能够根据目标用户所属客群的历史补回率对补件项进行个性化推荐,提高补件项的补回率,为信贷业务的有序进行提供保障。
技术关键词
时序预测模型
动态推荐方法
节点
周期
画像
处理器
计算机程序产品
推荐装置
可读存储介质
存储器
数据
电子设备
模块
系统为您推荐了相关专利信息
多源时序数据
多层级标签
数据治理方法
目录
对象
资源动态配置方法
因子
控制策略
神经网络架构
识别模型训练
电网运行数据
节点
管理方法
强化学习模型
时间段