基于协同矩阵分解的银行业务智能推荐系统及方法

本发明涉及金融科技与数据挖掘交叉领域，尤其涉及基于协同矩阵分解的银行业务智能推荐系统及方法，包括有数据整合模块、预聚类模块、协同矩阵分解模块、推荐生成模块和反馈优化模块；本发明通过使用K‑Means算法进行预聚类，提取客户间的隐式行为关系与业务关联，降低运算时间成本，通过协同矩阵分解重构客户和业务的关联特征表示，实现客户‑业务关系矩阵的精准补全，同时整合多源异构数据源，包括客户静态属性、动态行为数据、产品属性标签、外部环境因子和关联知识图谱，使用皮尔逊相关系数计算客户相似性矩阵和业务相似性矩阵，构建多维度关联网络，有效解决数据稀疏性问题。