摘要
本发明公开了一种基于多维度数据驱动的个性化金融服务方案,属于数据处理领域,包括:对用户历史数据进行多维度特征提取,生成用户性格特征向量矩阵;分析用户性格特性向量与交易决策模式的关联关系,生成性格行为关联模型;分析交易行为预测规则集合,确定各用户性格分类对应的交易界面信息密度参数;通过实时监控用户交易金额和交易频率变化情况,确定风险提示相关信息;依据风险提示相关信息调整决策工具的干预强度级别;实时采集各用户性格分类用户对不同干预措施的响应反馈数据并依据其优化关联模型和各用户性格分类对应的交易界面信息密度参数。该方案建立了用户性格特征与交易行为的精准关联模型,能够为用户提供高效个性化金融交易服务。
技术关键词
多维度特征提取
金融服务方法
生成用户
规则集
关联规则挖掘算法
决策
聚类分析算法
指标
子模块
数据
风险
界面
金融交易服务
参数
密度
模式
矩阵
评估系统
频率
系统为您推荐了相关专利信息
长尾兴趣
兴趣点
历史搜索信息
编码
资源推荐方法
网络安全防护方法
缓冲区溢出攻击
漏洞
网络安全防护系统
基准
规则执行计划
业务流程控制方法
规则集
蜜蜂
参数
图片生成方法
图像增强模块
样本
数据获取模块
图片生成装置