【摘 要】
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在当今信息量呈爆炸性增长模式的时代背景下,对用户在线行为的记录以及挖掘其意图和偏好,可以为企业的运营和营销提供强有力的支持,保险行业也逐渐成为对用户投保行为特征的研究受到业界更多关注的行业,保险行业的业务形态产生了大量高品质和价值的数据,具有极大的挖掘和使用价值,一方面保险用户可以获取信息的爆炸性增长,另一方面用户选择信息的能力的有限性,使通过个性化推荐技术解决保险用户面临的信息过载现象,成为了保
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在当今信息量呈爆炸性增长模式的时代背景下,对用户在线行为的记录以及挖掘其意图和偏好,可以为企业的运营和营销提供强有力的支持,保险行业也逐渐成为对用户投保行为特征的研究受到业界更多关注的行业,保险行业的业务形态产生了大量高品质和价值的数据,具有极大的挖掘和使用价值,一方面保险用户可以获取信息的爆炸性增长,另一方面用户选择信息的能力的有限性,使通过个性化推荐技术解决保险用户面临的信息过载现象,成为了保险公司及用户急需解决的问题,论文基于此开展了以下三个方面的研究工作:(1)分析了用户购买保险产品的数据,统计了用户购买数量、保险产品销售和用户的活跃性,并从人类动力学的角度挖掘了用户购买保险产品的行为特征,统计了保险产品用户购买行为在时间间隔上记忆性和阵发性的特征。(2)研究了用常用的协同过滤和基于关联规则的推荐算法进行保险产品个性化推荐,并基于两种推荐算法提出了两种组合策略,在传统内容推荐算法的基础上,针对保险用户购买行为的长尾特征,提出了基于多样性度量的内容推荐算法,还根据保险用户的使用场景,提出了基于用户实时行为的个性化推荐技术。(3)参与设计并实现了面向保险产品的个性化推荐系统,并将所研究的个性化推荐算法应用到保险产品个性化推荐系统中,详细介绍了对个性化保险产品营销模块的框架设计和流程分析,并从算法和营销两个角度进行评估。论文在当前保险行业对个性化推荐的需求下,通过数据分析保险产品用户的行为模式,研究适用于保险产品的个性化推荐方式,通过对各种个性化推荐算法分析和性能评估,选取适合用户使用场景的算法设计了一个完整的保险产品个性化推荐系统。
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