后台管理概览
输入客户数据 → 关联规则 / 相邻方法 / 基于内容 / 决策树 计算 → 输出适宜的金融产品与优惠政策
客户数
1000
在售产品
24
交易记录
7236
关联规则
124 条
决策树测试准确率
74.0%
快速查询客户
四种推荐算法
| 模块 | 算法 | 输出 |
|---|---|---|
| 关联规则推荐 | 二项关联规则：先求频繁项，再求两两商品之间的关联（置信度、兴趣度） | “您可能还想同时购买” |
| 最近邻推荐 | 客户属性按样例表 min-max 归一化，距离 > 0.6 记为异常客户推荐热门；商品属性最近邻 | 相似客户的产品 / “您可能感兴趣” |
| 基于内容推荐 | 产品标签 TF-IDF 向量，与客户兴趣向量求余弦相似度 | 特征匹配的产品 |
| 优惠政策推荐 | CART 决策树（Gini）学习历史优惠核销记录 | 最可能响应的优惠 |
| 综合推荐 | 三种产品推荐得分归一化后加权融合 0.3 / 0.4 / 0.3 | 最终推荐清单 + 优惠 |
所有推荐都经过合规过滤：基金、股票类产品的风险等级不高于客户风险测评等级；客户可投资资产低于起购金额的产品（如 20 万元起存的大额存单）不予推荐。