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基于混合推荐算法的网上银行社区营销推荐系统的研究与实现的任务书
任务书
课题名称：基于混合推荐算法的网上银行社区营销推荐系统的研究与实现
一、课题背景
随着互联网技术的不断发展和普及，越来越多的人选择使用网上银行进行日常银行业务操作，而网上银行的客户群体也变得越来越庞大。同时，银行业营销推广也逐渐从传统的方式转变为在线推广的方式，在网上银行社区推广活动也越来越多。因此，在提供便捷的银行业务服务的同时，如何向客户提供个性化的推荐服务，是当前网上银行亟待解决的问题。
二、课题目的与意义
通过对客户的行为数据进行分析，挖掘客户需求，制定符合客户需求的个性化推荐策略，提升客户满意度和购买意愿，满足客户多样化需求，提高银行服务水平。
三、课题内容
1.需求分析
(1)分析目标用户群体特点与需求，探索提供推荐服务的实际需求。
(2)分析网上银行社区营销活动特点与已有推荐系统的局限性，明确提升策略和方向。
2.模型设计
根据已有推荐算法和社区营销特点，设计用户、物品、行为和社交四个维度的特征构建用户画像，通过协同过滤、内容过滤和社交过滤的方式进行混合推荐，提升推荐效果。
3.系统实现
基于Python的Flask框架和MySQL数据库实现推荐系统，并进行模型训练和推荐算法实现。
4.系统测试和评估
(1)采集真实网上银行社区营销数据，测试推荐系统性能和推荐效果。
(2)采用准确率、召回率、F1值等指标评估推荐系统的推荐效果。
5.编写论文
撰写基于混合推荐算法的网上银行社区营销推荐系统的研究与实现的论文。
四、实施计划
阶段|任务|时间
-|-|-
第一阶段|需求分析|2022.11-2022.12
第二阶段|模型设计|2023.01-2023.03
第三阶段|系统实现|2023.04-2023.06
第四阶段|系统测试与评估|2023.07-2023.08
第五阶段|论文撰写|2023.09-2023.11
五、参考文献
[1]KorenY.Collaborativefilteringwithtemporaldynamics.Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.2009.
[2]BellRM,KorenY,VolinskyC.Modelingrelationshipsatmultiplescalestoimproveaccuracyoflargerecommendersystems.ACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.2007.
[3]LingjianZhang,XinShen,GuangtaiDing.AHybridRecommendationMethodforSocialE-commercebasedonUsers'TrustandItemClustering.2016InternationalConferenceonCyber-EnabledDistributedComputingandKnowledgeDiscovery(CyberC).2016.