決策樹在個性化金融對賬單中的應用.pdf

1、如今，信用卡消費已逐漸成為一種重要的支付手段，通過信用卡交易既讓消費者節(jié)省了交費時間，同時也令銀行從中獲得了很大利潤。對賬單是用戶高度關注的單據，它不僅是信用卡的單純附屬品，而且是銀行與用戶間重要的溝通媒介。目前國內多數銀行的信用卡對賬單存在同質化的問題，對賬單的打印采用統(tǒng)一的模版，隨對賬單一起發(fā)放的各種廣告也是依據投放份數隨機發(fā)放。這樣的對賬單不僅格式簡單、親切感差，而且廣告投放沒有針對性，收益性很小。
　　 針對傳統(tǒng)信用卡對

2、賬單存在的以上問題，本文利用決策樹分類技術，通過分析信用卡持卡人消費記錄，對持卡人進行分類，挖掘出不同客戶群的需求特征和對產品的期望傾向。然后，根據持卡人的消費模式和市場情況，通過個性化推薦，為不同持卡人提供有針對性的廣告推薦服務，生成“個性化”的對賬單。
　　 本文的具體研究內容包括以下三個方面：
　　 1.數據預處理：由于信用卡消費數據存在片段性、不完整性、重復性等問題，需要對數據進行預處理。本文分別采用聚集、平均值

3、替換等方法解決了片段性、不完整性問題。針對數據的重復性問題，提出一種基于多趟近鄰排序算法的改進算法，對冗余數據進行刪除，最終生成滿足分類挖掘要求的消費數據記錄集。
　　 2.用戶分類模型的建立：通過對多種分類算法的比較，選擇C4.5決策樹[3]算法作為建立用戶分類模型的數據挖掘算法，并分別根據消費金額、消費場所和消費者年齡和性別，構造用戶消費分類模型，得出不同消費群體的消費特點。
　　 3.個性化對賬單生成：根據信用卡消