基于知识图谱和用户画像的金融产品推荐系统

作     者：王杰 谢忠局 赵建涛 陈思安 苗祯 滕菲 WANG Jie;XIE Zhongju;ZHAO Jiantao;CHEN Si’an;MIAO Zhen;TENG Fei

作者机构：华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 国网雄安金融科技集团有限公司北京100053 国网雄安商业保理有限公司北京100053 

基　　金：国网电商公司科学技术项目(9100/2021⁃72001B) 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2022年第42卷第S1期

页      码：43-47页

摘      要：针对目前金融行业普遍存在的金融产品信息过载、产品种类繁多、客户选择困难的问题,提出了一种基于知识图谱和用户画像的改进推荐方法。该算法通过知识图谱和用户画像技术分别计算企业与产品的相似度并线性加权融合,利用融合后的相似度矩阵对协同过滤算法进行改进,并设计实现了金融产品推荐系统。使用国网电商提供的真实数据集进行仿真实验,改进算法的F1值在0.6~0.7,而相同企业的原始协同过滤算法推荐效果的F1值在0.5~0.6。与原始协同过滤算法相比,改进算法有效缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐效果。

主 题 词：用户画像 知识图谱 金融产品 协同过滤 个性化推荐 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.11772/j.issn.1001-9081.2021040677

馆 藏 号：203113548...