基于改进PageRank算法的银行零售业务客户价值排名研究

摘要：

在银行零售业务交易系统中,如何在大量客户数据交易网络中挖掘出影响力高,潜在价值高的重要发展客户,从而制定相应的业务营销计划,对银行来说是一 件至关重要的事情.本文提出一 种基于PageRank的改进算法——IER(Improved Enhanced-RatioRank)算法,该算法以客户作为节点,以主动交易金额构成出链权重因子作为有向边,构成一 个客户交易网络有向图,通过添加交易次数活跃因子和时间有效性因子等重要因素,从多维角度可以精准有效地挖掘出重要发展客户.最后,利用RFM(Recency,Frequency,Monetary)模型来验证实验结果.实验结果表明,所提算法在银行零售业务交易系统中挖掘重要发展客户有良好的效果.

关键词：PageRank算法、交易网络有向图、出链权重因子、交易次数活跃因子、时间有效性因子、RFM模型

所属期刊栏目：50

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省社会科学规划基金项目L21BGL026

在线出版日期：2023-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：20-27