基于覆盖度的银行客户分类模型

摘要：

投资收入是银行的主要收入来源之一.近年来,客户的投资意向显著降低,银行的投资收入减少.因此,银行希望将营销工作重点放在订阅概率更高的客户上.然而,繁多的客户样本以及客户信息导致银行的客户筛选工作低效.面对庞大的客户信息数据,粗糙集理论可以在不影响决策分类结果的前提下,通过属性约简删除属性集中的冗余属性,并导出问题的决策规则,提高效率.但在传统的属性约简过程中,没有针对进入正域的噪声样本进行控制,导致噪声特征被加入约简集.本文基于高效的相关族定义覆盖度,限制进入正域的样本.实验结果表明,覆盖度算法能够提高分类算法准确度及稳定性.最后,本文并将算法运用于银行客户分类实际问题中,剔除无用信息,筛选出关键属性,提高了分类准确度和稳定性,构建简洁高效的银行客户分类模型.

关键词：属性约简、粗糙集理论、相关族、覆盖度、银行客户分类

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;湖南省自然科学基金优秀青年项目;湖南省重点研发计划项目;长沙市杰出创新青年培养计划;湖南省重点实验室项目

在线出版日期：2023-04-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：152-164