基于Elasticsearch技术的企业客户操作行为研究——以国元证券为例
客户行为数据是证券公司对客户全方位分析的重要组成部分,是实现个性化金融服务的基础,但传统检索方式已经难以满足日益增长的海量客户数据的高性能检索和分析需求.为此,本文提出了一种基于分布式非结构化数据搜索技术Elasticsearch与非结构化文本数据挖掘相结合的架构,即通过对国元证券客户APP操作日志进行检索,将客户点击模块的行为实施TF-IDF词频分析,建立客户行为的LDA主题模型,并且对客户行为进行K-means聚类.
Elasticsearch技术、LDA模型、聚类分析、客户行为
TP311.13;F830.39;F270.7
2023-08-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
3-6
