题目：基于数据挖掘的推荐系统及其在银行业的应用研究

在“以客户为核心”的市场环境下，如何使自身的产品信息在海量信息中更直接更有效的传递到目标客户手中，无疑是众多企业正在关注的重要问题。其中最关键的环节莫过于为企业的不同产品确定潜在的目标客户，从而更有针对性的制定企业的市场、营销方案，实现更有效的客户关系管理，赢得更多更稳定的客户，进而保证企业在激烈的竞争中立于不败之地。本文针对上述问题，借鉴目前基于Internet的各大电子商务网站中应用推荐系统的成功范例，在分析了推荐系统的具体功能及其对企业信息化程度要求后，提出将推荐系统纳入非基于Internet的企业信息化进程。在这类企业中，推荐系统并不直接面向客户，而是与企业客户关系管理（CRM）相结合，一方面实现将产品推荐结果传递给客户，另一方面也为企业产品确定目标市场提供依据。同时，为了更好的利用企业多年积累起来的大量客户、产品及交易数据，将数据挖掘技术与推荐系统相结合，针对推荐算法存在的问题，提出基于数据挖掘的推荐算法，在一定程度上提高了推荐系统的性能，并为基于数据挖掘的推荐系统在企业中的应用设计了数据处理流程。结合客户生命周期分析，生成客户/产品/时间矩阵，更直观的体现了产品、客户以及客户生命周期阶段的对应关系。本文还以银行业为例，根据银行系统和银行产品的特点，设计了银行产品推荐系统框架，并以某银行贷款类产品为例，具体实现了客户聚类及产品推荐过程，并同时进行了算法和结果检验。最后具体论述了推荐结果在客户关系管理中的进一步应用。