基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法技术

本发明专利技术公开了基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，涉及金融大数据技术领域，包括以下步骤：S1、收集和整理资料、S2、确定评价指标、S3、计算权重、S4、模糊综合评价分析、S5、KMV模型计算信用风险、S6、风险水平评估与分类、S7、数据挖掘聚类分析和S8、匹配映射关系与推荐排序。本发明专利技术通过收集和整理与投资者风险偏好相关的资料，并重新确定用户的风险偏好分类，从而了解投资者的偏好和需求，为后续的推荐过程提供基础，通过确定评价指标能够筛选出代表性的评价指标，用于衡量用户的风险偏好，并且能确保选定的指标能够全面而准确地反映用户的风险倾向。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及金融大数据，具体为基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法。

技术介绍

1、智慧金融大数据是指通过对金融市场、客户行为、交易数据等海量数据进行收集、存储、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识，为金融机构和投资者提供决策支持和风险控制；

2、kmv模型是一种用于评估公司违约概率和信用风险的金融模型，kmv模型主要用于衡量公司债务违约的可能性，金融机构可以利用kmv模型来衡量其信贷组合的整体风险水平，并采取相应的措施来降低信用风险，且kmv模型是一种常用的量化评估金融企业或者项目违约风险的模型；

3、传统的金融产品推荐方法往往依赖于有限的数据和信息来源，无法充分考虑到用户的多样化需求和市场变化，这可能导致推荐结果缺乏全面性和时效性，错过了更好的投资机会，且传统的金融产品推荐方法往往没有充分考虑用户的个人特征、风险偏好和投资目标，而是采用一种通用的推荐策略，这可能导致推荐结果与用户的实际需求和偏好不匹配，无法提供个性化的投资建议，并且传统的金融产品推荐方法通常需要人工参与和复杂的流程，缺乏智能化和自动化的特点。

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【技术保护点】

1.基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述文献分析通过关键词搜索和文献引用分析方法获取相关文献，所述网络调研通过搜索引擎、学术数据库、金融媒体和论坛社区渠道获取信息，所述分析整理对收集到的文献和数据进行整理和归纳，建立分类体系和数据档案，且使用电子表格和数据库进行数据整理和初步分析。

3.根据权利要求1所述的基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于：所述步骤S2还包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于智慧金融大...

【技术特征摘要】

1.基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s1中，所述文献分析通过关键词搜索和文献引用分析方法获取相关文献，所述网络调研通过搜索引擎、学术数据库、金融媒体和论坛社区渠道获取信息，所述分析整理对收集到的文献和数据进行整理和归纳，建立分类体系和数据档案，且使用电子表格和数据库进行数据整理和初步分析。

3.根据权利要求1所述的基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于：所述步骤s2还包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于智慧金融大数据的金融产品推荐方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王明路，沈潇莹，
申请(专利权)人：上海山河汇聚人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：