互联网金融理财产品多粒度推荐模型研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 互联网金融及理财产品 | 第11-12页 |
| 1.2.2 推荐算法 | 第12-14页 |
| 1.3 研究意义及内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第14页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文组织安排 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 第2章 相关理论与技术基础 | 第17-23页 |
| 2.1 不完全信息动态博弈 | 第17-18页 |
| 2.2 粒计算 | 第18-19页 |
| 2.3 推荐算法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 互联网金融理财不完全信息动态博弈分析 | 第23-31页 |
| 3.1 不完全信息动态博弈模型构建 | 第23-26页 |
| 3.1.1 博弈基本假设 | 第24页 |
| 3.1.2 博弈行动顺序 | 第24-25页 |
| 3.1.3 博弈模型构建 | 第25-26页 |
| 3.2 不完全信息动态博弈模型分析 | 第26-29页 |
| 3.3 不完全信息动态博弈结果分析 | 第29-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 互联网金融理财产品特征分析 | 第31-45页 |
| 4.1 互联网金融理财产品的特点 | 第31-32页 |
| 4.2 互联网金融理财产品属性 | 第32-36页 |
| 4.2.1 属性分类 | 第32-33页 |
| 4.2.2 理财产品属性 | 第33-34页 |
| 4.2.3 用户属性 | 第34-35页 |
| 4.2.4 信息不对称状态下的用户偏好 | 第35-36页 |
| 4.3 属性粒化分析 | 第36-40页 |
| 4.3.1 属性粒化 | 第36-38页 |
| 4.3.2 属性粒标准化 | 第38-40页 |
| 4.4 特征分析 | 第40-44页 |
| 4.4.1 互联网金融理财产品特征分析 | 第40-42页 |
| 4.4.2 用户特征分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 互联网金融理财产品多粒度推荐模型 | 第45-58页 |
| 5.1 推荐服务模式 | 第45-46页 |
| 5.2 基于多粒度的推荐模型 | 第46-48页 |
| 5.2.1 多粒度推荐机制 | 第46-47页 |
| 5.2.2 推荐模型构建 | 第47-48页 |
| 5.3 实验及其分析 | 第48-57页 |
| 5.3.1 数据准备 | 第48-49页 |
| 5.3.2 实验设计 | 第49页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第49-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58-59页 |
| 6.2 工作展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 在学期间发表论文及参加课题情况 | 第65页 |
