Designing a Model for Improving Banking Recommender Systems Based on Predicting Customers’ Interests: Application of Data Mining Techniques
محل انتشار: فصلنامه مدیریت فناوری اطلاعات، دوره: 8، شماره: 2
سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 255
فایل این مقاله در 22 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-8-2_004
تاریخ نمایه سازی: 26 بهمن 1400
چکیده مقاله:
Nowadays, banks require new devices such as recommender systems to attract and preserve customers. Unlike most recommender systems in which the given recommendation is based on similarities between the preferences of users, this research has employed the classification techniques where customer’s past interests is considered as the most important feature to provide proper banking services for them. In this research, four classifiers including MLP, SVM, KNN, and Naïve Bayes have been used. Firstly, the data set which was related to the services used by different bank customers was pre-processed and four different classification methods were trained by using it. Then, their validations were assessed by the ۱۰-fold cross validation and the best method was selected. Lastly, the final recommender system which was a combination of four classification methods including Naïve Bayes with performance P=%۸۵.۴, ۵-nn with P=%۸۳.۳, MLP with P=%۸۱.۴, and MLP with P=%۹۲.۶ respectively proposed for recommendation of four banking services including the internet, mobile, internet transfer and paying on the phone is.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مریم سادات مطهری نژاد
MSc in Information Technology Management, Islamic Azad University E-campus, Tehran, Iran
محمد مهدی ذوالفقارزاده
Assistant Prof., Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Iran
احسان خدنگی
Ph.D. Student in Computer Engineering, Amirkabir University of Technology, Tehran, Iran
علی اصغر سعدآبادی
PhD student in science and technology policy, Faculty of New Sciences and Technologies, University of Tehran, Tehran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :