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基于推荐引擎的银行客户关系管理系统的设计与实现的中期报告.docx

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基于推荐引擎的银行客户关系管理系统的设计与实现的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于推荐引擎的银行客户关系管理系统的设计与实现的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于推荐引擎的银行客户关系管理系统的设计与实现的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于推荐引擎的银行客户关系管理系统的设计与实现的中期报告一、项目简介本项目是基于推荐引擎的银行客户关系管理系统,旨在通过数据挖掘和推荐算法,为银行提供高效、个性化的客户服务,提高客户满意度和银行的经济效益。本系统由客户端和服务器端两部分组成,客户端主要负责用户注册、登录、查询个人信息、查询账户信息、查询推荐信息等功能;服务器端主要负责用户数据管理、推荐算法实现、数据库管理等工作。二、技术选型客户端采用Android平台,使用Java语言开发;服务器端采用Python语言,使用Django框架开发。推荐算法主要采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法。三、进展情况目前,已完成了客户端的注册、登录、查询个人信息、查询账户信息等功能的开发,并与服务器端进行了数据交互。同时,服务器端已经完成了用户数据管理、数据库设计等工作,并初步实现了协同过滤算法和基于内容的推荐算法。下一步,我们将继续完善客户端的功能,增加查询推荐信息等功能,并将推荐算法整合到服务器端,实现个性化推荐功能。四、遇到的困难与解决方案1、前端界面设计困难解决方案:借鉴其他类似项目的设计方案,通过调研用户需求,设计出符合用户****惯的界面。2、推荐算法实现复杂解决方案:利用开源的推荐系统框架,如Mahout、Surprise等,进行模块化开发,逐步进行算法实现和集成。3、数据库设计和管理困难解决方案:参考相关的数据库设计原则和范式,采用第三方数据库管理工具,如Navicat、SSMS等进行管理和设计。五、后续计划1、完善客户端功能,增加查询推荐信息等功能。2、将推荐算法整合到服务器端,实现个性化推荐功能。3、进行系统的性能和安全测试,并优化系统。4、编写系统的用户手册和开发文档,提供技术支持。