55、银行客户动态分类与超级计算机用户行为洞察

银行客户动态分类与超级计算机用户行为洞察

在当今数字化时代，银行客户行为分析和高性能计算（HPC）系统的用户行为研究都具有重要意义。下面我们将分别探讨银行客户动态分类方法以及对Summit超级计算机登录节点用户行为的分析。

银行客户动态分类方法

研究提出了一种基于特定预测模型、质量指标和可预测性度量，对银行客户交易行为可预测性进行动态分类的方法。
- 模型选择 ：采用了长短期记忆网络（LSTM）及其改进版本作为预测和分类模型。
- 动态更新 ：运用增量学习原理，使模型能够根据新到达的数据进行动态更新。
- 实验结果 ：实验表明，该方法能有效将银行客户动态划分为不同可预测性类别。随着模型根据新数据更新，方法的质量得到提升，ROC - AUC值从学习过程开始时的0.74提升到第九步后的0.78。在数据分布发生变化（如因COVID - 19大流行导致的封锁）期间，该动态方法的分类质量优于非自适应模型，动态分类器的ROC - AUC始终高于非自适应模型。
- 客户可预测性概况 ：形成了银行客户的动态可预测性概况，展示了客户在多个类别中的可预测性。借助这些概况，我们获得了一个可用于不同领域客户行为动态分析的工具，该工具能揭示社会和经济不稳定期间客户交易行为的显著变化。

Summit超级计算机登录节点用户行为分析

研究背景与目的

高性能计算（HPC）系统旨在满足复杂、高知名度应用的计算、存储和网络需求。然而，当前HPC系统性能研究主要关注系统性能，而用户对