实战14：通过DSSM算法进行商品推荐代码+数据

计算机毕设论文

已于 2023-01-08 12:45:41 修改

阅读量753

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：机器学习实战100例文章标签： python 数据挖掘人工智能决策树

于 2022-11-19 10:34:46 首次发布

114 篇文章 ¥29.90 ¥99.00

订阅专栏

本文档详细介绍了如何利用DSSM算法构建商品推荐系统，通过对LendingClub贷款数据的分析，构建金融用户画像。内容涵盖用户画像的定义、重要性、构建方法，以及数据清洗、标签体系设计和模型标签的生成。通过Python实现数据预处理、标签提取，最后展示了如何运用用户画像进行精准营销和风险控制。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

任务描述：本教程对LendingClub平台贷款数据进行分析并搭建用户画像，学习后可帮助学员在银行，消费金融，现金贷等场景中，实现金融场景下用户画像系统的搭建、多层级标签体系的设计。其中主要由画像体系介绍、python数据清洗、标签设计、画像输出和画像评测组成。

数据集：本数据集来源于kaggle，是2016Q2年到2018Q2年LendingClub实际发放的贷款的信息，总共有145个Column，共计98,2735行数据。LendingClub是世界上最大的P2P互联网借贷平台。它的主要业务为根据借款人过往信用记录等信息，评估借款人的违约风险，设置不同的借款利率，借款人可以通过提交申请，快速获得借款；投资人通过浏览借款人的过往信用记录和借款目的等信息，决定是否借款给不同借款利率的借款人，赚取利息收益。
数据集：通过DSSM算法进行商品推荐.zip-机器学习文档类资源-优快云下载

运行环境：Python3.7环境下测试了本教程代码。需要的第三方模块和版本包括：

  pandas                 1.1.2
  numpy                  1.18.4
  matplotlib             3.0.3
  sklearn                0.

了解本专栏

实战14：通过DSSM算法进行商品推荐 代码+数据