Resumen

Con el fin de mejorar las capacidades de búsqueda inteligente de los clientes financieros de Internet, este documento propone un algoritmo de búsqueda para datos financieros en Internet. El algoritmo propuesto calcula los clientes correspondientes a las dos plataformas financieras seleccionadas en base al conjunto de clientes candidatos seleccionados del conjunto de datos inicial y combinados con la relación social restaurada. Además, también calcula la similitud de cada campo entre los pares. Asimismo, este artículo propone un modelo de clasificación de clientes entidad basado en regresión logística. A través del modelo SNC, la propagación de umbral y la propagación aleatoria, el modelo se transforma en un algoritmo que identifica los clientes asociados, elimina clientes redundantes y realiza la identificación de usuarios asociados. Los resultados experimentales verifican que la poda aumenta la precisión de identificar clientes relacionados en un 8.44%. La precisión promedio de muestreo de todo el modelo de asociación de clientes es del 79%, la precisión más baja es del 40%, y la más alta es del 1%. A partir de los resultados de

• Materias:Internet de las cosas Algoritmo iterativo Algoritmo de evaluación Viga viscoelástica Lenguaje de programación
• Subjects:Internet of things Iterative algorithm Evaluation algorithm Viscoelastic beam Programming language
• Palabras claves:Propone; Algoritmo de búsqueda; Datos financieros en internet; Modelo de clasificación de clientes; Regresión logística; Clientes asociados
• Keywords:Proposes; Search algorithm; Internet financial data; Customer classification model; Logistic regression; Associated customers