CLIQUE算法在信用卡审批模型中的应用研究

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最大团问题MaxClique

计算机算法设计与分析最大团问题研究报告目录1. MCP问题描述 (1)1.1 MCP问题基本概念 (1)1.2 MCP问题数学描述 (1)2. MCP问题应用背景 (2)3. 求解MCP问题的常用算法 (2)3.1 顺序贪婪启发式算法 (2)3.2 局部搜索启发式算法 (2)3.3 智能搜索启发式算法 (3)3.3.1 遗传算法 (3)3.3.2 模拟退火算法 (3)3.3.3 禁忌算法 (4)3.3.4 神经网络算法 (4)3.4 改进蚁群算法-AntMCP (4)3.5 其它启发式算法 (5)3.6 回溯法 (6)3.6.1 算法基本思想 (6)3.6.2 算法设计思想 (6)3.6.3 实例分析 (7)3.6.4 程序设计及测试 (8)3.7 分支限界法 (11)3.7.1 算法描述 (11)3.7.2 算法求解流程 (12)3.7.3 优先队列式分支限界法求解MCP问题 (12)3.7.4 实例分析 (13)3.7.5 程序设计及测试 (13)4. 回溯法与分支限界法比较 (18)最大团问题及其求解算法研究最大团问题（Maximum Clique Problem, MCP ）是图论中一个经典的组合优化问题，也是一类NP 完全问题，在国际上已有广泛的研究，而国内对MCP 问题的研究则还处于起步阶段，因此，研究最大团问题具有较高的理论价值和现实意义。

最大团问题又称为最大独立集问题（Maximum Independent Set Problem ），在市场分析、方案选择、信号传输、计算机视觉、故障诊断等领域具有非常广泛的应用。

目前，求解MCP 问题的算法主要分为两类：确定性算法和启发式算法。

确定性算法有回溯法、分支限界法等，启发式算法蚁群算法、顺序贪婪算法、DLS-MC 算法和智能搜索算法等。

不管哪种算法，都要求在多项式时间内求得MCP 问题的最优解或近似解。

图分为有向图和无向图，本文主要研究确定性算法求解无向图最大团问题。

credamo见数的经典成功案例

credamo见数的经典成功案例credamo是一家专注于数字信用和风险评估的公司，为金融机构和企业提供数据驱动的信用决策解决方案。

以下是credamo的十个经典成功案例：1. 中国银行合作案例：credamo与中国银行合作，利用其先进的风险评估模型和数据分析能力，为银行提供精准的信用评估服务。

通过credamo的系统，中国银行能够更好地评估借款人的信用风险，提高贷款审批效率，降低不良贷款率。

2. 互联网金融平台合作案例：credamo与多家互联网金融平台合作，为其提供信用评估和风险控制解决方案。

通过credamo的技术和数据分析能力，互联网金融平台能够更好地判断借款人的信用状况，提高借贷决策的精确性，降低坏账率。

3. 小微企业信用评估案例：credamo与多家银行合作，为小微企业提供信用评估服务。

通过credamo的数据模型和算法，银行可以更准确地评估小微企业的信用状况，提高贷款审批效率，支持小微企业的融资需求。

4. 个人信用评估案例：credamo与多家金融机构合作，为个人提供信用评估服务。

通过credamo的数据分析和风险模型，金融机构可以更好地了解个人的信用状况，提供个性化的金融产品和服务。

5. 跨境电商风险评估案例：credamo与跨境电商平台合作，为卖家和买家提供风险评估服务。

通过credamo的技术和数据分析能力，跨境电商平台可以更好地评估卖家和买家的信用风险，提高交易的安全性和可靠性。

6. 供应链金融合作案例：credamo与供应链金融平台合作，为供应链上的各个参与方提供信用评估和风险控制服务。

通过credamo 的数据模型和算法，供应链金融平台可以更好地评估供应商和买方的信用状况，提供更精准的融资服务。

7. 信用卡欺诈检测案例：credamo与银行合作，为信用卡欺诈检测提供解决方案。

通过credamo的数据分析和机器学习算法，银行可以更准确地检测和预防信用卡欺诈行为，保护信用卡持卡人的权益。

基于CLV要素的信用卡客户细分模型_贺昌政

时刻的其他收入（如换卡、卡升级、挂失、提现手续费、ATM 定义流失，认为客户流失需要有一定时间长度的消费记录
机跨行取款所得的手续费等，计算时要分别计算）；Ct指 t （开卡后从未使用过信用卡的情况不算流失），并且后来未
时刻的透支资金成本（参考资金成本的计算公式[4]，我们给使用信用卡的时间超过一定阈值。具体的，本文对流失客
p 指第一次交易到目前经历的时间（换算为年）；Rt指 t 时刻到流失的定义。在实际的研究中可以根据研究对象的具
客户透支贷款的利息收入；Qt指 t 时刻特约商户收取的客体情况和客户的数据特点，对客户流失进行定义。本文从
户刷卡消费的结算手续费；Mt指 t 时刻的年费收入；Nt指 t 客户主动注销信用卡账户、消费频率和使用时间的角度来
者是指客户在使用信用卡的过程中直接为银行贡献的利
当然，这两部分数据不是完美无瑕的，因此有必要对
润，后者指客户通过推荐新客户或者其他非直接方式为银其进行清洗和规范化处理。
行间接贡献的价值。因当前间接价值难以用客户的有关
数据清洗：原始数据中存在少许缺失，若缺失的是数
数据反映，故本文的当前价值单指客户的当前直接价值。值变量，则用其余有效值的平均值代替；若缺失的是名义
1 信用卡客户当前价值和客户流失预测组合模型
基金项目：国家自然科学基金资助项目(71071101；71211130018；70771067) 作者简介：贺昌政（1947-），男，四川成都人，教授，博士生导师，研究方向：客户关系管理、信息管理。
孔力（1985-），男，四川德阳人，硕士研究生，研究方向：客户关系管理。
(1)
t=0
其中，t=0 为客户首次使用信用卡的时刻；r 指折现率；
2.2 计算客户当前价值这部分工作相对容易，在 EXCEL 中利用公式功能，将

银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现_随笔

《银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现》读书随笔目录一、内容简述 (2)1.1 本书背景与目的 (2)1.2 AI在银行业的应用趋势 (3)二、银行业务场景与AI技术概述 (5)2.1 银行业务场景分类 (6)2.2 AI技术概览 (7)三、典型业务场景的AI解决方案 (9)3.1 客户服务与营销 (10)3.1.1 智能客服 (12)3.1.2 个性化推荐系统 (13)3.2 风险管理 (14)3.2.1 欺诈检测与预防 (15)3.2.2 信用评分模型 (17)3.3 内部运营与管理 (18)3.3.1 智能审核流程 (19)3.3.2 数据分析与挖掘 (21)四、案例实现与经验分享 (22)4.1 案例一 (24)4.1.1 项目背景与目标 (25)4.1.2 实施过程与挑战 (26)4.1.3 最终成果与效益 (27)4.2 案例二 (29)4.2.1 项目背景与目标 (30)4.2.2 技术选型与实现 (31)4.2.3 性能与优化策略 (33)4.3 案例三 (35)4.3.1 项目背景与目标 (36)4.3.2 技术架构与实现 (37)4.3.3 效果评估与改进方向 (39)五、总结与展望 (40)5.1 本书总结 (41)5.2 行业发展趋势与展望 (43)一、内容简述在数字化浪潮席卷全球的今天，银行业正经历着前所未有的变革。

人工智能（AI）技术的应用已成为推动银行业转型升级的关键力量。

《银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现》为我们深入剖析了银行业AI项目的实战历程，通过典型的业务场景案例，展示了AI技术如何为银行带来前所未有的效率和竞争优势。

本书内容丰富，涵盖了从AI技术基础到实际应用的全方位知识。

作者通过生动的语言和详实的案例，将复杂的AI算法和技术原理娓娓道来，使得非专业的读者也能轻松理解并掌握相关知识。

书中还结合了大量银行的实际业务场景，让我们能够更直观地看到AI技术在银行业的具体应用和价值。

基于CLIQUE的聚类算法研究

的新路 )
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引言
聚类分析是数据挖掘中的核心技术，聚类在电
本文不同于其它类似文章仅限于对聚类算法作总体性的逐个论述，它按照 -./012 聚类算法的发展脉搏的主线，以其算法的局限性为依据，比较全面地对各类改进算法进行分析比较，并给出了比较的结果，使用户对各类算法的优缺点更清楚，使用更明确，并对其未来的发展方向进行了展望 )
基于
-./012
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的聚类算法研究
淇，李正凡
（华东交通大学信息工程学院，江西南昌 ++""’+ ）
摘要：聚类分析是数据挖掘研究领域中一个非常活跃的研究课题 ) 本文重点分析了高维度数据的自动子空间聚类算法（ -./012）及其各类改进算法，并对其未来发展方向进行了简要展望 ) 关键词：数据挖掘；聚类；子空间 -./012；文献标识码： 5 中图分类号： 34+’ ’
收稿日期： !""# $ "% $ !& 作者简介：付淇（’&%( $ ）女，江西临川人，华东交通大学硕士研究生，主要研究向为挖掘 )
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华
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先对每个属性进行 ! 等分，整个数据空间就被划分为一个超长方体集合，对每个单元进行数据点计数，大于某个阈值 "的单元称为稠密单元，然后对稠密单元进行连接就构成类 ! 不同于其它方法，它可以自动地识别嵌入在数据子空间中的类 ! 定理 " （反单调性质）如果点集 # 在 ! 维空间中是一个类，那么 # 在任何（ ! $ %）维空间中的投影也构成一个类 ! 定理 % 的一种等价形式可以表述为：如果点集（ ! $ %）维空间中的投影不是一个类，那么 # 在一个 # 在 ! 维空间中也不构成一个类 ! 上面的叙述表明从 “ 不是” 的角度看，该性质是单调的，称这种性质为反单调性质 ! 在高维空间子空间中进行聚类时，可以利用该性质进行 “ 剪枝 ” ，其用法类似于发现关联规则的 &’()*() 算法 ! 一个 +",-./( 是指连接的密集单元的最大集合 ! !! ! 012345 的优点和局限性对数据 012345 具有网格类算法效率高的优点，输入顺序不敏感，无需假设任何规范的数据分布 ! 它随输入数据的大小线性地扩展，当数据维数增加时具有良好的可伸缩性，对于大型数据库中的高维数据的聚类非常有效 ! 但需要用户输入数据聚类空间等间隔距离和密度阈值参数 ! 但是 012345 不能自动去除孤立点，并且由于方法大大简化，它也存在着很多的局限性，主要是以下几个方面：这 %）012345 算法采用固定划分网格的方法，很容易破坏密集区域的边缘，降低最终结果的准确性! 6）012345 算法不能自动去除数据集中的孤立点，需要增加额外的计算步骤去除孤立点，这就增加了计算复杂性 ! 7）012345 算法利用最小描述长度技术来进行剪枝，以减少候选密集单元的数目 ! 但是，利用这种技术可能会剪掉一些密集单元，对最终的聚类结果质量造成影响 ! 8）012345 算法的很多步骤都采用近似算法，聚类结果的精确性可能因此降低 !

决策树方法应用实例

决策树方法应用实例1.信用评估：决策树方法可以用于信用评估，根据个人的一些特征属性（如年龄、收入、工作经验等），决策树可以帮助银行或金融机构评估个人的信用。

根据特征属性的不同组合，决策树可以预测一个人是否有偿还贷款的能力或者他的借贷风险等级。

2.疾病诊断：决策树方法可以用于疾病诊断，根据患者的一些症状（如疼痛位置、持续时间、伴随症状等），决策树可以帮助医生判断疾病类型和可能的治疗方法。

医生可以根据决策树的结构和路径，确定病人可能的疾病，从而进行更准确的诊断。

3.市场营销：决策树方法可以用于市场营销，帮助企业确定特定市场的目标客户群体。

通过分析历史数据和市场特征，决策树可以预测客户的购买偏好、倾向或反应。

企业可以根据决策树的结果，进行有针对性的宣传和推销活动，提高市场推广效果。

4.机器人导航：决策树方法可以用于机器人导航，通过分析环境特征和传感器数据，机器人可以根据决策树的判断，选择适当的动作和路径。

决策树可以帮助机器人避开障碍物、寻找目标位置或执行特定任务。

1.可解释性高：决策树的结构简单明了且易于理解。

决策树的节点和路径可以清楚地显示特征属性的重要性和选择过程，同时提供有关分类或回归结果的解释。

2.适用性强：决策树方法适用于离散型和连续型的属性，可以处理多类别问题，并且可以根据需要选择使用不同的分裂准则和剪枝策略。

3.模型易于构建和维护：相对于其他机器学习算法，决策树方法的构造过程较为简单，容易实现并进行调整。

同时，决策树模型也易于更新和维护，可以快速适应新的数据。

但是决策树方法也存在一些缺点：1.容易过拟合：决策树模型容易过拟合训练数据，特别是在数据集中存在噪声或不均衡的情况下。

过拟合会导致决策树对新数据的预测性能下降。

2.对数据分布敏感：决策树模型对于数据分布的不同极端情况（如高度倾斜或多模态分布）比较敏感。

对于这些情况，可能需要采用集成学习或其他方法来提高预测性能。

3.局部最优解：决策树是一种贪婪算法，它在每个节点上选择当前最佳的分裂特征，可能会导致整体上并非最优的分裂结果。

clique算法

算法介绍
基于密度和网格的CLIQUE算法是1998年提出的基于密度同时基于网格的聚类算法。该算法针对高维空间数据集采用了子空间的概念来进行聚类，因此适用于处理高维数据，并可应用于大数据集。另外，该算法给出了用户易于理解的聚类结果最小表达式。 CLIQUE算法采用子空间的概念进行聚类还有一个内在的优点，即其形成的聚类不一定存在于全维空间，可以存在于原始全维空间的一个子空间。
三、为每个簇生成最小化的描述
对于一个在k维数据空间S中的一个簇C，空间S中的区域集合W是聚类C覆盖的条件是对于每一个R ∈ W都包含在簇C中，并且簇C中的任何一个单元都至少包含在一个R 中。为了找到多维空间中的优质覆盖，这一步要分成两小步进行，先是找出最大区域的覆盖，再找到最小覆盖。首先，使用贪心算法来找最大覆盖区域，即贪心地用最大数目的长方形来覆盖聚类。输入: 在相同的k维空间S中相连的密集单元集合C。输出: 最大化的区域R的集合W。算法: 在多维数据空间中，任意选择某一个密集单元u1∈C，再扩展为一个最大化的区域R1，它覆盖u1，将R1加入到R中去;然后寻找另一个密集子单元u2 ∈ C，它没有被任何一个R中的最大区域覆盖，同样扩展成一个最大化的区域R2，它覆盖u2;重复上述步骤直到C被R的最大区域覆盖。接下来，就是力求找到最小覆盖输入: 每个聚类的覆盖输出: 一个最小覆盖算法: 从已有的最大覆盖中，移走数目最小的多余最大空间区域，直到没有多余的最大密集区域为止。
Clique利用的一个性质：如果一个k维单元是密集的,那么他在k一1维空间上的投影也是密集的。也就是说,给定一个k维的候选密集单元,如果检查它的k一1维投影单元,发现任何一个不是密集的,那么就知道第k维的单元也不可能是密集的。因此可以从k一1维空间中发现的密集单元来推测k维空间中潜在的或候选的密集单元。（类似于Apriori性质）

大数据CDA考试(习题卷9)

大数据CDA考试(习题卷9)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。

1.[单选题]为什么DBSCAN 算法难以有效处理高维数据。

()A)数据的形状太复杂B)簇的大小未知C)噪声点过多D)开销过大2.[单选题]一个一元线性回归模型的判定系数R2=0.8，那么下列解释中错误的是( )A)因变量的变差中，有80%可以由自变量与因变量之间的线性关系来解释B)在因变量的变动中，有80%是由自变量所决定的C)自变量与因变量之间有着较强的线性关系D)在训练集中，因变量的估计精度上限为80%3.[单选题]下列有关数据分析说法正确的是( )。

A)一类业务问题只能用同一种数据分析模型来解决。

B)CRISP-DM是多个面向不同任务的分析模型的统称。

C)数据分析的前期基础类数学知识只有概率论和微积分。

D)数据分析是包含不同步骤的一整套流程。

4.[单选题]在Jinjia2 模板引擎中实现模板的继承,使用的关键词是()。

A)extendB)extendsC)fromD)import5.[单选题]以下关于主键的描述正确的是( )。

A)标识表中唯一的实体B)创建唯一的索引，允许空值C)只允许以表中第一字段建立D)表中允许有多个主键6.[单选题]以下有关聚类算法中 K-means和DBSCAN说法错误的是( )。

A)K均值会丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN 一般聚类所有对象。

B)K 均值使用簇的基于原型的概念, 而DBSCAN 使用基于密度的概念。

C)K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN 可以处理不同大小和不同形状的簇。

D)K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN 会合并有重叠的簇7.[单选题]关于HDFS集群中的DataNode的描述不正确的是?C)DataNode之间可以互相通信D)响应客户端的所有读写数据请求为客户端的存储和读取数据提供支撑8.[单选题]下面哪一个循环会导致死循环?A)for(int k=0;k<0;k++)B)for (int k=10;k>0;k--)C)for[intk=0;k<10;k--)D)for(int k=0;k>0;k++)9.[单选题]数据分析挖掘是非常有价值的，它与现实生活是密切相关的，以下哪些是在银行中的应用场景？A)信用卡的审批额度B)掌银对消费者的产品推荐C)贵宾客户的流失预测D)以上全是10.[单选题]下面对Streaming的特性说法正确的是()?A)如果并不要求每个消息必须被处理(允许在处理过程中丢失一些信息),那么可以关闭消息的可靠处理机制,从而可以获取较好的性能。

基于信用卡的BIN的算法优化

基于信用卡的BIN的算法优化作者：吴鹏洋来源：《无线互联科技》2014年第09期摘要：针对银行的信用卡BIN数据的存储、增删和搜索提出一种建立在十叉树结构的高效处理方法及其相关算法。

该算法具有易用、节省存储、快速查询和可扩展的应用特征，解决了信用卡BIN数据的存储和搜索效率难题，为信用卡BIN的规则变化和拓展提供了一种可用的技术解决方案。

关键词：信用卡；存储；十叉树；卡BIN搜索1 引言当前中国的信息化发展很快，信用卡的应用范围和占零售额的比例不断上升。

在信用卡的交易中对信用卡的校验、存储和快速搜索的要求越来越高，以前交易处理系统简单地按卡号顺序全匹配的方式在大数据量的信用卡的系统里越来越不适应。

快速有效地存储和搜索方式能有效提升单位时间交易笔数，从而提升系统处理性能。

2 信用卡数据的算法搜索与增删本文在二叉树的基础上，针对信用卡行业的数据（通常卡的数据主要指卡号或卡BIN，其中卡号长度为13-19位；卡BIN -Bank Identification Number，简称 BIN，指信用卡卡号前 6 位、用来区别发卡银行或机构的一套信用卡卡号编码[3，4]。

这些卡数据虽然长度不一样，但数据特性，处理方式类似，可互相参考，文后以卡BIN为例展开描述）的存储、增删、搜索而提供的一种建立在树结构基础上的高效、易用、可扩展的算法，并兼顾了空间和时间的效率。

解决了通常情况下大量卡或卡BIN段的存储空间以及搜索效率难题，也提供了在未来信用卡BIN规则变化下可灵活拓展的方式，提高了整体的可应用性。

这些数据的特点是都为0-9的数字组成，数字重复性高[5]。

本处理方式提供一种高效、易用、灵活的结构来存储大量的数据（如卡BIN），利用树结构的搜索优势来达到快速搜索的目的。

主要包括十叉树的创建、十叉树的搜索以及十叉树的增删三个部分（以下以卡BIN来说明）：2.1 十叉树的结构树其实是N（N>=0）个节点的有限集合。

雅典娜方案

雅典娜方案1. 概述雅典娜方案是一种用于构建和部署机器学习模型的开源框架，由百度公司推出。

与其他机器学习框架相比，雅典娜具有更高的灵活性和可扩展性，可以支持大规模的分布式训练和推理。

本文档将详细介绍雅典娜方案的架构、特点和使用方式。

2. 架构雅典娜方案的架构包括以下几个核心组件：2.1. 训练组件训练组件是用于构建和训练机器学习模型的核心组件。

它提供了各种算法和工具，包括数据预处理、特征工程、模型选择和训练等功能。

雅典娜的训练组件可以支持分布式训练，可以将大规模的数据集分割为多个小批量进行训练，并且可以使用多台机器进行并行计算，以加快训练速度。

2.2. 推理组件推理组件用于将已经训练好的模型应用到新的数据上，生成预测结果。

雅典娜的推理组件可以支持在线推理和离线推理，可以根据需求选择最佳的推理模式。

推理组件还提供了模型服务的接口，可以将模型封装成可部署的服务，供其他应用程序调用。

2.3. 数据管理组件数据管理组件用于管理机器学习模型的输入和输出数据。

它可以支持多种数据源，包括本地文件、数据库、分布式文件系统等。

数据管理组件还提供了数据转换和数据清洗的功能，可以对输入数据进行预处理，以满足模型训练的要求。

2.4. 模型部署组件模型部署组件用于将已经训练好的模型部署到生产环境中。

它提供了简单易用的部署工具，可以将模型转换为可在生产环境中运行的格式，比如TensorFlow的SavedModel格式或ONNX的模型格式。

模型部署组件还提供了性能优化和资源管理的功能，以保证模型在生产环境中的高效运行。

3. 特点雅典娜方案具有以下几个重要特点：3.1. 开源雅典娜方案是一个开源项目，通过GitHub上的开源社区进行维护和更新。

用户可以自由地查看和修改源代码，以适应自己的需求。

同时，用户还可以贡献自己的代码和功能，为雅典娜方案的发展做出贡献。

3.2. 易用性雅典娜方案提供了简单易用的用户接口，使得用户可以轻松地构建和训练机器学习模型。

银行客户数据处理方法及装置[发明专利]

专利名称：银行客户数据处理方法及装置
专利类型：发明专利
发明人：徐晓健,童楚婕,李福洋,严洁,栾英英,彭勃申请号：CN202010834016.8
申请日：20200818
公开号：CN111967973A
公开日：
20201120
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种银行客户数据处理方法及装置，其中方法包括：获得银行客户数据，所述银行客户数据包括：个人数据，交易数据，资产负债数据其中之一或任意组合；根据所述银行客户数据和预先建立的分类模型，对银行客户数据进行分类，其中，所述分类模型根据多个训练好的机器学习模型以及设定的每个训练好的机器学习模型对应的权重值预先建立，所述每个训练好的机器学习模型对应的权重值利用遗传算法进行设定，所述每个机器学习模型根据银行客户历史数据进行训练。

本发明便于处理银行客户数据，实现高准确性及可靠性的客户数据分类。

申请人：中国银行股份有限公司
地址：100818 北京市西城区复兴门内大街1号
国籍：CN
代理机构：北京三友知识产权代理有限公司
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clique聚类算法

clique聚类算法
Clique聚类算法是一种基于图的聚类算法，它通过计算图中节点之间的相似度来进行聚类。

该算法的基本思想是：对于每个维度（特征），我们用nBins（输入参数）分割空间；对于每个bin，我们计算直方图（计数数量）。

我们只考虑密集单元，即计数高于作为第二个输入参数给定的阈值的bins。

密集单元的特点如下：它所属的维度（例如特征1）bin的索引（或位置）在bin里的观察。

Clique聚类算法的优点是能够处理高维数据，并且具有较好的聚类效果。

但是，它的计算复杂度较高，因此在处理大规模数据集时可能会遇到一些挑战。

效用增量Uplift Tree算法及其在精准营销中的应用

效用增量Uplift Tree算法及其在精准营销中的应用效用增量Uplift Tree算法及其在精准营销中的应用在当今信息爆炸的时代，精准营销成为企业提高市场竞争力的重要手段。

然而，仅仅依靠大数据分析和个性化推荐算法，往往无法实现精准的营销。

此时，效用增量Uplift Tree算法的应用，成为了提升个性化营销效果的一种新选择。

效用增量Uplift Tree算法是一种特殊的决策树算法，它主要用于精准营销中的个体效应分析和引导。

与传统的个性化推荐算法不同，Uplift Tree算法不仅考虑用户的响应概率，还关注用户响应的原因。

通过区分用户心理中的处理机制，Uplift Tree可以精确判断不同广告宣传对用户的影响力，并运用这些信息进行个性化推荐。

Uplift Tree算法的核心思想是将用户群体分为四个不同的类别。

第一类是正向个体，表示他们在没有广告宣传的情况下以及有广告宣传的情况下，都有较高的响应概率；第二类是负向个体，表示他们在没有广告宣传的情况下以及有广告宣传的情况下，都有较低的响应概率；第三类是潜在个体，表示他们在没有广告宣传的情况下有较低响应概率，但在广告宣传的刺激下，有较高的响应概率；第四类是无影响个体，表示他们在没有广告宣传的情况下有较高响应概率，但在广告宣传的刺激下，没有响应概率提升。

Uplift Tree算法在精准营销中的应用非常广泛。

首先，它可以帮助企业准确判断用户的需求，避免对负向个体的不必要推送，从而节省推广费用和资源。

其次，Uplift Tree可以识别潜在个体，为企业找到潜在的需求点，并进行精准的推荐，提高用户满意度和转化率。

最后，Uplift Tree的分析结果可以帮助企业优化广告营销策略，提高整体的营销效果。

例如，一家电商企业通过Uplift Tree算法分析用户数据，发现有一部分用户在没有折扣促销的情况下也有较高的购买意愿，而另一部分用户即使有折扣促销，也无购买意愿。

临床路径在单病种付费中的应用研究进展

临床路径在单病种付费中的应用研究进展宋斐斐;赵坤元;申俊龙【摘要】Clinical pathway is a new type of medical service model, whichhas developed rapidly in recent years, and it successfully achieved the perfect combination of medical cost control and medical service quality. The combination of single disease payment system and clinical pathway is also being implemented gradually, which is advantageous to the hospital reasonable budget single disease diagnosis and treatment cost and also conducive to the effective development of the implementation details of medical insurance. The article will take the clinical path as the startingpoint to re-search its progress in the single disease payment, and it evaluates the significance and disadvantages of clinical path-way in the single disease payment system while analyzing the prospect.%临床路径是一种新型的医疗服务模式，在最近的几年内发展较为迅速，它成功实现了医疗成本控制和医疗服务质量的完美结合。

改进的CLIQUE优化算法

改进的CLIQUE优化算法
高亚鲁;宋余庆;朱玉全
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)016
【摘要】为了解决子空间聚类算法时间复杂度偏高和网格划分不太合理的问题,通过对数据空间进行网格划分并寻找稀疏区域来发现簇的边界,对算法的时间复杂度进行优化,达到对子空间聚类算法CLIQUE进行了优化和改进目的.优化算法采用了自适应的网格划分方法,提高了发现高维子空间的可能性.优化算法通过对剪枝方式的优化,有效地控制了算法的复杂度.实验结果表明,该算法在精度、时间复杂性等方面的性能良好.
【总页数】4页(P3801-3804)
【作者】高亚鲁;宋余庆;朱玉全
【作者单位】江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP312
【相关文献】
1.聚类分析算法CLIQUE的研究及改进 [J], 陈朝华;王伟平
2.一种改进的GP-CLIQUE自适应高维子空间聚类算法 [J], 肖红光;谭雯;邓国群;向
德华;李宁
3.基于相对熵和子空间二次过滤的CLIQUE改进算法 [J], 郭景峰;易莉桦
4.基于高斯过程的CLIQUE改进算法 [J], 向柳明;周渭博;钟勇
5.一种改进的CLIQUE算法及其并行化实现 [J], 林鹏;陈曦;龙鹏飞;傅明
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如何增强我国信用卡业务的竞争力

如何增强我国信用卡业务的竞争力
丁蔚
【期刊名称】《中国信用卡》
【年(卷),期】2003(000)003
【总页数】3页(P19-21)
【作者】丁蔚
【作者单位】中国建设银行上海市分行
【正文语种】中文
【中图分类】F832.2
【相关文献】
1.增强国际结算业务竞争力——我国商业银行应对中外银行之战的策略研究 [J], 张艳君;邓湘莲
2.拓展核心业务发掘核心市场增强核心竞争力——“入世”后我国金融业的发展[J], 钟理
3.我国商业银行信用卡业务发展的一种新模式——对民生银行信用卡数据处理业务外包的分析 [J], 杨科;赵春城
4.对我国商业银行信用卡业务竞争力的探讨 [J], 郭晓立;赵辉越;陈绍辉
5.加快发展中间业务,增强我国商业银行核心竞争力 [J], 雷立钧
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长沙银行信用卡实时发卡解决方案

智行·共享智行·共享Bright Practice Communication72《中国信用卡》2024.01之一。

然而，经过多年发卡，“批量做、集中做”的联动营销模式产能逐步衰减，难以满足规模持续增长和高质量获客要求。

二、实时发卡解决方案长沙银行立足行内现状，创新发卡模式，将数字基因渗透到信用卡获客中，于2022年2月推出信用卡实时发卡解决方案，探索“容易做、随手做、交叉做”的常态营销获客模式。

建立“秒批秒用”的客户流程，客户经理仅需一次营销机会即可实现发卡促活全流程，客户漏损大幅减少，推动信用卡获客稳步增长。

1.聚焦重点获客渠道与大行相比，城商行中后台能力和资源支撑能力有限。

长沙银行盘点所有获客渠道，重点锁定分支行进件渠道，在该进件渠道全面铺排数字资源，支持在客户经理面对面营销客户的场景下客户“即申、即用”，客户经理可以全程服务客户从申卡到使用，完成有效获客。

2.营造常态营销氛围要破解分支行获客能力衰减问题，就必须扭转过度依赖“批量做、集中做”的营销思维，培养分支行和客户经理常态营销信用卡的业务习惯。

2022年，长沙银行针对性地推出“日积月累”活动，聚焦“一日一点四户卡”，垂直到一级支行，紧盯达标进度；抓过程管理，坚持日通报、周例会、月帮扶。

经过近一年的持续推动，超80%的分支行形成常态营销信用卡习惯。

3.革新获客营销工具配合常态营销和获客提质，长沙银行推出实时发卡工具，整合传统发卡模式下信用卡网申、面签、实体卡制卡发卡等功能，升级实时审批策略，推出数字信用卡。

从进件、审批、发卡、激活到绑卡、用卡、使用权益等客户旅程最快10分钟完成，客户经理有效获客时间和业绩回报周期大幅缩短。

长沙银行信用卡微信公众号、手机银行e 钱庄推出数字信用卡专区，满足数字信用卡持卡人识别、激活卡片、绑卡、绑定快捷支付等业务需求。

长沙银行信用卡实时发卡工具发卡流程如图2所示。

实时发卡工具特点如下：（1）获客周期短。