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摘要
金融客户的增长为金融平台带来经济效益，但也带来了新问题：如何有效投放商品信息和提供精准服务来满足个性化和定制化的消费需求。面对海量数据，利用数据挖掘技术和机器学习算法分析和预测客户的购买需求成为关注的课题。利用招行客户的个人信息、信用卡消费和掌上生活APP上的操作日志数据研究客户的优惠券购买行为。根据购买行为的形成机制和受影响因素，运用机器学习分类算法建立购买预测模型，掌握客户对掌上生活APP上优惠券的购买意向。使用XGBoost和LightGBM算法进行样本训练，通过AUC评分衡量模型的泛化能力，通过准确的商品筛选和快速的推送服务平台为客户提供个性化的商品推荐，既节省时间，又提升金融机构竞争力和客户购物体验。
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