1. 研究目的与意义
1、背景：随着社会的发展，汽车拥有率不断攀升，人们对汽车的需求越来越旺盛。
但是，汽车事故的发生也让大家多了一份顾虑。
所以，伴随着汽车销量的增长，汽车相关的保险销量也悄然跟着水涨船高。
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2. 课题关键问题和重难点
该本次课题的问题及难点在于：1.推荐系统的算法设计保险的分类依据可以是车型（或驾照级别）、地区、人身安全、时间长短、维修、车辆零部件、车辆安全等。
由此可见，标签是最显著的特征。
所以，我们的推荐算法设计采用了基于标签的推荐算法，给每一个险种预设精准的标签进行分类。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
为了缓解信息爆炸的困境，采用机器学习算法建立一个融合的推荐系统以提高预测准确性和聚合推荐多样性。
针对稀疏的数据集及推荐结果单一的问题，提出了以协同过滤为基础的天牛须搜索优化的交替最小二乘法模型、基于密度的噪声应用空间聚类的用户聚类模型、并建立了XGBoost融合排序模型，从而得到个性化推荐。
采用来自亚马逊平台的苹果手机销售数据，对三个模型进行仿真测试，结果表明：与单一的交替最小二乘法相比新模型拓展性高，收敛速度快，具有更好的实用价值。
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4. 研究方案
1、智能客服在保险方面应用的可行性有的保险内容比较复杂，用户在仅有得广告宣传中不一定能获得完整得保险信息，所以智能客服能够指引用户进行选购。
在售后方面，智能客服也能让用户更快速地进行理赔。
2、设计车险计算器作为模糊推荐的主要方案可行性车险计算器能够直接地获取到一手客户资料，在正确性为前提下，这样的样本更利于我们推荐系统进行计算并作出精准得险种推送，再结合智能客服的信息完善，车险计算器显然是最佳之选。
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5. 工作计划
1. 先是对问题的定义。
先定义该系统的主要功能，尽量贴合用户需求。
2. 再进行需求分析。
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