随着互联网金融的迅速发展,银行业务受到冲击,线下银行网点数量出现负增长,部分用户被互联网金融平台分流。基于此背景,银行网点决定利用推荐技术展开精准营销,提升用户在银行网点的服务体验及用户粘性。在利用主流推荐技术为新用户提供银行相关产品或活动的推荐时,由于缺少新用户的偏好数据,造成新用户冷启动问题,无法准确为新用户提供有效推荐。本论文研究的就是在特定银行网点场景下,如何在新用户偏好数据缺失的冷启动阶段预测新用户的偏好数据并提供推荐。本论文选择基于人口统计学的推荐方法展开计算,通过基于人口特征信息对用户进行分类,有效避免了新用户冷启动问题。由于部分银行网点自身数据维度不足,无法提供推荐过程中需要的数据,本论文引入第三方J电商历史用户信息做为数据支持,并对基于人口统计学的推荐方法进行了改进和调整,以适用于本论文研究的特定场景:获取银行网点新用户与J电商历史用户的信息,计算二者之间基于人口统计学数据的相似度并以此确定新用户邻域,再利用邻域内历史用户的标签频率值计算新用户符合邻域内标签的概率值,最后,对概率值结果进行定量统计分析以验证数据结果具有现实意义,能够供给银行网点实际推荐使用。通过上述步骤得到新用户偏好数据后,选择现实中的S银行网点进行业务实施,根据数据结果计算新用户对S银行网点营销活动的评分,完成推荐。改进后的基于人口统计学推荐方法为特定银行网点场景下解决新用户冷启动问题提供了一种新思路,为客户经理的首轮推荐提供相应决策支撑,进而提高了银行网点的推荐效果,实现了银行网点的精准营销。