【摘要】：金融機(jī)構(gòu)理財(cái)產(chǎn)品的銷售需要發(fā)掘和發(fā)展新客戶。根據(jù)社交網(wǎng)站用戶的瀏覽習(xí)慣,可以為金融機(jī)構(gòu)推薦和發(fā)展?jié)撛诳蛻?金融機(jī)構(gòu)的理財(cái)產(chǎn)品主要定位在收入高、學(xué)歷高的客戶群,知乎用戶具有以上特性,所以論文選題為基于知乎用戶行為的理財(cái)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。論文的主要工作包括:(1)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了爬蟲。用于爬取知乎“理財(cái)”板塊下所有用戶的瀏覽信息。所設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的爬蟲,首先利用request下的get方法獲取網(wǎng)頁(yè),使用xpath技術(shù)對(duì)網(wǎng)頁(yè)進(jìn)行解析,獲取到的數(shù)據(jù)用pandas框架保存為json格式。這樣獲取的數(shù)據(jù)是以回答問(wèn)題內(nèi)容為主的信息。同時(shí)借助知乎論壇“理財(cái)”板塊下的投票功能,對(duì)用戶數(shù)據(jù)按可承受風(fēng)險(xiǎn)的程度進(jìn)行分類標(biāo)記。獲得的數(shù)據(jù)一類是帶有用戶承受風(fēng)險(xiǎn)能力標(biāo)記的數(shù)據(jù),另一類是不帶標(biāo)記的數(shù)據(jù)。(2)對(duì)爬蟲獲取的數(shù)據(jù)預(yù)處理,并發(fā)掘“理財(cái)”板塊下對(duì)理財(cái)產(chǎn)品感興趣的用戶。爬蟲獲取的數(shù)據(jù)存在文本過(guò)長(zhǎng)、無(wú)用詞語(yǔ)太多、用戶的回答存在著很多不確定性等問(wèn)題,因此需對(duì)爬取的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理工作主要包括使用分詞技術(shù)對(duì)長(zhǎng)文本分詞。借鑒jieba分詞開源框架,研究中文分詞的算法,通過(guò)設(shè)計(jì)停用詞表,用戶自定義詞表來(lái)過(guò)濾無(wú)用詞和符號(hào),使用TF-IDF算法,發(fā)掘?qū)碡?cái)感興趣的用戶,處理得到的數(shù)據(jù)為“理財(cái)”話題高度相關(guān)的已分詞的文本數(shù)據(jù)和文本向量以備推薦使用。(3)采用了樸素貝葉斯和KMEANS聚類推薦算法實(shí)現(xiàn)了推薦系統(tǒng)。研究了目前主流的推薦算法,在對(duì)“理財(cái)”可能感興趣的用戶數(shù)據(jù)上,利用推薦算法為用戶推薦風(fēng)險(xiǎn)程度不同的理財(cái)產(chǎn)品。其中,對(duì)帶有用戶承受風(fēng)險(xiǎn)能力標(biāo)記的數(shù)據(jù)源,利用樸素貝葉斯算法,訓(xùn)練模型,進(jìn)行推薦結(jié)果的計(jì)算。并對(duì)樸素貝葉斯算法的推薦結(jié)果通過(guò)F1分?jǐn)?shù),準(zhǔn)確率,召回率等指標(biāo)分析了算法的性能;對(duì)無(wú)標(biāo)記的數(shù)據(jù),利用KMEANS算法,訓(xùn)練模型以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚類,通過(guò)輪廓系數(shù)分析了算法性能。推薦結(jié)果是以知乎用戶和理財(cái)產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)承受能力構(gòu)成的列表,供金融機(jī)構(gòu)使用。(4)所設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的理財(cái)產(chǎn)品推薦推薦系統(tǒng)采用B/S結(jié)構(gòu),和MVC的設(shè)計(jì)模式,推薦的結(jié)果以外連接至私信頁(yè)面的形式供供金融機(jī)構(gòu)營(yíng)銷人員使用。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP391.3
【圖文】：

得出知乎用戶的推薦列表。設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)完整的基于 B/S 模式的推薦系統(tǒng)。圖 1 推薦系統(tǒng)功能流程圖2.2 系統(tǒng)功能需求分析2.2.1 營(yíng)銷人員用例分析該系統(tǒng)針對(duì)的用戶是金融機(jī)構(gòu)的營(yíng)銷人員。該模塊主要需求應(yīng)為信息管理，查看客戶信息和理財(cái)產(chǎn)品營(yíng)銷的相關(guān)功能，例如：用戶登錄，密碼修改，用戶信息注銷等；營(yíng)銷部分需求為營(yíng)銷人員和外鏈的私信。在修改信息的需求中，營(yíng)銷人員具有較強(qiáng)的流動(dòng)性，針對(duì)不同的時(shí)期不同的理財(cái)產(chǎn)品，營(yíng)銷人員的從業(yè)的公司可能不同。因此，營(yíng)銷人員的需求還應(yīng)該包括相應(yīng)公司權(quán)限的?

圖 3 管理員用例圖系統(tǒng)管理員用例圖中，主要實(shí)現(xiàn)了 6 個(gè)功能，分新客戶信息和更新產(chǎn)品信息和注銷。這其中，更動(dòng)性產(chǎn)生的需求，更新產(chǎn)品信息是因?yàn)槔碡?cái)產(chǎn)品表 2 管理員用例說(shuō)用例名稱 用例描述注冊(cè) 管理員注冊(cè)一個(gè)新賬戶，并將信登錄 驗(yàn)證登錄信息，管理員登陸系統(tǒng)營(yíng)銷人員管理 增加或刪除系統(tǒng)中的營(yíng)銷人員更新客戶信息 定期更新知乎論壇爬蟲信息，并更新產(chǎn)品信息 根據(jù)金融機(jī)構(gòu)提出的新的理財(cái)產(chǎn)注銷 管理員退出

第三章 基于知乎用戶行為的理財(cái)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)第三章 基于知乎用戶行為的理財(cái)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)概要設(shè)計(jì)本文目的在于設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)基于知乎用戶行為的理財(cái)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，對(duì)于系統(tǒng)的體架構(gòu)，數(shù)據(jù)之間交互的方式等，本章完成了系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì)。3.1 系統(tǒng)整體架構(gòu)本文中的基于知乎用戶行為的推薦系統(tǒng)采用 Eclipse 作為開發(fā)環(huán)境，通過(guò) JWeb[17]和 MVC 技術(shù)來(lái)作為開發(fā)框架。如圖 4，系統(tǒng)主要分為四個(gè)部分：數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)離線處理，推薦算法計(jì)算和 UI 層。

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 王祥玲;王蒙軍;周亞同;;車牌字符的類歐幾里得距離特征提取與分析[J];計(jì)算機(jī)仿真;2014年04期

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3 周軍鋒,湯顯,郭景峰;一種優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2004年10期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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本文編號(hào)：2780664