基于知乎用户行为的理财产品推荐系统的设计与实现

发布时间：2020-08-04 14:17

【摘要】：金融机构理财产品的销售需要发掘和发展新客户。根据社交网站用户的浏览习惯,可以为金融机构推荐和发展潜在客户,金融机构的理财产品主要定位在收入高、学历高的客户群,知乎用户具有以上特性,所以论文选题为基于知乎用户行为的理财产品推荐系统。论文的主要工作包括:(1)设计并实现了爬虫。用于爬取知乎“理财”板块下所有用户的浏览信息。所设计实现的爬虫,首先利用request下的get方法获取网页,使用xpath技术对网页进行解析,获取到的数据用pandas框架保存为json格式。这样获取的数据是以回答问题内容为主的信息。同时借助知乎论坛“理财”板块下的投票功能,对用户数据按可承受风险的程度进行分类标记。获得的数据一类是带有用户承受风险能力标记的数据,另一类是不带标记的数据。(2)对爬虫获取的数据预处理,并发掘“理财”板块下对理财产品感兴趣的用户。爬虫获取的数据存在文本过长、无用词语太多、用户的回答存在着很多不确定性等问题,因此需对爬取的用户数据进行预处理。预处理工作主要包括使用分词技术对长文本分词。借鉴jieba分词开源框架,研究中文分词的算法,通过设计停用词表,用户自定义词表来过滤无用词和符号,使用TF-IDF算法,发掘对理财感兴趣的用户,处理得到的数据为“理财”话题高度相关的已分词的文本数据和文本向量以备推荐使用。(3)采用了朴素贝叶斯和KMEANS聚类推荐算法实现了推荐系统。研究了目前主流的推荐算法,在对“理财”可能感兴趣的用户数据上,利用推荐算法为用户推荐风险程度不同的理财产品。其中,对带有用户承受风险能力标记的数据源,利用朴素贝叶斯算法,训练模型,进行推荐结果的计算。并对朴素贝叶斯算法的推荐结果通过F1分数,准确率,召回率等指标分析了算法的性能;对无标记的数据,利用KMEANS算法,训练模型以实现数据的聚类,通过轮廓系数分析了算法性能。推荐结果是以知乎用户和理财产品风险承受能力构成的列表,供金融机构使用。(4)所设计实现的理财产品推荐推荐系统采用B/S结构,和MVC的设计模式,推荐的结果以外连接至私信页面的形式供供金融机构营销人员使用。
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.3
【图文】：

用例图,营销人员,用例图

得出知乎用户的推荐列表。设计并实现了一个完整的基于 B/S 模式的推荐系统。图 1 推荐系统功能流程图2.2 系统功能需求分析2.2.1 营销人员用例分析该系统针对的用户是金融机构的营销人员。该模块主要需求应为信息管理，查看客户信息和理财产品营销的相关功能，例如：用户登录，密码修改，用户信息注销等；营销部分需求为营销人员和外链的私信。在修改信息的需求中，营销人员具有较强的流动性，针对不同的时期不同的理财产品，营销人员的从业的公司可能不同。因此，营销人员的需求还应该包括相应公司权限的?

用例图,管理员,用例图,产品信息

图 3 管理员用例图系统管理员用例图中，主要实现了 6 个功能，分新客户信息和更新产品信息和注销。这其中，更动性产生的需求，更新产品信息是因为理财产品表 2 管理员用例说用例名称用例描述注册管理员注册一个新账户，并将信登录验证登录信息，管理员登陆系统营销人员管理增加或删除系统中的营销人员更新客户信息定期更新知乎论坛爬虫信息，并更新产品信息根据金融机构提出的新的理财产注销管理员退出

系统架构,推荐系统,理财产品,用户行为

第三章基于知乎用户行为的理财产品推荐系统概要设计第三章基于知乎用户行为的理财产品推荐系统概要设计本文目的在于设计并实现基于知乎用户行为的理财产品推荐系统，对于系统的体架构，数据之间交互的方式等，本章完成了系统的概要设计。3.1 系统整体架构本文中的基于知乎用户行为的推荐系统采用 Eclipse 作为开发环境，通过 JWeb[17]和 MVC 技术来作为开发框架。如图 4，系统主要分为四个部分：数据获取数据离线处理，推荐算法计算和 UI 层。

【参考文献】