基于SNS的证券公司客户交流管理系统的设计与实现

1、 基于SNS的证券公司客户交流管理系统的设计与实现姓名：姓名： 郑平郑平专业：专业： 软件工程软件工程 指导教师：郑岩指导教师：郑岩2目录3研究背景研究背景（1）证券公司所面临的竞争日趋激烈。这场竞争使得证券公司由原来的“以资金为中心”转变为“以客户为中心”，以个性化服务和一对一营销为争夺客户和扩大市场份额的主要手段。（2）随着互联网的推进与发展，上网群体的壮大，以及传统的面对面交流方式的打破，将信息传播、人际交往融为一体，SNS网站打破了传统面对面的交流方式，蕴涵了巨大的商业传播价值。为企业提供了一个与目标消费者进行互动交流、深度沟通的品牌传播平台。4研究目的及意义研究目的及意义（1）抢占先

2、机。可以作为特色营销的一部分，招揽更多喜欢SNS网站的大、小投资者。（2）改变战略。网站定位是面向熟悉互联网的、喜欢依靠互联网挖掘信息增进交流的中青年投资者，通过SNS商务交流的模式，将大家紧密的联系起来。（3）创新经营。改变以往陈旧的守株待兔似的营销，主动去挖掘客户，根据不同需求，精准营销。（4）加强企业与客户、客户与客户间的交流，通过深化沟通渠道，提高企业品牌知名度与客户的忠诚度。5SSH框架系统B/S架构MVC设计模式BP神经网络Bootstrap前端框架Oracle数据库6研究过程研究过程继续未完成的工作论文论文撰写撰写测试测试改进改进了解研了解研究现状究现状需求需求分析分析设计设计实

3、现实现7系统总体需求系统总体需求8系统逻辑层次系统逻辑层次9系统总体结构系统总体结构10数据库总体结构设计数据库总体结构设计相对于其他的管理系统而言，证券公司在系统性能的要求较高，而且系统数据量较大。基于这样的特点，本文决定分布式数据库写作的方式来构建数据库的总体结构。11数据库总体结构设计数据库总体结构设计 本文采用了先垂直，后水平的拆分方案，水平拆分采用Hash取模法。拆分方案如下：12数据库实体关系数据库实体关系 本系统中所用到的实体抽象出功能、菜单项、角色、用户、讨论组、消息、活动、日志、评论9个实体。实体关系如下所示：13数据库逻辑结构数据库逻辑结构14用户界面设计用户界面设计 由于

4、本系统为证券相关的产品，众所周知，我国证券系统显示，红色为上涨，绿色、蓝色为下跌（香港正好相反）。界面设计竟可能简洁方便，尽可能的提高用户体验。整体效果如右图所示。15系统实现系统实现 （1）表示层：采用Bootstrap框架构建前台页面，相应用户消息，并采用Bootstrap提供的数据交互方式和业务层各模块的Action类进行数据交互。（2）逻辑层：在各模块中根据业务逻辑的需求，设计多个Action类，来处理业务逻辑，并在对应的方法中实现各逻辑之间的数据交互。（3）数据访问层：该层包含多个Model类，负责各个数据库表进行数据对接，Model类的属性与数据库表字段一一对应，Model类的方法

5、包含了该数据库表的增、删、改、查操作。另一端和Action对接，完成业务逻辑的需求。16数据挖掘的过程数据挖掘的过程 （1）定义商业问题：一方面是根据用户交流内容将用户分类，方便用户加好友时进行用户推荐以及证券公司的产品推荐。主要可以按用户关心的产品分类，或者按操作手法比如是长线还是短线进行分类。另一方面是根据用户的交流讨论内容，对热点的产品进行挖掘，方便证券公司进行热点产品推荐以及一些广告的发布。（2）数据理解：文中数据理解过程在纵向上主要是对解决商业问题相关的数据库表进行横向的数据过滤。比如对用户的评论表、日志表、个人信息表等数据库表做过滤，过滤对挖掘结果无意义的评论。17数据挖掘的过程数

6、据挖掘的过程 （3）数据预处理：以为处理评论为例，需要对评论内容进行分词和关键字提取，根据用户与不同的证券产品的相关性赋予权值v，其中v0，1，若v的值越接近1则表明用户的某项操作与该产品的相关度越高。（4）建立模型：本文建立的分析模型主要是采用BP神经网络对客户的评价、交流进行训练和识别，构建一个识别网络根据用户行为对用户进行识别和分类。网络模型设计如下图所示。18神经网络的模型神经网络的模型19神经网络权值修正公式神经网络权值修正公式隐含层I与输出层J之间权值修正值：( )( )( )( )( )( )( )( )( )JjJJtjjjJtjjijunE nE nw nn vnw nunw

7、 n (1)( )( )ijijtjwnwnwn 输入层M与隐含层I之间的全修正量：( )( )( )Imitkmwnn xn(1)( )( )mimimiwnwnwn收敛条件：12101=()2iimnmmiiijEty总初始最小误差20数据挖掘的过程数据挖掘的过程 （5）评价与解释：这一阶段的主要任务是选择并实现适当的数据挖掘技术。建立一个真正适合挖掘算法的分析模型。本文主要采用了基于统计模型的离差来评估模型。一个统计模型g对于一个目标模型f的离差可以用欧氏距离定义：21( ,)( ()()niiif pf xpx（6）解释模型：经过评估确定模型后，模型对样本计算的结果仍然是使用挖掘系统的

8、用户无法理解的输出形式。所以需要将输出结果进行进一步的解释，转化成用户可以理解的形式。该部分只是一个抽象转化的过程。21挖掘结果呈现挖掘结果呈现用户用户总相似度总相似度产品产品1相似度相似度产品产品2相似度相似度产品产品3相似度相似度用户用户4170.9370.7560.9250.987用户用户1260.9160.879 0.8740.765用户用户3320.8940.6750.7650.673用户用户470.8730.9590.7180.632用户用户5830.8490.8060.8420.715用户用户6750.8290.8940.7310.708用户用户7320.8200.7210.8210.770 我们以根据用户参与某类证券品种的行为分析进行用户好友推荐为例。经过模型的计算转化，对用户A的推荐结果如下：22总结总结（1）系统基本上完成了开题的预期，实