6篇关于理财产品的计算机毕业论文

今天分享的是关于理财产品的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到理财产品等主题,本文能够帮助到你

基于用户画像的理财产品推荐系统设计与实现

这是一篇关于用户画像,理财产品,推荐系统,协同过滤的论文, 主要内容为随着我国经济水平的不断提升,金融行业得到了飞速发展,国内各大金融机构都纷纷推出了各式各样的理财投资产品。银行作为传统的金融机构,也在逐步进行转型,银行不仅仅是存钱、贷款机构,也衍生出了其它金融投资业务。理财产品业务逐渐成为各银行争夺客户的一种途径,这对银行的金融服务能力也提出了更高的要求。面对如此种类繁多的理财产品,用户很难从中选择出适合自己的产品,这就加大了银行的理财产品营销推广和服务成本。本文从银行理财产品推荐需求出发,设计理财用户画像和推荐模型,基于所设计的推荐模型来实现理财产品推荐系统。通过收集和处理银行理财用户相关数据,构建理财用户画像,并结合混合推荐算法,为理财用户提供Top-K的理财产品推荐,从而增加用户粘性。本文主要工作如下:(1)用户画像和理财产品推荐模型构建。从理财用户基本信息、资产水平和产品偏好这三个标签维度来构建理财用户画像,并提出了基于Canopy K-Means的群体画像构建方法。基于构建好的理财用户画像,并结合理财产品推荐具体场景,在传统的基于产品的协同过滤算法之上,引入了基于内容的推荐和矩阵分解技术,最终设计出一种理财产品混合推荐模型,并通过离线实验方式验证了所提推荐模型的准确性。(2)理财产品推荐系统需求分析与概要设计。首先,根据需求概述,从功能性和非功能性两方面进行理财产品推荐系统需求分析;接着进行系统的概要设计,设计了系统的总体架构,从功能模块上划分成用户交互、数据采集、推荐引擎以及系统管理四大模块;最后给出了系统的数据库设计。(3)理财产品推荐系统实现与测试。通过大数据组件Sqoop和日志采集框架Flume对理财用户的结构化业务数据和行为日志数据进行收集;基于Spring Boot和My Batis进行系统的主体功能开发,并结合My SQL、Redis和Hive进行数据的存储。最后,对整个系统进行了功能性测试,并采用JMeter工具对系统进行性能压测,验证了系统的有效性。

光大银行理财产品在线销售系统的设计与实现

这是一篇关于B/S架构,网上银行,理财产品的论文, 主要内容为在互联网高速发展的今天,各大网上银行的多数理财产品已经实现了在线销售的信息化和网络化,提高了管理效率。但是,面对目前各式各样的理财产品,很多理财产品管理仍然以传统人工管理为主,传统的手工管理处理信息混乱,账目管理困难,效率低下。网上银行理财产品销售系统是一个典型的电子商务系统,是为了方便用户在理财时选择自己理财产品的一个在线销售平台,通过这样一个理财系统,用户可以自助选择,在方便用户使用的同时也为银行带来了效益,而且也解决了银行部门在理财产品开发上的人力资源投入。本文讲述了利用DREAMWEAVER CS5和JSP编程语言进行网上银行理财产品销售系统的开发过程,对本销售系统的设计及实现进行了详细的说明。本文的主要内容主要是利用java语言和DREAMWEAVER MX的开发环境的架设开始,实现网上银行理财产品销售系统的各个功能模块,如理财产品展示模块、网上理财管理模块等。本系统设计的原则是在满足客户的基本要求的同时,构建合理的完善的网上银行理财产品销售系统,方便客户能够高效的交流。在具体设计要求上需要做到界面简单、菜单明了、设计高效表单。经过测试,该系统能有效解决用户对理财产品在线购买的问题,具有较方便的数据查询功能,前端界面的清新简洁,功能全面且操作相对便捷,能够实现当前环境对系统的要求,具体运行时能够保证稳定工作。

基于图嵌入的理财产品推荐

这是一篇关于推荐系统,理财产品,图嵌入的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,互联网金融对于传统金融市场的冲击也越来越猛烈,传统金融机构在产品营销方面面临的压力也是与日俱增,如何进行个性化营销成了亟需解决的问题。目前针对个性化推荐,金融机构使用的模型方法还较为简单,较传统营销方式效果提升不明显,故本文基于金融业务,提出了一套推荐方法,该方法能够很好地捕捉到用户的真实喜好,从而做到个性化推荐。它通过利用用户的历史购买记录,生成金融理财产品的向量表示与用户的向量表示,然后利用产品向量与用户向量的余弦相似度进行k近邻搜索完成快速召回,之后对召回的产品进行打分排序,将得分最高的N个产品推荐给用户。该方法由两个模型组成:召回模型与排序模型。召回阶段,基于业务场景,将用户的购买记录转化为拓扑图,创造性地设置风险因子捕捉产品之间的关系,同时基于SR-GNN模型引入产品的辅助信息,对图上节点学习其向量表达形式,使得向量表达可以包含更多的内容,之后将用户的历史购买情况的向量表达视为用户的向量表示,完成快速召回,将召回的产品输入至排序模型。排序阶段,引入自注意力机制,捕捉用户的购买偏好,同时利用用户画像以及目标产品画像的信息,来预测用户会不会购买目标产品,从而为每个用户对召回的候选产品打分,向用户推荐得分最高的N个产品。这套流程,权衡了训练开销与模型效果,同时召回阶段的词嵌入训练模型也一定程度上缓解了新产品的冷启动问题,对新物品依旧可以直接进行训练,具备了较强的落地能力。同时本文也通过实验比较,证明了该方法的有效性。这种方法可以深挖用户的真正需求,把握住用户偏好的变化情况,从用户的角度精准定位可续的需求,进行有针对性的推荐。该推荐系统的搭建应该可以给予金融机构一些参考。

基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统的设计与实现

这是一篇关于理财产品,群体用户画像,个性化推荐的论文, 主要内容为随着居民个人财富的不断累积,个人理财业务越来越受重视。传统的银行业理财产品营销模式存在高度标准化、忽略个性化需求等问题,难以满足用户的个性化需求且难以拓展新用户。银行需要充分利用自己优势,运用大数据思维、借助数据分析的力量为用户提供更为精细化的理财产品服务。因此,本文通过对银行理财产品个性化推荐进行需求分析,设计并实现了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统。本文的主要工作如下:(1)提出了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统的需求分析与设计方案。以银行实际应用为出发点,对系统进了功能性需求和非功能性需求分析。提出了系统的总体方案设计,设计了系统的功能模块和数据库表结构。(2)针对银行用户和理财产品的特点,提出了一种基于群体用户画像的个性化推荐方法。通过对用户的基本属性信息进行聚类分析,构建了群体用户画像。基于构建的群体用户画像,分析了每个用户群体的用户历史行为记录,获取群体用户的兴趣偏好,然后利用群体用户对理财产品的兴趣偏好以及理财产品之间的相似度,实现对用户未产生行为的理财产品的个性化推荐。并与传统基于物品的协同过滤算法和基于内容的推荐算法进行了实验比较,证明了该推荐算法在理财产品推荐上具有良好的推荐效果。(3)实现了基于群体用户画像的手机银行理财产品个性化推荐系统。实现了系统登录注册、分享、收藏、购买、系统管理等基础功能模块,通过分析用户基本信息和用户历史行为记录,使用基于群体用户画像的个性化推荐方法为用户提供了理财产品个性化推荐服务。综合使用Redis数据缓存、Nginx负载均衡等技术,实现了系统的性能要求,并通过高并发压力测试证明了系统满足实际生产环境的需求。

金融机构理财系统的设计与实现

这是一篇关于互联网金融,互联网理财,推荐系统,理财产品,SpringMVC的论文, 主要内容为互联网金融在当今世界越来越流行,越来越多的人选择使用互联网处理金融业务。伴随着互联网金融兴起的还有互联网理财,互联网理财凭借着其简单快捷、学习门槛低、产品收益高以及产品可选择性强的优势,迅速吸引了大量的对互联网理财感兴趣的用户,其提出的“1元理财”的观点,受到了广大用户的欢迎。本系统的开发设计正是在互联网理财流行的大背景之下,旨在提供各类理财产品,使理财用户能够在本系统上方便快捷的找到需要的产品,充分体现方便快捷的特点。同时,系统提供的产品从低端到高端无所不包,门槛低,简单易用,能够吸引不同层次的用户。系统采用了SpringMVC技术,结合MySQL技术,以及与JSP相关的前端技术作为理论依据,对开发的系统所用的关键技术进行了深入研究。在系统进行开发之前,对系统进行了需求分析,需求分析阶段主要包括可行性分析、功能需求分析、非功能需求分析以及系统用户角色分析。在需求分析的基础上对系统进行详细设计,主要在该阶段确定系统的总体设计原则、确定系统的运行环境,对系统的技术和功能架构进行了详细设计,以及对数据库进行相关设计。在系统完成总体设计之后,还需要编码实现整个系统,使系统能够正常运行,最后对整个系统进行了系统测试,对系统从功能、安全性、兼容性和性能等方面进行测试,结果表明,系统能够在不同系统下正常运行,并且能够承受高并发访问。