淺談如呵構建基于協同過濾算法的金融教育服務平臺

(上海電機學院 上海 200000)

一、個性化的協同過濾算法

個性化推薦系統的概念在1995年的美國人工智能協會上被首次提出，2001年IBM公司在其電子商務平臺Websphere中添加了個性化功能以開展個性化服務。直至今日，Amazon、Facebook、淘寶、微博等各大互聯網公司也都使用了個性化推薦系統來擴展市場。比較常見的推薦算法有基于關聯規則的推薦算法、基于內容的推薦算法以及協同過濾算法(即Collaborative Filtering，簡稱CF)和人工免疫算法等。

本系統通過網絡爬蟲爬取有關在線學習平臺信息，使用關聯矩陣法建立信息的評價模型，采用Python語言實現基于協同過濾的推薦算法。整個在線金融學習教育社群平臺包含以下三大模塊：

(1)在線學習平臺信息采集模塊。

(2)在線學習平臺信息評價模塊。

(3)在線學習平臺自動推薦模塊。

本產品以協同過濾計算的方法提供以下服務：推薦系統主界面。注冊和屬于客戶自己推薦平臺，了解一些學習教育平臺的大致信息，以及一些最新的金融信息；用戶個性化推薦。系統會為用戶一個私有的空間，用戶可以在此記錄下自己的個人信息與以往對學習教育平臺的偏好，系統使用這些信息通過算法實時給用戶反饋出最新的金融產況而得出的個性化學習教育平臺推薦結果；用戶每日推薦。歷史評分數據為基礎，對產品進行預測評分，選出Top15進行推薦，每日更新；學習教育平臺信息搜索。系統可以顯示用戶所投資過的或從未見過的學習教育平臺。并且，用戶可以在此評價一些自己所知的學習教育平臺，從而使用戶的金融推薦更加準確、可靠；學習教育平臺信息數據可視化。系統給用戶推薦的學習教育平臺排行對用戶選擇來說是不太直觀的，進一步的學習教育平臺的詳細信息是必不可少的，為此，一個前端數據可視化界面能詳細地把這些學習教育平臺的信息直觀的展現給用戶，用戶則可根據這些進一步的信息來了解、判斷學習教育平臺。

二、協同過濾算法的應用優勢

協同過濾的策略，顯示最新最適合大學生在查詢過程中的個性化學習需求信息；系統特色推薦，顯示所有的學習信息；系統可靠性強、智能計算和實時的特點，為大學生提供更多準確的參考數據。同時還能根據用戶的特點和需要，智能的推薦最適合和符合消費者用戶的學習教育平臺相關的數據。該系統最大的亮點就在于減少客戶在系統上面找尋自己感興趣的數據所消耗的時間，同時讓用戶更加精準地選擇出符合自己要求的學習方向，這是其他教育平臺不具有的優勢特點。同時滿足大學生金融愛好者的交流需求，構建良好的金融氛圍，尤其可以針對高校群體予以實踐培育。

基于協同過濾的在線金融學習教育社群平臺在各種大數據、學習平臺層出不窮的當代，基于其精準系統運算、智能操作等優勢可一定程度地滿足用戶個性化需求，填補了這類金融系統的市場空缺，解決了各類投資人、金融預測人士、數據分析的客戶尋找信息難、時間長、準確性不高的問題，符合當代投資人數據精準簡約化、規避風險以及預測的心理活動，做到準確信息的統計的呈現和評測，提供安全穩定的線上經濟活動市場的環境，有利于推動整體社會的發展。同時，線上金融教育社群平臺的普及，有利于當代大學生的綜合全面發展，該系統在推薦金融理財知識的同時，還兼顧其他學科的學習的習題和知識的查詢，即可以做到與課上老師講的知識做到呼應，還可以讓大學生進行知識學習的鞏固。協同過濾算法課通過大學生查詢的題進行一個收集與整理，然后做出一套完整的錯題集和頻繁出現的概率題，讓大學生學習效率的到提高。大學生可在平臺上面進行學識的交流以及思想的碰撞，有利于大學生身心的全面公共發展。發現與挖掘了一件創新型的學習教育平臺，能夠更好地滿足市場和消費者的需要：即一套完整的協同運算系統可以信息無誤的呈現輸出，既要滿足消費者(客戶)信息搜尋及時的要求，又要節省客戶的時間耗用。同時建立社群服務，構建良好的金融氛圍，針對高校人群進行實踐培育。

三、產品設想

協同過濾算法，能夠智能個性化地為學生推薦定制內容和查漏補缺，以減少不必要的時間和精力。立足金融領域，針對各大高校的金融類學生，提供專精專細的金融服務。

而我們的產品便分為大板塊，一為金融模擬平臺，提供模擬操作系統，幫助高校實踐培育。二為學習教育服務平臺，提供實時資訊，名師輔導，在線答疑，課后解答，社群交友的服務。

因此可將業務分為兩部分，PC端滿足模擬投資的需要，免費在線的金融模擬投資系統將推行對客戶免費的戰略，免費走進高校，以達到推廣市場的目的。

同時兼備小程序可提供實時資訊，名師輔導，在線答疑，課后解答等教育業務，方便快捷，和課上內容互為補充。

四、市場和盈利

就目前市場而言，協同過濾近年來在信息過濾與信息系統方面發展迅速，廣受使用者歡迎。將商品依照用戶的興趣度依次排序并推薦給用戶，適用于推廣產品類別穩定、功能明確、數量少的較標準化產品，個性化智能推薦系統滿足需要。而教育平臺市場現狀，則是教育資源分散，無法專精專細進行配套服務。

為此我們將策略分為占有市場和保持市場兩部分，具體操作如下圖：

同時，在累積市場的基礎上，能夠通過高校積累用戶量，通過維護費，運營費以及附加的名師輔導，在線答疑，課后解答等教育業務進行獲利。同時用戶可通過在線時長，主動答題，閱讀咨詢等方式獲取第三方的相應積分以抵折扣，從而從第三方平臺獲利，具體操作如下：

①前期通過建立專業的金融領域教育社交平臺，迅速擴大客戶數量，通過龐大的客戶群體，助推模擬投資教育軟件進入高校。

②利潤前期主要靠輔助盈利來獲取，但后期的利潤大部分將來源于主要盈利模式即高校購入模擬投資軟件，從而達到學生課堂內外的高效結合。

③視頻輔導：針對公共課采取免費策略。專業課根據協同過濾算法的處理，推薦給客戶的專業課課程將采取收費策略。

④獎勵積分：

A.如所搜題目為答題庫中未收錄的題，用戶回答可獲獎勵積分。

B.觀看輔導視頻可獲獎勵積分。

C.每日分享社交平臺打卡可獲獎勵積分。

D.獎勵積分可換購第三方平臺產品。

E.獎勵積分有排名榜單，日榜周榜月榜第一都會獲得課程獎勵等相關福利。

⑤輔導視頻:

A.與相關資源方簽訂合作協以，投放輔導視頻。

B.根據協同過濾算法的分析結果聘請專業老師錄制輔導視頻并投放。

⑥公益：獎勵積分達到一定量，將會捐出一本教育書籍送往貧困山區

五、宣傳應用

前期基礎較為薄弱的時候，可針對愛好免費金融服務的群體，喜愛量身定制的群體，愛好社群服務的金融人士進行專項宣傳。針對我們產品的特點，可走進各大高校進行宣傳和推廣，高校學生的接受力較強，我們的產品元素也能夠有效吸引到他們，能夠在前期具有事半功倍的作用。隨著規模的逐漸發展，產品的逐步完善，資金的落實到位，在擁有了一定的基礎后，我們可以參加各種金融軟件發布交流會，走進其他金融企業，達成聯合合作，進一步建立權威性和擴大知名度，擴大在金融行業中的知名。

同時補充線上廣告宣傳：

(1)選擇具有金融元素的電視劇和綜藝或者有聲產品進行冠名。

(2)選擇形象可靠的明星對產品進行代言。

(3)在各大視頻網站和流量界面進行一定頻次的廣告推送。

(4)順應網紅流量效應，迎合時代，選擇合適的平臺up主進行推廣，比如B站，up主，小紅書等等。

以上廣告一定避免故意夸大產品功能，惡意貼合不良信息。

六、結語

該平臺基于協同過濾的金融產品推薦系統，推薦系統不僅可以在電子商務和社交網絡等眾多應用領域發揮至關重要的作用，為客戶實現金融產品的個性化推薦服務。本系統根據每一個客戶的學習需求和金融的實時情況給予每一個用戶屬于自己的推薦列表，在這個精選的列表中，用戶可以進一步地篩選出自己最滿意的內容，可以大大提升客戶的選擇能力并避免投資者盲目學習。

在整個系統的主界面中，用戶可以注冊、登錄屬于自己個人的推薦賬號。該系統界面為每一個用戶描述了金融推薦的內容，解釋了協同過濾算法的意義，并且展現出整個推薦系統的優勢，這些都是推薦系統所吸引用戶的特點。

個性推薦它不一定是用戶最終選擇的排行榜，但它會給用戶提供最適合的產品信息，通過該排行結果，系統會幫助用戶更快更準確地找到更好的金融產品。

當用戶對系統推薦內容不滿意時，每日推薦將給出不一樣的產品列表，它每日更新推薦，不再讓用戶局限于一部分產品，讓用戶有了更多更好的選擇，每日列表中總有一些產品會得到用戶關注而數據庫會為用戶提供最全最新的金融產品信息。

綜合而言，這款基于協同過濾算法為基礎的金融學習教育平臺，能夠有效貼合當代金融的個性化需求，簡單便捷得模式也將成為高校教育升級的可能，并且其發展階段具有階梯意義，可推廣普及全社會，幫助建立有效高能的金融學習模式和氛圍。