银行监管数据实时分析系统的设计及实现
这是一篇关于Kettle流处理,实时流计算,快速决策树,实时分析的论文, 主要内容为我国银行业是一个具有高危风险的行业,通过对银行业实施有效监管,降低各种金融风险,实现金融稳定是中国人民银行的基本职责。中国人民银行拥有海量监管数据,通过对监管数据进行挖掘分析能够帮助央行了解金融现状,做出合理决策。体量庞大的监管数据中蕴含着巨大的价值信息,其信息价值也会随着时间的流逝逐渐衰减。央行对于监管数据处理分析的时效性,决定了其监管效率和监管有效性。而随着数据不断积累,监管数据规模不断增大,但是银行对数据处理分析的速度却要求越来越高,甚至是希望能够在数据流入业务系统之前就能够得到数据分析结果。目前,央行某市中心支行对于监管数据的分析利用主要存在以下问题:数据采集流程复杂,存在较为严重的滞后性;数据处理技术更新缓慢,缺乏实时数据处理能力导致数据下发延迟高;数据分析建模方式简单、低效且缺乏实时性,无法根据最新数据做出及时、准确的判断。针对以上问题,结合某市中心支行对监管数据实时分析、处理的需求,本文旨在研究并设计一套基于监管数据的实时分析系统,通过在系统中集成分布式日志采集以及消息中间件技术解决监管数据的实时采集、存储,利用实时计算技术构建数据处理流程完成监管数据的实时预处理,最后通过流数据挖掘技术构建实时分析模型,实现对监管数据的实时分析。本文主要研究工作如下:(1)整合Logstash、Kafka以及Kettle实时流处理工具。针对现阶段某市中心支行监管系统缺乏数据实时处理能力,通过编码整合Logstash+Kafka实现监管数据的实时采集和存储,同时整合Kettle+Kafka实现监管数据的实时预处理。(2)设计了一种基于CVFDT(Concept Very Fast Decision Tree)算法的可疑交易实时识别模型。基于某市中心支行反洗钱监管部门对于反洗钱数据实时分析的需求,本文研究了流数据挖掘技术,最终采用基于决策树思想的CVFDT算法构建实时可疑交易识别模型。同时,使用Java语言实现CVFDT算法并集成至本文系统中。(3)设计并实现银行监管数据的实时分析系统。系统的设计与开发遵循软件工程相关框架,以Java为核心开发语言、以Spring Boot框架为开发基础。系统的实现采用B/S架构,使用前后端分离开发模式,并遵循面向服务的开发思想。系统主要包括三个模块,分别对应监管数据实时采集、监管数据实时处理、监管数据实时分析。通过监管数据在本系统上应用的实际测试,系统能够提供监管数据的实时采集、实时处理以及实时分析功能,提高了某市中心支行对监管数据利用的时效性和有效性,帮助某市中心支行提高监管效率,从而及时、准确的做出监管决策。
银行监管数据实时分析系统的设计及实现
这是一篇关于Kettle流处理,实时流计算,快速决策树,实时分析的论文, 主要内容为我国银行业是一个具有高危风险的行业,通过对银行业实施有效监管,降低各种金融风险,实现金融稳定是中国人民银行的基本职责。中国人民银行拥有海量监管数据,通过对监管数据进行挖掘分析能够帮助央行了解金融现状,做出合理决策。体量庞大的监管数据中蕴含着巨大的价值信息,其信息价值也会随着时间的流逝逐渐衰减。央行对于监管数据处理分析的时效性,决定了其监管效率和监管有效性。而随着数据不断积累,监管数据规模不断增大,但是银行对数据处理分析的速度却要求越来越高,甚至是希望能够在数据流入业务系统之前就能够得到数据分析结果。目前,央行某市中心支行对于监管数据的分析利用主要存在以下问题:数据采集流程复杂,存在较为严重的滞后性;数据处理技术更新缓慢,缺乏实时数据处理能力导致数据下发延迟高;数据分析建模方式简单、低效且缺乏实时性,无法根据最新数据做出及时、准确的判断。针对以上问题,结合某市中心支行对监管数据实时分析、处理的需求,本文旨在研究并设计一套基于监管数据的实时分析系统,通过在系统中集成分布式日志采集以及消息中间件技术解决监管数据的实时采集、存储,利用实时计算技术构建数据处理流程完成监管数据的实时预处理,最后通过流数据挖掘技术构建实时分析模型,实现对监管数据的实时分析。本文主要研究工作如下:(1)整合Logstash、Kafka以及Kettle实时流处理工具。针对现阶段某市中心支行监管系统缺乏数据实时处理能力,通过编码整合Logstash+Kafka实现监管数据的实时采集和存储,同时整合Kettle+Kafka实现监管数据的实时预处理。(2)设计了一种基于CVFDT(Concept Very Fast Decision Tree)算法的可疑交易实时识别模型。基于某市中心支行反洗钱监管部门对于反洗钱数据实时分析的需求,本文研究了流数据挖掘技术,最终采用基于决策树思想的CVFDT算法构建实时可疑交易识别模型。同时,使用Java语言实现CVFDT算法并集成至本文系统中。(3)设计并实现银行监管数据的实时分析系统。系统的设计与开发遵循软件工程相关框架,以Java为核心开发语言、以Spring Boot框架为开发基础。系统的实现采用B/S架构,使用前后端分离开发模式,并遵循面向服务的开发思想。系统主要包括三个模块,分别对应监管数据实时采集、监管数据实时处理、监管数据实时分析。通过监管数据在本系统上应用的实际测试,系统能够提供监管数据的实时采集、实时处理以及实时分析功能,提高了某市中心支行对监管数据利用的时效性和有效性,帮助某市中心支行提高监管效率,从而及时、准确的做出监管决策。
银行监管数据实时分析系统的设计及实现
这是一篇关于Kettle流处理,实时流计算,快速决策树,实时分析的论文, 主要内容为我国银行业是一个具有高危风险的行业,通过对银行业实施有效监管,降低各种金融风险,实现金融稳定是中国人民银行的基本职责。中国人民银行拥有海量监管数据,通过对监管数据进行挖掘分析能够帮助央行了解金融现状,做出合理决策。体量庞大的监管数据中蕴含着巨大的价值信息,其信息价值也会随着时间的流逝逐渐衰减。央行对于监管数据处理分析的时效性,决定了其监管效率和监管有效性。而随着数据不断积累,监管数据规模不断增大,但是银行对数据处理分析的速度却要求越来越高,甚至是希望能够在数据流入业务系统之前就能够得到数据分析结果。目前,央行某市中心支行对于监管数据的分析利用主要存在以下问题:数据采集流程复杂,存在较为严重的滞后性;数据处理技术更新缓慢,缺乏实时数据处理能力导致数据下发延迟高;数据分析建模方式简单、低效且缺乏实时性,无法根据最新数据做出及时、准确的判断。针对以上问题,结合某市中心支行对监管数据实时分析、处理的需求,本文旨在研究并设计一套基于监管数据的实时分析系统,通过在系统中集成分布式日志采集以及消息中间件技术解决监管数据的实时采集、存储,利用实时计算技术构建数据处理流程完成监管数据的实时预处理,最后通过流数据挖掘技术构建实时分析模型,实现对监管数据的实时分析。本文主要研究工作如下:(1)整合Logstash、Kafka以及Kettle实时流处理工具。针对现阶段某市中心支行监管系统缺乏数据实时处理能力,通过编码整合Logstash+Kafka实现监管数据的实时采集和存储,同时整合Kettle+Kafka实现监管数据的实时预处理。(2)设计了一种基于CVFDT(Concept Very Fast Decision Tree)算法的可疑交易实时识别模型。基于某市中心支行反洗钱监管部门对于反洗钱数据实时分析的需求,本文研究了流数据挖掘技术,最终采用基于决策树思想的CVFDT算法构建实时可疑交易识别模型。同时,使用Java语言实现CVFDT算法并集成至本文系统中。(3)设计并实现银行监管数据的实时分析系统。系统的设计与开发遵循软件工程相关框架,以Java为核心开发语言、以Spring Boot框架为开发基础。系统的实现采用B/S架构,使用前后端分离开发模式,并遵循面向服务的开发思想。系统主要包括三个模块,分别对应监管数据实时采集、监管数据实时处理、监管数据实时分析。通过监管数据在本系统上应用的实际测试,系统能够提供监管数据的实时采集、实时处理以及实时分析功能,提高了某市中心支行对监管数据利用的时效性和有效性,帮助某市中心支行提高监管效率,从而及时、准确的做出监管决策。
银行监管数据实时分析系统的设计及实现
这是一篇关于Kettle流处理,实时流计算,快速决策树,实时分析的论文, 主要内容为我国银行业是一个具有高危风险的行业,通过对银行业实施有效监管,降低各种金融风险,实现金融稳定是中国人民银行的基本职责。中国人民银行拥有海量监管数据,通过对监管数据进行挖掘分析能够帮助央行了解金融现状,做出合理决策。体量庞大的监管数据中蕴含着巨大的价值信息,其信息价值也会随着时间的流逝逐渐衰减。央行对于监管数据处理分析的时效性,决定了其监管效率和监管有效性。而随着数据不断积累,监管数据规模不断增大,但是银行对数据处理分析的速度却要求越来越高,甚至是希望能够在数据流入业务系统之前就能够得到数据分析结果。目前,央行某市中心支行对于监管数据的分析利用主要存在以下问题:数据采集流程复杂,存在较为严重的滞后性;数据处理技术更新缓慢,缺乏实时数据处理能力导致数据下发延迟高;数据分析建模方式简单、低效且缺乏实时性,无法根据最新数据做出及时、准确的判断。针对以上问题,结合某市中心支行对监管数据实时分析、处理的需求,本文旨在研究并设计一套基于监管数据的实时分析系统,通过在系统中集成分布式日志采集以及消息中间件技术解决监管数据的实时采集、存储,利用实时计算技术构建数据处理流程完成监管数据的实时预处理,最后通过流数据挖掘技术构建实时分析模型,实现对监管数据的实时分析。本文主要研究工作如下:(1)整合Logstash、Kafka以及Kettle实时流处理工具。针对现阶段某市中心支行监管系统缺乏数据实时处理能力,通过编码整合Logstash+Kafka实现监管数据的实时采集和存储,同时整合Kettle+Kafka实现监管数据的实时预处理。(2)设计了一种基于CVFDT(Concept Very Fast Decision Tree)算法的可疑交易实时识别模型。基于某市中心支行反洗钱监管部门对于反洗钱数据实时分析的需求,本文研究了流数据挖掘技术,最终采用基于决策树思想的CVFDT算法构建实时可疑交易识别模型。同时,使用Java语言实现CVFDT算法并集成至本文系统中。(3)设计并实现银行监管数据的实时分析系统。系统的设计与开发遵循软件工程相关框架,以Java为核心开发语言、以Spring Boot框架为开发基础。系统的实现采用B/S架构,使用前后端分离开发模式,并遵循面向服务的开发思想。系统主要包括三个模块,分别对应监管数据实时采集、监管数据实时处理、监管数据实时分析。通过监管数据在本系统上应用的实际测试,系统能够提供监管数据的实时采集、实时处理以及实时分析功能,提高了某市中心支行对监管数据利用的时效性和有效性,帮助某市中心支行提高监管效率,从而及时、准确的做出监管决策。
基于Spark平台的实时流计算推荐系统的研究与实现
这是一篇关于冷启动问题,实时性问题,实时流计算,在线计算,推荐系统的论文, 主要内容为用户在面对海量信息时无法从中获得对自己真正有用的那部分信息,对信息的使用效率反而降低,这就是信息超载问题。推荐系统是一种解决信息超载问题非常有效的办法,它根据用户的信息、兴趣等,将用户感兴趣的信息或商品推荐给用户。然而,现有的推荐系统大多是通过定期计算来更新推荐结果,造成推荐结果不够精确,这就是推荐系统的实时性问题。另外,对于新加入的用户或商品由于缺少必要的数据,因此无法对其产生推荐,这就是所谓的冷启动问题。针对上述问题,本文旨在解决推荐算法的冷启动问题和推荐系统的实时性问题,并设计与实现一个基于Spark实时流计算的推荐系统,即根据实时数据更新推荐结果。本文的主要研究内容包括:(1)针对推荐算法的冷启动问题,提出基于聚类与特征映射的矩阵分解算法。该算法首先对用户/商品的属性信息进行聚类,得出新用户/新商品的k个最近邻。然后对新用户/新商品进行特征映射,用k近邻的特征信息计算出新用户/新商品的特征向量,有了这些特征向量就可以对新用户/新商品进行推荐,解决了算法的冷启动问题。实验表明本文提出的基于聚类与特征映射的矩阵分解算法的推荐结果更加精确。(2)针对推荐系统的实时性问题,设计一个能够实时计算的流处理架构。该架构把推荐系统分成离线计算和在线计算两部分,能够充分利用传统的离线推荐算法,并结合在线处理方法,提高推荐系统实时计算的能力。所设计的实时推荐系统采用Spark做在线处理,并且能够根据用户在线评分和历史评分数据集来实时计算,实现了推荐结果的实时更新。(3)基于Spark的实时流计算推荐系统的设计与实现。首先对实时流计算的推荐系统进行需求分析,包含功能需求分析、性能需求分析和总体架构分析。然后对系统进行设计,包括三个关键模块:一是对模拟用户评分模块进行设计,包含数据的范围、数据的格式和数据产生的频率及数量等。二是对基于Spark Streaming的实时流计算模块进行设计,包含实时流计算和一些关键性的功能的设计。三是基于MLlib对推荐引擎模块进行设计,包含模型的训练、模型的测试和推荐商品等。最后完成了实时流计算的推荐系统的实现,主要实现模拟用户评分、实时流计算和推荐引擎三个主要功能。
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