浅谈如呵构建基于协同过滤算法的金融教育服务平台

(上海电机学院 上海 200000)

一、个性化的协同过滤算法

个性化推荐系统的概念在1995年的美国人工智能协会上被首次提出，2001年IBM公司在其电子商务平台Websphere中添加了个性化功能以开展个性化服务。直至今日，Amazon、Facebook、淘宝、微博等各大互联网公司也都使用了个性化推荐系统来扩展市场。比较常见的推荐算法有基于关联规则的推荐算法、基于内容的推荐算法以及协同过滤算法(即Collaborative Filtering，简称CF)和人工免疫算法等。

本系统通过网络爬虫爬取有关在线学习平台信息，使用关联矩阵法建立信息的评价模型，采用Python语言实现基于协同过滤的推荐算法。整个在线金融学习教育社群平台包含以下三大模块：

(1)在线学习平台信息采集模块。

(2)在线学习平台信息评价模块。

(3)在线学习平台自动推荐模块。

本产品以协同过滤计算的方法提供以下服务：推荐系统主界面。注册和属于客户自己推荐平台，了解一些学习教育平台的大致信息，以及一些最新的金融信息；用户个性化推荐。系统会为用户一个私有的空间，用户可以在此记录下自己的个人信息与以往对学习教育平台的偏好，系统使用这些信息通过算法实时给用户反馈出最新的金融产况而得出的个性化学习教育平台推荐结果；用户每日推荐。历史评分数据为基础，对产品进行预测评分，选出Top15进行推荐，每日更新；学习教育平台信息搜索。系统可以显示用户所投资过的或从未见过的学习教育平台。并且，用户可以在此评价一些自己所知的学习教育平台，从而使用户的金融推荐更加准确、可靠；学习教育平台信息数据可视化。系统给用户推荐的学习教育平台排行对用户选择来说是不太直观的，进一步的学习教育平台的详细信息是必不可少的，为此，一个前端数据可视化界面能详细地把这些学习教育平台的信息直观的展现给用户，用户则可根据这些进一步的信息来了解、判断学习教育平台。

二、协同过滤算法的应用优势

协同过滤的策略，显示最新最适合大学生在查询过程中的个性化学习需求信息；系统特色推荐，显示所有的学习信息；系统可靠性强、智能计算和实时的特点，为大学生提供更多准确的参考数据。同时还能根据用户的特点和需要，智能的推荐最适合和符合消费者用户的学习教育平台相关的数据。该系统最大的亮点就在于减少客户在系统上面找寻自己感兴趣的数据所消耗的时间，同时让用户更加精准地选择出符合自己要求的学习方向，这是其他教育平台不具有的优势特点。同时满足大学生金融爱好者的交流需求，构建良好的金融氛围，尤其可以针对高校群体予以实践培育。

基于协同过滤的在线金融学习教育社群平台在各种大数据、学习平台层出不穷的当代，基于其精准系统运算、智能操作等优势可一定程度地满足用户个性化需求，填补了这类金融系统的市场空缺，解决了各类投资人、金融预测人士、数据分析的客户寻找信息难、时间长、准确性不高的问题，符合当代投资人数据精准简约化、规避风险以及预测的心理活动，做到准确信息的统计的呈现和评测，提供安全稳定的线上经济活动市场的环境，有利于推动整体社会的发展。同时，线上金融教育社群平台的普及，有利于当代大学生的综合全面发展，该系统在推荐金融理财知识的同时，还兼顾其他学科的学习的习题和知识的查询，即可以做到与课上老师讲的知识做到呼应，还可以让大学生进行知识学习的巩固。协同过滤算法课通过大学生查询的题进行一个收集与整理，然后做出一套完整的错题集和频繁出现的概率题，让大学生学习效率的到提高。大学生可在平台上面进行学识的交流以及思想的碰撞，有利于大学生身心的全面公共发展。发现与挖掘了一件创新型的学习教育平台，能够更好地满足市场和消费者的需要：即一套完整的协同运算系统可以信息无误的呈现输出，既要满足消费者(客户)信息搜寻及时的要求，又要节省客户的时间耗用。同时建立社群服务，构建良好的金融氛围，针对高校人群进行实践培育。

三、产品设想

协同过滤算法，能够智能个性化地为学生推荐定制内容和查漏补缺，以减少不必要的时间和精力。立足金融领域，针对各大高校的金融类学生，提供专精专细的金融服务。

而我们的产品便分为大板块，一为金融模拟平台，提供模拟操作系统，帮助高校实践培育。二为学习教育服务平台，提供实时资讯，名师辅导，在线答疑，课后解答，社群交友的服务。

因此可将业务分为两部分，PC端满足模拟投资的需要，免费在线的金融模拟投资系统将推行对客户免费的战略，免费走进高校，以达到推广市场的目的。

同时兼备小程序可提供实时资讯，名师辅导，在线答疑，课后解答等教育业务，方便快捷，和课上内容互为补充。

四、市场和盈利

就目前市场而言，协同过滤近年来在信息过滤与信息系统方面发展迅速，广受使用者欢迎。将商品依照用户的兴趣度依次排序并推荐给用户，适用于推广产品类别稳定、功能明确、数量少的较标准化产品，个性化智能推荐系统满足需要。而教育平台市场现状，则是教育资源分散，无法专精专细进行配套服务。

为此我们将策略分为占有市场和保持市场两部分，具体操作如下图：

同时，在累积市场的基础上，能够通过高校积累用户量，通过维护费，运营费以及附加的名师辅导，在线答疑，课后解答等教育业务进行获利。同时用户可通过在线时长，主动答题，阅读咨询等方式获取第三方的相应积分以抵折扣，从而从第三方平台获利，具体操作如下：

①前期通过建立专业的金融领域教育社交平台，迅速扩大客户数量，通过庞大的客户群体，助推模拟投资教育软件进入高校。

②利润前期主要靠辅助盈利来获取，但后期的利润大部分将来源于主要盈利模式即高校购入模拟投资软件，从而达到学生课堂内外的高效结合。

③视频辅导：针对公共课采取免费策略。专业课根据协同过滤算法的处理，推荐给客户的专业课课程将采取收费策略。

④奖励积分：

A.如所搜题目为答题库中未收录的题，用户回答可获奖励积分。

B.观看辅导视频可获奖励积分。

C.每日分享社交平台打卡可获奖励积分。

D.奖励积分可换购第三方平台产品。

E.奖励积分有排名榜单，日榜周榜月榜第一都会获得课程奖励等相关福利。

⑤辅导视频:

A.与相关资源方签订合作协以，投放辅导视频。

B.根据协同过滤算法的分析结果聘请专业老师录制辅导视频并投放。

⑥公益：奖励积分达到一定量，将会捐出一本教育书籍送往贫困山区

五、宣传应用

前期基础较为薄弱的时候，可针对爱好免费金融服务的群体，喜爱量身定制的群体，爱好社群服务的金融人士进行专项宣传。针对我们产品的特点，可走进各大高校进行宣传和推广，高校学生的接受力较强，我们的产品元素也能够有效吸引到他们，能够在前期具有事半功倍的作用。随着规模的逐渐发展，产品的逐步完善，资金的落实到位，在拥有了一定的基础后，我们可以参加各种金融软件发布交流会，走进其他金融企业，达成联合合作，进一步建立权威性和扩大知名度，扩大在金融行业中的知名。

同时补充线上广告宣传：

(1)选择具有金融元素的电视剧和综艺或者有声产品进行冠名。

(2)选择形象可靠的明星对产品进行代言。

(3)在各大视频网站和流量界面进行一定频次的广告推送。

(4)顺应网红流量效应，迎合时代，选择合适的平台up主进行推广，比如B站，up主，小红书等等。

以上广告一定避免故意夸大产品功能，恶意贴合不良信息。

六、结语

该平台基于协同过滤的金融产品推荐系统，推荐系统不仅可以在电子商务和社交网络等众多应用领域发挥至关重要的作用，为客户实现金融产品的个性化推荐服务。本系统根据每一个客户的学习需求和金融的实时情况给予每一个用户属于自己的推荐列表，在这个精选的列表中，用户可以进一步地筛选出自己最满意的内容，可以大大提升客户的选择能力并避免投资者盲目学习。

在整个系统的主界面中，用户可以注册、登录属于自己个人的推荐账号。该系统界面为每一个用户描述了金融推荐的内容，解释了协同过滤算法的意义，并且展现出整个推荐系统的优势，这些都是推荐系统所吸引用户的特点。

个性推荐它不一定是用户最终选择的排行榜，但它会给用户提供最适合的产品信息，通过该排行结果，系统会帮助用户更快更准确地找到更好的金融产品。

当用户对系统推荐内容不满意时，每日推荐将给出不一样的产品列表，它每日更新推荐，不再让用户局限于一部分产品，让用户有了更多更好的选择，每日列表中总有一些产品会得到用户关注而数据库会为用户提供最全最新的金融产品信息。

综合而言，这款基于协同过滤算法为基础的金融学习教育平台，能够有效贴合当代金融的个性化需求，简单便捷得模式也将成为高校教育升级的可能，并且其发展阶段具有阶梯意义，可推广普及全社会，帮助建立有效高能的金融学习模式和氛围。