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公开(公告)号:CN106228399A
公开(公告)日:2016-12-14
申请号:CN201610573542.7
申请日:2016-07-20
Applicant: 福建工程学院
CPC classification number: G06Q30/0201 , G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的券商客户风险偏好分类方法,先使用主成分分析来简化数据。再利用改进的K-means算法进行迭代按算法确立聚心、聚类、调整聚心并删除不满足条件的聚心、重新聚类。直到聚心不再改变,停止聚类。确立聚心仅需一次,不需要迭代。得到客户的交易类别划分结果。基于上述的聚类结果,即客户的交易类别划分,结合不同产品的风险值,可确定客户的交易风险偏好。这是主要的。其次,辅助以已有的证券交易系统的在线问卷调查获得客户的主观风险偏好。二者相结合,可以更合理准确地得到客户的风险偏好的最终结果。本系统运行依靠券商的数据库,只要用户有交易历史数据,就可以据此判断该用户的投资偏好,这也直接反映客户的风险特征。这正是本系统的优越性和方便性体现。
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公开(公告)号:CN105488574A
公开(公告)日:2016-04-13
申请号:CN201510843611.7
申请日:2015-11-26
Applicant: 福建工程学院
IPC: G06Q10/00
Abstract: 本发明公开了一种基于移动设备的可回收废品收集系统,包括:管理员模块、用户模块、员工模块和系统数据库。本发明运行在手机上,用户可以随时随地可以发布信息,使用方便;集成了百度地图功能,能自动根据用户地址描述直观体现用户在地图上的坐标,方便收购人员快速的找到具体收购地址;规划了业务员的管理范围,避免业务员重复上门回收或延迟分配任务问题;支持云存储和本地备份,对数据的稳定性有保障作用,减少了系统后台运行成本。
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