程序聚合 软件案例 基于SpringBoot框架的美股舆情分析-美股监控与舆情分析系统

基于SpringBoot框架的美股舆情分析-美股监控与舆情分析系统

2026-06-12 17:39:31
行业:金融、内容平台
载体:网站
技术:Java、JavaScript、MyBatis、Spring Boot

业务和功能介绍

立项背景与目标:企业级教学项目,业务领域是美股市场监控结合AI驱动的舆情分析。覆盖Spring Boot、MyBatis-Plus、Vue 3、AI Agent(MCP协议)、LLM集成等全栈技术。
核心功能模块(4个模块):
模块A — stock-mcp(MCP Server):为AI Agent提供工具的MCP服务器,含DateTool(获取时间)、EmailTool(发送邮件),使用Spring AI SSE端点
模块B — stock-web(股票监控):
• RSS采集:每15秒从 stocktitan.net 拉取美股新闻RSS
• 去重、翻译(百度API)、标签提取(Jsoup,34种信号标签如AI/收购/FDA/财报,映射中文+emoji)
• 异常统计(24小时/3天/7天各股票异常频率)
• 查询API(关键词/标签/时间范围筛选+分页)
• Spark分析(Top异常股票和Top标签聚合)
模块C — stock-yuqing(舆情分析):
• 异步分析流水线:提交查询→异步任务→轮询完成
• AI任务规划(DeepSeek):提取事件类型/地点/时间,生成3-5个搜索关键词
• 互联网搜索(Tavily):多查询搜索,URL去重,相关性排序
• AI情感分析(DeepSeek):8维度分析(事件概览、时间线、热点话题、风险等级、情感倾向、公众关切、关键发现、建议)
• 策略生成(DeepSeek):5维度危机应对策略
• 报告生成:程序化生成Markdown/JSON格式(不用LLM以节省Token)
• 邮件投递:SMTP发送到用户指定邮箱
模块D — my-vue-dev(Vue 3前端):登录/注册、股票监控仪表盘(含Spark分析图表)、图表对比视图、响应式布局
业务流程:
• 股票监控:定时任务(15秒) → RSS拉取 → 去重 → 翻译 → 标签提取 → 存储 → 聚合统计 → 钉钉告警 → 前端REST查询展示
• 舆情分析:用户提交查询 → 创建任务(PENDING) → 后台异步8步流水线 → 状态更新(COMPLETED/FAILED) → 前端轮询 → 查看报告/邮件发送


项目实现

整体架构:微服务导向的模块化单体
• man_usstock_dev/(Maven父POM):stock-mcp/(MCP Server)、stock-web/(三层架构)、stock-yuqing/(异步处理)、db/(SQL建表脚本)、doc/(课程文档Unit 1-5)
• my-vue-dev/:Vue 3 + Vite前端,Vite代理→后端各端口
数据库表:us_stock_rss(股票RSS)、yuqing_task(舆情任务)、yuqing_report(舆情报告)、yuqing_search_result(搜索结果)
实用技术
• Java 21(后端)、JavaScript(前端)
• Spring Boot 4.1.0-RC1、Spring AI(MCP Server)、MyBatis-Plus 3.5.16
• MySQL 9.7.0、HikariCP连接池
• Vue 3.5.34(Composition API)、Vite 8.0.12、Vue Router 4.6.4、ECharts 6.1.0
• AI/LLM:DeepSeek Chat API(舆情分析)、Tavily Search API(互联网搜索)
• 外部服务:百度翻译API、钉钉机器人API(告警通知)
• 数据处理:Apache Spark 4.1.2(本地聚合)、Jsoup(网页抓取)、ROME(RSS解析)
• 其他:Lombok、Hutool、Flexmark(Markdown→HTML)

示例图片视频


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30天前活跃
方向: 人工智能-计算机视觉与图像处理、前端-Web前端、
交付率:100.00%
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