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


fppjk
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%
相似推荐
情绪检测
本工具基于 Python 开发,通过人脸识别与情感分析算法,精准识别用户面部情绪状态,实现高效的情绪检测能力。该工具应用场景广泛:在心理咨询领域,可辅助咨询师洞察来访者的真实情绪变化,提升沟通与干预效果;在校园安防方面,可实时监测学生情绪波动,及时发现异常状态并预警,守护校园安全。系统采用轻量化架构,运行高效、部署灵活,便于集成到现有业务平台中,为心理健康关怀与安全防护提供智能化、数据化的有力支撑。
基于神经网络的游戏动画系统
MotionWeaver 是一套面向 Unreal Engine 游戏开发的 AI 驱动角色动作生成系统,旨在解决传统游戏动画制作成本较高、动画资产复用困难、复杂动作衔接不自然,以及角色运动与动画表现难以协调等问题。 项目以神经网络动作生成技术为核心,结合游戏引擎的角色运动系统,实现从动画数据采集、模型训练到动作推理与引擎集成的完整技术流程。 主要功能包括: 动画数据采集与处理: 支持从 Unreal Engine 动画资产中提取骨骼姿态、位置、旋转及时间序列信息,完成骨骼映射、数据清洗、质量审核与训练数据集构建。 AI 动作模型训练: 提供基于深度学习的动作表示学习、姿态预测与生成模型训练功能,支持模型检查点管理、训练指标记录及实验评估。 条件动作生成: 利用角色根运动轨迹、历史动作状态及参考姿态等条件,生成连续骨骼动作,研究不同运动条件下的动画生成效果。 复杂动作约束: 针对跑酷、跨越障碍等复杂场景,支持参考姿态引导及关键帧约束,改善动作准确性与空间匹配效果。 UE 动画集成与验证: 提供模型推理与 Unreal Engine 动画系统的集成和实验验证能力,支持生成动作的预览、重建、测试及效果分析。 模型评测与对比: 通过骨骼位置误差、运动连续性、关键帧约束误差等指标,对不同模型及优化方案进行定量分析。 项目主要面向游戏角色动画生成、AI 动画技术研究和游戏开发工具链建设,为智能角色运动与游戏动画自动化提供技术基础。
基于 n8n 的社区团购订单自动归集与对账系统 - 飞书多维表格
立项背景和目标: 社区团购商家通常同时运营多个小区的团购业务,订单分散在各处, 每天需要人工汇总到表格、再逐个小区生成对账单。三个小区的情况下, 人工处理约需 1.5-2 小时/天,且极易出现漏单、金额对不上。 目标是让这套流程全自动跑:订单自动归集 → 自动生成分小区对账单 → 异常自动告警,把每天 2 小时的人工压到 0。 软件功能、核心功能模块: 1. 定时触发模块:每天固定时间自动启动,无需人工干预 2. 多源数据读取:对接飞书多维表格开放 API,分页拉取三个小区的订单表 3. 数据清洗与合并:统一字段口径,合并去重,处理缺失值 4. 分类汇总:按小区维度聚合,计算应收、已付、差额 5. 异常检测:金额不一致、状态异常、重复订单自动标记 6. 结果写回:汇总结果写回多维表格,供商家和团长直接查看 7. 失败告警:任一步骤失败自动重试 3 次,仍失败则推送群告警 业务流程、功能路径: 每天 20:00 定时触发 → 读取运行参数 → 换取 tenant_access_token → 逐小区分页读取订单 → 展开为明细行 → 批量写入汇总表 → 生成分小区对账单 → 判断是否启用对账推送 → 异常则发群告警
多端AI问答系统(SSE流式输出)
立项背景:随着大语言模型的普及,传统企业与用户对智能对话的需求激增。旨在构建一个前后端完全解耦的 AI 问答系统,支持多端接入,提供流畅的流式对话体验。 核心功能:支持 SSE 全链路流式对话(包含start/content/reasoning/done/error五类事件);多会话管理(新建、切换、重命名、置顶、逻辑删除);Markdown 渲染、思考过程折叠展示、多模型切换、Token 用量统计与 API 调用日志,以及四维 IP 限流。 业务流程:前端发起对话请求 → 后端校验限流 → 组装历史消息并调用大模型 API → SSE 逐字返回前端实时渲染 → 消息落库并记录 Token 与耗时。
基于RAG的多租户AI客服SaaS-wali-ai
立项背景和目标: 小微企业客服人力有限、游戏规则分散、夜间无人值守, 重复咨询淹没客服; 通用大模型不了解业务规则, 会张冠李戴甚至编造规则和价格. wali-ai的目标是让运营者用自己的知识库, 7x24自动回答玩家问题, 答不上来就兜底或转人工, 以及记录,绝不编造. 软件功能与核心模块: 多租户SaaS控制面(注册即获默认租户与工作空间、两级角色权限、按套餐的对话条数/知识库数量/容量/席位/Token额度五维配额); 知识库管理(文件导入, 切片可视化编辑与检索测试); 自研RAG引擎(向量+关键词混合检索、RRF融合、Rerank重排、置信度评估); Agent编排(意图判断、会话上下文、人设提示词、闲聊/固定兜底双模式); 多渠道接入(游戏内Lua桥接、QQ群NapCat、网页悬浮球SDK、开放API); 会话管理与人工接管; 未回答问题沉淀反哺知识库; 运营统计与全量审计. 业务流程: 注册登录->创建游戏服与机器人->建知识库导入文档->自动切分并向量化索引->配置渠道->玩家在游戏内/QQ群/网页提问->统一网关验签、幂等、路由->Agent意图判断->RAG混合检索->大模型生成带来源引用的回答->写回会话、用量与审计->低置信度时兜底或转人工, 管理员在管理端查看会话、反馈、用量与配额.
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服