证券知识检索系统的实现(全栈)

女爷i 2022-02-28 00:16 209阅读 0赞

大概实现思路如下：

1.  通过Tushare等第三方渠道或Scrapy爬取所需要的股票信息，存在数据库中。
2.  通过kafka-canal监控mysql的log，实时更新neo4j内的数据。
3.  使用Django rest Framework生成微服务，提供api。
4.  使用Vue搭建简单的前端，调取api以获得信息。

下面来看下具体的实现细节：

##### 1.数据初次采集 #####

通过Tushare等第三方渠道获取信息  
(部分代码)

from py2neo import Node, Relationship, Graph
    import tushare as ts
    from sqlalchemy import create_engine
    import pymysql
    pymysql.install_as_MySQLdb()
    from pandas import DataFrame

# TODO:获取上市公式的行业、概念、地域信息
    
    # 行业
    industry = ts.get_industry_classified()  
    # 概念
    concept = ts.get_concept_classified()
    # 地域
    area = ts.get_area_classified()

插入neo4j

# 创建Company所属行业
    
    industry_set = set()
    for row in industry.itertuples():
        code = row[1]
        name = row[2]
        c_name = row[3]
        # 创建Company节点
        company_node = Node('Company',code=code, name=name)
        graph.create(company_node)
        # 创建Industry节点
        if c_name not in industry_set:
            industry_set.add(c_name)
            industry_node = Node('Industry',c_name=c_name)
            graph.create(industry_node)
        # 创建INDUSTRY_OF关系
        crate_industry_rls_cql = 'match (c:Company{code:"'+code+'"}),(i:Industry{c_name:"'+c_name+'"}) create (c)-[:INDUSTRY_OF]->(i)'
        graph.run(crate_industry_rls_cql)

存储结果如下：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
通过同花顺等平台爬取股票的基础数据,[例如这个][Link 1]。  
将需要做关系抽取等操作的数据存入Neo4j,将只需要做简单查询的数据存入mysql。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

##### 2.数据的持续更新 #####

之前博客分享过kafka相关的配置方法，有兴趣的同学可以[查看这里][Link 2]。  
使用kafka-canal监控mysql的log文件，数据有更新时，使用neo4j-java-driver更新neo4j内的信息。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]

##### 3.数据清洗 #####

类似于股价这样的信息，我们可以直接保存。但是像新闻文章类似的数据，因为是非结构化文本，我们要将文章与股票进行关联的操作之前，要做一些数据清洗的步骤。对文本预处理感兴趣的同学，可以[看这里][Link 3]。  
不进行清洗的文本可能是长成这样:  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
清洗完会变成这样：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
当然，要进行向量化处理的时候，我们需要去除停用词，标点符号以及更多无意义的内容。  
本项目主要使用了`jieba`、`pyltp`等库对文章进行分词、命名实体识别等操作。

##### 4.问题及规则建立 #####

我们可以建立如下的问题模板  
![在这里插入图片描述][20190323171259176.png]  
以及一些答案模板  
![在这里插入图片描述][20190323171331167.png]

##### 5.Django生成微服务 #####

我们将上一步骤所有的问题，进行分词，然后使用tf-idf转成向量矩阵。

def vecMatrix(data):
        """ :param data: data Matrix(DataFrame) :return: vectorizer: vector model X: vector matrix """
        new_data = []
        for q in data:
            q = word_segmentation(q)
            new_data.append(q)
        vectorizer = TfidfVectorizer()
        X = vectorizer.fit_transform(new_data)
        return vectorizer, X
    
    
    sql = 'select ques,rule_id from question_lib'
    data = read_mysql(sql)
    ques_list = data['ques']
    ruleId_list = data['rule_id']
    vectorizer, X = vecMatrix(ques_list)

当拿到一个新的问题时，由vectorizer去计算句子的向量，遍历矩阵寻找最高相似度，然后拿到对应问题的index，通过index去查询对应的答案模板ruleId。

question_new = word_segmentation(question)
    answer_vec = vectorizer.transform([question_new])
    idx = cosine_similarity(answer_vec, X)[0]
    top_idxs = np.argsort(idx)
    ruleId = ruleId_list[top_idxs[-1]]

通过ruleId拿到答案模板，然后使用封装好的方法，将变量替换为真实值。  
例如:“贵州茅台属于什么行业?”或“600519属于什么行业”  
会找到问题模板:"\_\_COM属于什么行业"或"\_\_CODE属于什么行业"  
然后得到答案模板:"\_\_COM属于\_\_INDUSTRY"  
通过关键信息去neo4j里进行查询

cypher = "match (c:Company)-[:INDUSTRY_OF]->(i:Industry) where c.name = '" + com_name + "' return i.c_name"
    industry = graph.run(cypher).data()

拿到结果，然后替换字符变成:“贵州茅台属于酿酒行业”

以上是提问的api的处理方式，换成查看新闻之类的api，一个简单的news\_id查询结果即可。

##### 6. 前端搭建 #####

最后，使用Vue搭建一个简单的前端页面，使用axios调用对应的api，就实现啦~  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]  
项目的难点在于数据的梳理，和后端代码的实现结构，我也只是做了简单的实现，整个项目还有很多地方可以优化，例如：

1.  数据更精确的实时获取
2.  更好的存储方式，例如矩阵放在Redis中，或结构化信息放在MongoDB中等
3.  问题的规则和类型完善
4.  实现多轮对话
5.  UI的优化

有问题的同学可以在博客下方留言，谢谢~

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[Link 1]: http://stockpage.10jqka.com.cn/600284/
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2x0MzI2MDMwNDM0_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20220228/9349a72d054c48999c664be1c18787c9.png
[Link 2]: https://blog.csdn.net/lt326030434/article/details/84574872
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[Link 3]: https://blog.csdn.net/lt326030434/article/details/85240591
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[20190323171259176.png]: /images/20220228/861be92a6cff4a68a1d80ff4710fb560.png
[20190323171331167.png]: /images/20220228/14d6676e120c4244acc73e0e8d6db0bf.png
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