springboot保险产品分析与推荐系统--附源码41455

摘 要

随着互联网技术的飞速发展，传统保险行业面临着服务模式的转型与升级。为提高用户的保险购买体验和优化保险产品的推荐效率，设计并实现保险产品分析与推荐系统。系统旨为不同用户提供个性化的保险产品推荐服务，并实现保险产品的精准分析与管理。

功能设计上，系统分为普通用户、保险顾问与管理员三大角色模块。普通用户可以通过系统浏览保险产品、获取个性化推荐、在线购买、查看购买记录、申请理赔等。保险顾问可以为客户推荐产品、跟踪理赔进度、管理客户需求和反馈，提升服务质量。管理员则负责管理用户信息、产品分类、系统公告、数据分析与后台维护，确保系统稳定运营。

技术方案采用SpringBoot作为后端开发框架，构建高效、易扩展的系统架构；前端采用Vue.js框架，提供流畅的用户体验和交互界面；数据存储则使用MySQL数据库，确保数据的持久化与安全性。系统还结合协同过滤算法，实现保险产品的智能推荐功能，通过分析用户的历史行为、需求偏好等精准推送最合适的保险产品。

系统的应用有助于提高保险产品的推荐准确度，提升用户的购买体验和满意度，同时帮助保险顾问优化销售策略，提升平台的运营效率和服务质量。

关键词：保险产品分析与推荐系统；Java语言；Spring Boot框架；Vue.js框架；MySQL数据库

Abstract

With the rapid development of Internet technology, the traditional insurance industry is facing the transformation and upgrading of service mode. To improve users' insurance purchasing experience and optimize the efficiency of insurance product recommendations, design and implement an insurance product analysis and recommendation system. The system aims to provide personalized insurance product recommendation services to different users through big data analysis and machine learning technology, and achieve accurate analysis and management of insurance products.

In terms of functional design, the system is divided into three major role modules: ordinary users, insurance consultants, and administrators. Ordinary users can browse insurance products, obtain personalized recommendations, make online purchases, view purchase records, and apply for claims through the system. Insurance consultants can recommend products to clients, track claims progress, manage customer needs and feedback, and improve service quality. Administrators are responsible for managing user information, product classification, system announcements, data analysis, and backend maintenance to ensure stable system operation.

The technical solution adopts SpringBoot as the backend development framework to build an efficient and easily scalable system architecture; The front-end adopts Vue.js framework, providing a smooth user experience and interactive interface; MySQL database is used for data storage to ensure data persistence and security. The system also combines collaborative filtering algorithms to achieve intelligent recommendation of insurance products, accurately pushing the most suitable insurance products by analyzing users' historical behavior, demand preferences, and other factors.

The application of the system helps to improve the accuracy of insurance product recommendations, enhance user purchasing experience and satisfaction, and assist insurance consultants in optimizing sales strategies, thereby improving the operational efficiency and service quality of the platform.

Key words：insurance product analysis and recommendation system; Java language; Spring Boot framework; Vue.js framework; mysql database

目  录

摘 要

Abstract

1 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.2.3 国内外研究小结

1.3 主要研究内容

2 关键技术

2.1 Java语言

2.2 MySQL数据库

2.3 Spring Boot框架

2.4 Vue.js框架

3 系统分析

3.1 可行性分析

3.1.1 技术可行性

3.1.2 经济可行性

3.1.3 操作可行性

3.2 功能需求分析

3.2.1 普通用户用例分析

3.2.2 保险顾问用例分析

3.2.3 管理员用例分析

3.3 系统性能分析

3.4 系统流程分析

3.4.1 注册流程

3.4.2 登录流程

3.4.3 程序操作流程

4 系统设计

4.1 总体设计

4.1.1 系统架构设计

4.1.2 功能模块设计

4.2 数据库设计

4.2.1 E-R图

4.2.2 数据库表结构设计

5 系统实现

5.1 普通用户模块

5.1.1 用户注册界面

5.1.2 用户登录界面

5.1.3 首页界面

5.1.4 个人信息界面

5.1.5 保险产品界面

5.1.6 个人中心界面

5.2 保险顾问模块

5.2.1 个性化推荐界面

5.2.2 续保提醒界面

5.2.3 理赔申请界面

5.3 后台管理员模块

5.3.1 用户管理界面

5.3.2 保险产品管理界面

5.3.3 推广活动管理界面

5.3.4 留言管理界面

6 系统测试

6.1 测试目的

6.2 测试方法

6.3 测试内容

6.4 测试结果

结 论

参考文献

致 谢

第一章 绪论

1.1研究背景和意义

随着信息技术的快速发展，传统的保险行业正面临着数字化转型的压力和机遇。近年来，消费者的保险需求日益多样化和个性化，传统的保险销售模式已难以满足用户的个性化需求[1]。尤其是在互联网和大数据技术的推动下，保险公司纷纷探索利用智能化手段优化产品推荐和销售流程[2]。基于此，保险产品分析与推荐系统应运而生，通过数据挖掘与分析，精准匹配用户需求，提高保险产品推荐的效率和准确性。与此同时，协同过滤算法作为一种常见的推荐算法，已广泛应用于电子商务、内容推荐等领域，能够根据用户的历史行为和相似用户的偏好推荐相关产品。这一技术的引入，将大大提升用户体验和购买转化率[3]。

研究旨在构建一个基于协同过滤算法的保险产品分析与推荐系统，能够通过对用户数据的分析，提供精准的个性化推荐服务[4]。系统通过分析用户的需求、行为数据，结合行业趋势，为用户推荐最适合的保险产品，减少信息过载，提高决策效率。对于保险公司而言，该系统能够帮助其更好地理解客户需求，优化产品布局和营销策略，提升客户满意度和忠诚度[5]。此外，保险顾问借助该系统能够提供更加专业和精准的咨询服务，促进销售业绩的提升[6]。总体而言，本研究不仅有助于推动保险行业的智能化转型，还为提升用户体验、推动行业创新提供了技术支持。

1.2国内外研究现状

1.2.1国内研究现状

近年来，随着人工智能、大数据和互联网技术的发展，国内保险行业开始积极推动数字化转型，探索利用智能化手段优化产品推荐与客户服务[7]。很多国内保险公司已开始尝试引入大数据分析和协同过滤算法进行保险产品的个性化推荐。国内的相关研究也逐渐取得了一定进展，如一些学者通过数据挖掘和机器学习技术，提出了基于用户画像和行为分析的推荐模型[8]。特别是在互联网保险平台的快速发展下，个性化推荐和精准营销成为保险公司提升竞争力的关键[9]。然而，国内很多研究多集中于基础理论和技术模型的探讨，尚未形成完善的行业应用框架，且对推荐算法在保险产品中的实际效果和可行性的验证相对较少[10]。尽管如此，国内已有一些基于协同过滤算法的推荐系统被应用于电商平台的保险销售中，但其在细分市场、产品特性等方面的适应性和精度仍有待提高。

1.2.2国外研究现状

在国外，保险产品推荐系统的研究和应用相对成熟，尤其是在欧美和日本等地区。许多保险公司早在十年前便开始利用协同过滤算法和机器学习技术进行个性化推荐[11]。例如，美国的保险科技公司通过用户行为数据分析，构建个性化的保险产品推荐引擎，为用户提供精准匹配的保险方案[12]。国际学术界的研究主要集中在如何结合大数据与人工智能算法，优化推荐系统的准确性和用户体验。近年来，深度学习和强化学习等更为先进的技术也被引入到保险推荐领域，以提升系统的智能化水平[13]。在技术应用方面，国外的研究已经从传统的协同过滤算法向混合推荐系统发展，通过结合内容推荐与协同过滤，进一步提高了推荐的个性化和精准度[14]。此外，国外还探索了多种算法结合的推荐模型，如基于深度学习的用户画像模型和基于图神经网络的推荐系统，这些研究推动了推荐技术的创新应用和产业化发展[15]。

1.2.3国内外研究小结

总体来看，国内外关于保险产品推荐的研究均取得了一定进展，但国内在实际应用层面仍处于起步阶段，尤其是在算法优化和市场适应性方面尚存在挑战。国外的相关研究较为成熟，算法技术不断创新，已形成较为完善的应用框架。

1.3主要研究内容

系统的主要研究内容包括需求分析、技术方案设计、功能设计和数据库设计。

需求分析：通过对保险行业和用户需求的深入研究，明确系统目标是为用户提供个性化保险产品推荐、购买与理赔跟踪；为保险顾问提供高效的客户管理和销售支持；为管理员提供后台管理和数据分析功能。

技术方案设计：系统采用Java语言和SpringBoot框架构建后端，Vue.js框架开发前端，MySQL数据库进行数据存储。利用协同过滤算法实现智能推荐，通过数据分析优化产品推荐精度。

功能设计：系统功能包括用户注册、登录、个性化推荐、购买记录、理赔申请、保险顾问服务、产品评价、管理员后台管理等。用户可根据个人需求获取推荐，顾问可为客户提供服务，管理员可维护系统数据和进行操作监控。

数据库设计：数据库设计包括用户信息表、产品信息表、购买记录表、评论表等，确保数据存储高效、结构清晰、查询便捷，并支持大规模用户与数据访问。

第二章 关键技术

2.1Java语言

Java是一种跨平台的编程语言，广泛用于开发各种类型的应用程序，包括Web应用、移动应用和大型软件系统。在保险产品分析与推荐系统中，Java通常用于后端开发，提供强大的处理能力和稳定性。同时Java是一种面向对象的编程语言，支持封装、继承和多态等特性，使代码更易于维护和重用。还拥有丰富的标准库和第三方框架，如Spring、Hibernate等，可以大大提高开发效率。

2.2MySQL数据库

MySQL是一种流行的开源关系型数据库管理系统，用于存储和管理数据。在保险产品分析与推荐系统中，MySQL可以用于数据存储、数据查询和数据管理等方面，用户可以免费使用和修改源代码，为平台提供可靠和高性能的数据库支持。MySQL支持多种存储引擎，如InnoDB和MyISAM，可以根据不同的应用场景选择合适的存储引擎，以提高性能；提供了多种数据安全机制，如用户权限管理、数据加密和备份恢复等，确保数据的安全性。

2.3Spring Boot框架

Spring Boot是一个用于构建微服务的Java框架，简化了Spring应用程序的开发和部署过程。Spring Boot通过自动配置和约定优于配置的理念，简化了Spring应用程序的开发过程，使开发者可以更快地构建和部署应用程序；拥有丰富的生态系统，如Spring Cloud、Spring Security等，可以满足各种企业级应用的需求。在保险产品分析与推荐系统中，Spring Boot可以快速搭建后端服务，并实现各种功能模块的集成和管理。

2.4Vue.js框架

Vue.js 是一款轻量级、渐进式的 JavaScript 框架，广泛用于构建现代化的单页应用程序。其核心优势在于简单易用、数据绑定和组件化开发。通过虚拟DOM技术，Vue.js 能够高效更新界面，提升用户体验。它具有灵活性和高效性，支持与其他库或项目的无缝集成，适合开发动态、交互性强的前端界面。在保险产品分析与推荐系统的前端开发中，Vue.js 能帮助实现用户界面设计，使系统更加友好和易用。

第三章 系统分析

3.1可行性分析

3.1.1技术可行性

从技术角度来看，Spring Boot作为一种轻量级、快速构建的Java框架，能够提高开发效率，降低系统的复杂程度，易于维护和升级。同时，MySQL作为关系型数据库，能够支持平台数据的存储与管理，保障系统的稳定性和高效性。因此，本系统具有技术可行性。

3.1.2经济可行性

考虑到Springboot框架、Vue.js框架及MySQL等均为开源技术，无需支付高昂的许可费用，大大降低了系统的开发成本。同时，这些技术拥有广泛的用户群体和成熟的社区支持，便于获取技术支持和资源共享。此外，系统的实施将显著提升用户体验，从而带来潜在的经济效益。因此，从经济角度来看，该系统的开发同样具备可行性。

3.1.3操作可行性

系统设计应遵循用户友好原则，确保用户能够轻松上手并高效使用。通过合理的界面布局、直观的操作流程以及详尽的帮助文档，可以大大降低用户的学习成本，提高系统的操作可行性。此外，系统还应具备完善的权限管理和数据安全机制，确保操作的安全性和合规性。

综上所述，从技术、经济和操作三个维度来看，保险产品分析与推荐系统的开发均具备高度的可行性。

3.2功能需求分析

系统为普通用户、保险顾问和管理员提供了专属的功能模块，确保各角色高效协作。普通用户通过个性化推荐、购买记录管理、理赔服务等功能，获得全面保障体验；保险顾问提供定制化推荐和客户管理，优化销售与服务；管理员通过数据统计、内容管理、操作监控，确保平台顺利运行和用户信息安全。

3.2.1普通用户用例分析

普通用户不仅可以浏览首页上的轮播图和推荐保险产品，还可以直接在线选择并购买适合的保险产品。系统会根据用户的个人需求和历史行为，提供精准的保险产品推荐。用户能够查看自己的购买记录、申请修改和跟踪理赔状态，同时还可以参与产品评价和评论，收藏自己感兴趣的保险产品。通过这些功能，用户可以轻松管理个人保险需求，享受便捷的购买和服务体验。普通用户角色用例如下图所示。

图3.1普通用户用例图

3.2.2保险顾问用例分析

保险顾问能够管理自己的个人首页和客户信息，查看客户需求并为其提供个性化的保险产品推荐。顾问可追踪客户的购买记录、申请修改和续保情况，并协助客户提交理赔申请及状态跟进。顾问还可管理产品评价、客户评论，推送推广活动并帮助客户收藏感兴趣的产品。通过这些功能，顾问提高服务质量，优化客户体验，促进销售和客户关系管理。保险顾问角色用例如下图所示。

图3.2保险顾问用例图

3.2.3管理员用例分析

管理员在后台管理系统的所有功能，包括用户管理、保险产品分类、推荐管理及购买记录等。管理员负责发布和管理平台公告、推广活动、轮播图等内容，确保信息及时准确传达。还可查看操作日志，监控平台运营状况。管理员管理客户理赔申请、修改申请和续保提醒，确保所有记录和操作的透明性与合规性，通过数据统计优化系统和服务流程。管理员角色用例如下图所示。

图3.3管理员用例图

3.3系统性能分析

非功能性分析主要关注系统的性能、可用性、可靠性、安全性等方面，确保系统在满足功能需求的同时，能够稳定高效运行。

1. 性能：系统采用优化的数据库设计和Spring Boot框架，确保高并发情况下查询响应快速，提升系统性能。
2. 可用性：简洁的用户界面和管理员后台模块，保证用户和管理员能够便捷操作，提升系统易用性。
3. 可靠性：数据库冗余备份，日志记录和错误提示机制，确保系统稳定运行，及时应对异常。
4. 安全性：采用用户身份验证、加密处理和权限管理，确保用户数据安全，防止滥用。
5. 可扩展性：模块化设计支持未来增加新功能，如新增内容或互动模块。
6. 兼容性：系统兼容主流操作系统和浏览器，确保广泛适用。

3.4系统流程分析

3.4.1注册流程

未有账号的用户可进入注册界面进行注册操作，填写注册表格，包括用户名、密码、电子邮件等必要信息。后台系统验证并保存用户提交的信息。分配唯一用户标识符。注册成功后，用户可以使用账号密码进行登录。用户注册流程图如下图所示。

图3.4注册流程图

3.4.2登录流程

用户访问系统，进入登录页面，入其用户名和密码，后端服务接收登录请求，验证用户提供的用户名和密码是否匹配数据库中存储的信息，验证通过即可登录成功。登录流程图如下图所示。

图3.5登录流程图

3.4.3程序操作流程

用户访问系统，可以选择进行注册或登录操作。注册成功后，用户可以使用注册的账号登录系统。登录后的用户可以进入系统功能界面，使用自己权限内的功能操作。程序操作流程图如下图所示。

图3.6程序操作流程图

第四章 系统设计

4.1总体设计

4.1.1系统架构设计

该系统基于SpringBoot框架进行开发，整体架构分为VIEW层、Controller层、Model层、DAO层以及数据持久化层。VIEW层支持通过计算机浏览器访问系统，与Controller层密切协作，共同实现前端页面的数据展示。Controller层作为控制层，负责接收前端发送的请求参数并进行业务逻辑处理，随后返回相应的路径或数据。Model层则主要承担服务层的功能，负责业务逻辑的处理与执行。DAO层及持久化数据存储层则专注于与数据库的交互，确保数据的持久化存储。整个系统架构如图4-1所示。

图4.1系统架构图

4.1.2功能模块设计

功能模块设计是系统开发过程中的重要阶段，将系统划分为不同的模块，每个模块负责完成特定的功能或任务。保险产品分析与推荐系统由多个功能模块组成，每个模块下又包含具体的功能操作。功能模块图如下图所示。

图4.2系统功能结构图

4.2数据库设计

4.2.1E-R图

E-R图有助于理清系统中的数据结构和关系，为后续的数据库表结构设计提供指导。在进行数据库设计之前，先绘制实体-关系（E-R）图。E-R图将帮助理清业务中的实体（Entity）及它们之间的关系（Relationship），从而为后续的数据库表设计提供基础。根据前文可以得出本系统拥有多个实体，在此列举主要实体，各个实体之间联系总E-R图如下图所示。

图4.3系统总E-R图

4.2.2数据库表结构设计

在E-R图确定后，接下来可以根据实体和关系的属性设计数据库表结构。在E-R图明确了实体和它们之间的关系后，接下来可以开始设计数据库表结构。每个实体对应一个数据库表，每个属性对应表中的字段。如下列表格所示，在此列举主要数据表。

表 4-1-insurance_consultant（保险顾问）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	insurance_consultant_id	int		是	是	保险顾问ID
2	name_of_consultant	varchar	64	否	否	顾问姓名
3	qualification_certificate	varchar	255	否	否	资质证书
4	consultant_telephone	varchar	16	否	否	顾问电话
5	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
6	user_id	int		是	否	用户ID
7	create_time	datetime		是	否	创建时间
8	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-2-insurance_classification（保险分类）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	insurance_classification_id	int		是	是	保险分类ID
2	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
3	create_time	datetime		是	否	创建时间
4	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-3-insurance_products（保险产品）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	insurance_products_id	int		是	是	保险产品ID
2	insurance_cover	varchar	255	否	否	保险封面
3	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
4	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
5	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
6	product_premium	double		否	否	产品保费
7	contract_documents	varchar	255	否	否	合同文件
8	insurance_details	longtext	4294967295	否	否	保险详情
9	hits	int		是	否	点击数
10	praise_len	int		是	否	点赞数
11	collect_len	int		是	否	收藏数
12	comment_len	int		是	否	评论数
13	recommend	int		是	否	智能推荐
14	additional_purchase_record_limit_times	int		是	否	加入购物车限制次数
15	create_time	datetime		是	否	创建时间
16	update_time	timestamp		是	否	更新时间

表 4-4-amendment_request（修改申请）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	amendment_request_id	int		是	是	修改申请ID
2	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
3	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
4	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
5	product_premium	varchar	64	否	否	产品保费
6	purchase_quantity	varchar	64	否	否	购买数量
7	purchase_amount	varchar	64	否	否	购买金额
8	ordinary_user	int		否	否	普通用户
9	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
10	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
11	user_age	varchar	64	否	否	用户年龄
12	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
13	user_address	varchar	64	否	否	用户地址
14	order_number	varchar	64	否	否	订单编号
15	beneficiaries_after_the_change	varchar	64	否	否	改后受益人
16	revised_remarks	text	65535	否	否	修改备注
17	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
18	examine_reply	varchar	16	否	否	审核回复
19	create_time	datetime		是	否	创建时间
20	update_time	timestamp		是	否	更新时间
21	source_table	varchar	255	否	否	来源表
22	source_id	int		否	否	来源ID
23	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-5-claims（理赔申请）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	claims_id	int		是	是	理赔申请ID
2	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
3	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
4	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
5	product_premium	varchar	64	否	否	产品保费
6	purchase_quantity	varchar	64	否	否	购买数量
7	purchase_amount	varchar	64	否	否	购买金额
8	name_of_beneficiary	varchar	64	否	否	受益人姓名
9	ordinary_user	int		否	否	普通用户
10	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
11	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
12	user_age	varchar	64	否	否	用户年龄
13	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
14	user_address	varchar	64	否	否	用户地址
15	order_number	varchar	64	否	否	订单编号
16	insured_date	varchar	64	否	否	投保日期
17	claim_cause	varchar	64	否	否	理赔事由
18	upload_image	varchar	255	否	否	上传图片
19	details	text	65535	否	否	详情说明
20	examine_state	varchar	16	是	否	审核状态
21	examine_reply	varchar	16	否	否	审核回复
22	claim_status_limit_times	int		是	否	理赔跟进限制次数
23	create_time	datetime		是	否	创建时间
24	update_time	timestamp		是	否	更新时间
25	source_table	varchar	255	否	否	来源表
26	source_id	int		否	否	来源ID
27	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-6-claim_status（理赔状态）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	claim_status_id	int		是	是	理赔状态ID
2	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
3	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
4	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
5	product_premium	varchar	64	否	否	产品保费
6	purchase_quantity	varchar	64	否	否	购买数量
7	purchase_amount	varchar	64	否	否	购买金额
8	name_of_beneficiary	varchar	64	否	否	受益人姓名
9	ordinary_user	int		否	否	普通用户
10	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
11	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
12	user_age	varchar	64	否	否	用户年龄
13	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
14	user_address	varchar	64	否	否	用户地址
15	order_number	varchar	64	否	否	订单编号
16	insured_date	varchar	64	否	否	投保日期
17	claim_cause	varchar	64	否	否	理赔事由
18	insurance_consultant	int		否	否	保险顾问
19	claim_progress	varchar	64	否	否	理赔进度
20	details_of_claims	text	65535	否	否	理赔详情
21	create_time	datetime		是	否	创建时间
22	update_time	timestamp		是	否	更新时间
23	source_table	varchar	255	否	否	来源表
24	source_id	int		否	否	来源ID
25	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-7-renewal_records（续保记录）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	renewal_records_id	int		是	是	续保记录ID
2	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
3	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
4	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
5	product_premium	varchar	64	否	否	产品保费
6	purchase_quantity	varchar	64	否	否	购买数量
7	purchase_amount	varchar	64	否	否	购买金额
8	name_of_beneficiary	varchar	64	否	否	受益人姓名
9	ordinary_user	int		否	否	普通用户
10	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
11	user_phone_number	varchar	64	否	否	用户电话
12	user_age	varchar	64	否	否	用户年龄
13	user_gender	varchar	64	否	否	用户性别
14	user_address	varchar	64	否	否	用户地址
15	order_number	varchar	64	否	否	订单编号
16	renewal_date	date		否	否	续保日期
17	remarks_on_renewal	text	65535	否	否	续保备注
18	pay_state	varchar	16	是	否	支付状态
19	pay_type	varchar	16	否	否	支付类型: 微信、支付宝、网银
20	create_time	datetime		是	否	创建时间
21	update_time	timestamp		是	否	更新时间
22	source_table	varchar	255	否	否	来源表
23	source_id	int		否	否	来源ID
24	source_user_id	int		否	否	来源用户

表 4-8-renewal_reminder（续保提醒）

编号	字段名	类型	长度	是否非空	是否主键	注释
1	renewal_reminder_id	int		是	是	续保提醒ID
2	insurance_name	varchar	64	否	否	保险名称
3	type_of_insurance	varchar	64	否	否	保险类型
4	guarantee_period	varchar	64	否	否	保障期限
5	product_premium	varchar	64	否	否	产品保费
6	ordinary_user	int		否	否	普通用户
7	user_name	varchar	64	否	否	用户姓名
8	insurance_consultant	int		否	否	保险顾问
9	name_of_consultant	varchar	64	否	否	顾问姓名
10	consultant_telephone	varchar	64	否	否	顾问电话
11	reminder_title	varchar	64	否	否	提醒标题
12	reminder_content	text	65535	否	否	提醒内容
13	create_time	datetime		是	否	创建时间
14	update_time	timestamp		是	否	更新时间
15	source_table	varchar	255	否	否	来源表
16	source_id	int		否	否	来源ID
17	source_user_id	int		否	否	来源用户

第五章 系统实现

5.1普通用户模块

5.1.1用户注册界面

用户注册功能允许新用户通过邮箱或手机号创建账户，确保注册过程简便且安全。系统会验证用户输入的信息的有效性，如邮箱格式或手机号的唯一性。注册后，用户可通过设置密码和个人信息完成账户的创建。界面图如下所示。

图5.1用户注册界面设计

关键代码如下：

5.1.2用户登录界面

用户登录功能允许已注册的用户通过输入邮箱或手机号及密码登录平台，进入个人专属页面。为了增强安全性，系统支持密码加密存储，且提供忘记密码功能，确保用户能够找回账户。界面图如下所示。

图5.2用户登录界面设计

登录关键代码如下：

5.1.3首页界面

首页展示动态的轮播图，用户可以直观浏览保险产品的促销信息和特色服务。通过协同过滤算法，首页推荐的保险产品根据用户的历史行为和相似用户的偏好进行智能匹配，从而提供个性化的保险产品推荐。界面图如下所示。

图5.3首页界面设计

关键代码如下：

5.1.4个人信息界面

用户可以在个人信息页面查看和编辑个人基本信息，包括姓名、联系方式、需求类型、投保预算及个人情况（如年龄、职业、健康状况等），这些信息将有助于系统提供更精准的保险推荐。界面图如下所示。

图5.4个人信息界面设计

关键代码如下：

5.1.5保险产品界面

用户可以浏览各种保险产品，并将感兴趣的产品加入购物车。通过加购功能，用户能够比较不同保险产品，最终选择合适的方案进行购买，确保产品选择符合个人需求。界面图如下所示。

图5.5保险产品查看界面设计

关键代码如下：

5.1.6个人中心界面

个人中心整合了用户的所有信息和功能。用户可在此查看个人首页，管理个人信息，接收个性化推荐，查看购买记录、续保提醒、理赔状态等。同时，用户可提交修改申请，参与推广活动，管理收藏和评论，方便全面跟踪和管理自身的保险服务。界面图如下所示。

图5.6个人中心界面设计

5.2保险顾问模块

5.2.1个性化推荐界面

基于客户的需求和历史数据，保险顾问可以向客户推荐个性化的保险产品。顾问会根据客户的预算、家庭状况等因素，推荐最适合的保险方案，提高客户满意度和成交率。界面如下所示。

图5.7个性化推荐界面设计

关键代码如下：

5.2.2续保提醒界面

保险顾问可设置续保提醒功能，及时向客户提醒即将到期的保险合同。此功能帮助顾问主动管理客户的续保工作，确保客户的保障不中断。界面如下所示。

图5.8续保提醒界面设计

关键代码如下：

5.2.3理赔申请界面

保险顾问可以帮助客户提交理赔申请，并协助客户准备相关材料。顾问会跟进理赔进度，确保客户能够顺利获得应有的赔偿。界面如下所示。

图5.9理赔申请审核界面设计

关键代码如下：

5.3后台管理员模块

5.3.1用户管理界面

管理员可以查看和管理所有普通用户的信息，包括账号状态、活动记录、用户权限等。可以对不符合规定的用户进行禁用或删除操作，保障平台秩序。界面图如下所示。

图5.10用户管理界面设计

用户删除关键代码如下：

5.3.2保险产品管理界面

管理员可以添加、编辑和删除保险产品信息。通过保险产品管理功能，管理员可以控制平台上产品的上架、下架、定价和内容更新，保证平台产品的多样性和市场竞争力。界面如下所示。

图5.11保险产品添加界面设计

关键代码如下：

5.3.3推广活动管理界面

管理员可以创建、编辑和管理推广活动，如优惠券、限时折扣等。管理员通过活动管理提升平台的市场竞争力，吸引新用户并激励现有用户参与，增加平台销量和用户粘性。界面如下所示。

图5.12推广活动管理界面设计

关键代码如下：

5.3.4留言管理界面

管理员可以查看和回复用户留言，解决用户在使用过程中遇到的问题或建议。留言管理功能确保管理员及时响应用户需求，提高客户满意度，增强互动体验。界面如下所示。

图5.13留言管理界面设计

关键代码如下：

第六章 系统测试

 

6.1测试目的

测试的主要目的是确保系统的功能和性能满足预期的需求，同时识别和修复潜在的缺陷。通过系统测试，可以验证各个功能模块的正确性和稳定性，确保系统在不同使用场景下的表现符合设计要求。测试目的包括确认系统功能的完整性、验证数据处理的准确性、评估系统的性能和安全性。测试还可以提高用户满意度，保证用户在使用系统时获得流畅和可靠的体验。通过全面的测试，可以降低后期维护成本，减少系统上线后出现故障的风险，从而保障系统的长期稳定运行。

6.2测试方法

在系统中，测试方法主要依赖于测试用例的设计与执行。测试用例是根据系统需求文档编写的，覆盖所有功能模块及其边界情况。每个测试用例包含输入数据、预期结果和实际结果的对比，以验证系统的功能是否按预期工作。

常见的测试用例包括功能测试用例、边界测试用例和异常测试用例。功能测试用例针对系统的各项功能进行验证；边界测试用例则侧重于输入数据的边界条件，验证系统在极端情况下是否能够稳定运行；异常测试用例则用于验证系统在处理错误输入或异常情况时的反应。本文选择功能测试用例进行系统测试。

在测试执行过程中，记录每个用例的执行结果，并根据实际结果与预期结果的对比，判断系统是否存在缺陷。通过系统化的测试用例执行，可以有效提高测试的覆盖率和效率，为系统的最终上线提供保障。

6.3测试内容

在进行用户功能测试时，测试的目的是确保系统中每个模块能够按照预期正确地运行，特别是涉及到用户的核心功能，包括用户注册、用户登录、保险产品购买、理赔申请、推广活动查看等。功能测试表如下所示。

（1）用户注册测试表用于验证用户注册功能的各项情况，包括用户名、密码、邮箱格式等输入的有效性与系统的处理能力。通过测试，确保系统能够正确处理不同的注册场景。

表6.1用户注册测试表

测试编号	功能模块	测试用例描述	测试结果
1	用户注册	输入正确的用户名和密码	注册成功，提示注册完成
2	用户注册	输入已存在的用户名	注册失败，提示用户名已存在
3	用户注册	输入格式错误的邮箱地址	注册失败，提示邮箱格式错误
4	用户注册	不输入密码	注册失败，提示密码不能为空
5	用户注册	输入弱密码（如123456）	注册失败，提示密码强度不足

（2）用户登录测试表用于验证用户登录功能的各项场景，包括用户名和密码的输入、登录成功与失败的处理。通过测试，确保系统能够正确验证用户身份，提供安全的登录体验。

表6.2用户登录测试表

测试编号	功能模块	测试用例描述	测试结果
1	用户登录	输入正确的用户名和密码	登录成功，进入用户主页
2	用户登录	输入错误的用户名	登录失败，提示用户名不存在
3	用户登录	输入错误的密码	登录失败，提示密码错误
4	用户登录	输入未注册的邮箱地址	登录失败，提示该邮箱未注册
5	用户登录	选择第三方账号登录	成功登录，跳转至用户主页

（3）保险产品购买测试表用于验证用户在平台购买保险产品时的流程和功能，包括选择产品、添加到购物车、支付等环节。通过测试，确保产品购买流程顺畅无误。

表6.3保险产品购买测试表

测试编号	功能模块	测试用例描述	测试结果
1	保险产品购买	选择有效产品并成功支付	购买成功，提示支付完成
2	保险产品购买	选择已下架的产品	购买失败，提示产品已下架
3	保险产品购买	未选择产品直接支付	购买失败，提示请选择产品
4	保险产品购买	支付过程中网络中断	购买失败，提示支付失败
5	保险产品购买	选择多个产品并成功支付	购买成功，提示支付完成

（4）理赔申请测试表用于验证用户提交理赔申请的流程，包括输入理赔信息、上传相关材料以及提交后处理的情况。通过测试，确保理赔申请功能顺畅高效。

表6.4理赔申请测试表

测试编号	功能模块	测试用例描述	测试结果
1	理赔申请	正确填写理赔信息并提交	申请成功，提示提交成功
2	理赔申请	缺少必要的理赔资料	申请失败，提示缺少资料
3	理赔申请	上传格式错误的文件	申请失败，提示文件格式错误
4	理赔申请	提交信息不完整	申请失败，提示填写完整信息
5	理赔申请	提交理赔信息后，查看申请状态	状态更新，显示正在处理中

（5）推广活动查看测试表用于验证用户查看平台推广活动的功能，包括查看活动详情、参与活动等环节。通过测试，确保用户能够顺利浏览和参与有效的推广活动。

表6.5推广活动查看测试表

测试编号	功能模块	测试用例描述	测试结果
1	推广活动查看	正常查看活动详情	显示活动详情，信息完整
2	推广活动查看	查看过期活动	提示活动已结束
3	推广活动查看	参与活动并成功领取优惠	成功领取优惠，提示领取完成
4	推广活动查看	未登录用户查看活动	提示需要登录才能查看活动
5	推广活动查看	查看无效的活动链接	提示活动链接无效

6.4测试结果

通过对用户注册、登录、保险产品购买、理赔申请和推广活动查看等功能的全面测试，系统在大多数场景下表现正常，能够正确处理用户输入和操作。用户注册功能有效识别格式错误、重复用户名及弱密码等情况，保证了账户安全性。登录模块在不同错误输入下能提供明确反馈。保险购买、理赔申请等流程顺畅，用户体验良好。然而，部分极端场景，如网络中断、未填写完整信息等，仍需要进一步优化处理，以提升系统的鲁棒性和用户满意度。总体而言，系统具备较高的稳定性和处理能力，能够满足日常业务需求。

第七章 结 论

系统通过基于Java语言的SpringBoot框架、Vue.js前端框架和MySQL数据库的技术架构，实现了保险产品的精准分析与个性化推荐功能。系统通过大数据分析和智能推荐算法，为用户提供了定制化的保险产品选择，并帮助保险顾问提供个性化的咨询服务，优化了整个保险购买与服务流程。用户可以轻松浏览产品、进行购买、跟踪理赔进度，享受便捷的在线服务；保险顾问能够高效管理客户信息、提供精准建议；管理员则能通过后台管理平台维护系统、分析数据、监控平台运行，保障平台的稳定性与安全性。

尽管系统已经具备了一定的功能，未来仍有较大的发展空间。首先，可以进一步提升推荐算法的准确度和智能化程度，结合更多用户数据与行为分析，提供更加个性化的保险产品推荐。其次，系统的安全性和隐私保护措施仍需加强，特别是在处理用户敏感信息时，未来将引入更多的加密技术和数据保护措施。再者，未来可以考虑将系统与第三方保险公司进行对接，拓展产品种类和服务范围，提升用户的选择空间。

总的来说，随着技术的不断发展与优化，保险产品分析与推荐系统将为保险行业带来更多创新与变革，推动行业的智能化、数字化转型，提供更加高效、便捷的服务体验，帮助用户和行业更好地应对未来的挑战。

参考文献

1. 朱天宇.基于融合模型的保险产品推荐及其原型系统研发[D].上海第二工业大学,2023.
2. 杨文勇.基于OCR的保险产品识别系统的研究与实现[D].西安电子科技大学,2023.
3. 张家鹏.面向保险产品的个性化推荐系统的研究与实现[D].青岛大学,2023.
4. 杨力威.基于微服务和深度学习的保险推荐系统研究与实现[D].华东师范大学,2022.
5. 周振翼.基于协同过滤算法的保险客群服务平台设计与实现[D].中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所),2022.
6. 项慨,詹梦桥,陈好,郭嘉一,卫豫贤,荣文志,彭池,方鸿霁.基于区块链技术的智能保险推荐系统的研究[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版),2021,18(11):58-65.
7. 佟仁庆.基于大数据技术的保险代理销售管理系统研发[D].大连海事大学,2020.
8. 叶佳欣,李心仪,吕丹,林爽,端木呈瑶,方晓伟.人身意外保险的个性化推荐研究——基于用户与保险种类相似度的推荐优化模型[J].湖州师范学院学报,2020,42(10):18-24.
9. [窦洁.面向保险产品的可信推荐系统研究[D].海南大学,2020.
10. 管逸飞.保险推荐系统算法研究[D].北京邮电大学,2020.
11. T Csákvári,D Elmer,L Kajos,B Kovács,I Boncz.HPR130 The Role of Public Health Taxation of Unhealthy Goods on Generating Revenues for Health Insurance System: A Retrospective Analysis[J].Value in Health,2024,27(12S):S301-S301.
12. Lutz Naehrlich,Christian Gallowitz,Manuel Burkhart,Diana Kurch Bek.The Prevalence of Cystic Fibrosis—a Comparison of Patient Registry Data and Billing Data Within the German Statutory Health Insurance System.[J].Deutsches Arzteblatt international,2024,121(21):712-713.
13. CharuKrishna,DivyaKumar,Dharmender SinghKushwaha.MedBlockSure: Blockchain‐based insurance system[J].Cognitive Computation and Systems,2024,6(4):98-107.
14. Kong Hyeongwoo,Yun Wonje,Joo Weonyoung,Kim JuHyun,Kim KyoungKuk,Moon IlChul,Kim Woo Chang.Constructing a personalized recommender system for life insurance products with machine‐learning techniques[J].Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management,2022,29(4):242-253.
15. Wu Bingyan,An Xiaoqing,Sun Wei,Chang Xue,Su Huadong.Construction of a Recommendation Method for Financial Insurance Products Based on Machine Learning[J].Mathematical Problems in Engineering,2022,2022

致 谢

在完成这个系统的旅程中，我收获了许多宝贵的帮助和支持，心中充满了感激。导师的悉心指导如同灯塔，照亮了我在学术和实践中的每一步，让我能够克服重重困难，找到解决问题的最佳路径。同学之间的交流与合作也给了我莫大的启发，那些讨论、分享和互相鼓励的时刻，不仅丰富了我的知识体系，更让我感受到集体智慧的力量。父母一直以来的支持和信任，则是我最坚实的后盾，无论遇到什么挑战，他们的理解和鼓励总能给我力量，让我勇往直前。这段经历让我明白，个人的成长离不开他人的支持与陪伴，正是这些温暖的力量汇聚在一起，才使得今天的成果成为可能。感谢所有在我求学和探索道路上给予帮助的人，未来我会继续努力，不负众望。

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