随着金融行业客户服务竞争的加剧和金融科技战略布局的深入,需要借助现代化的信息技术来提升资讯服务水平,增强用户的粘合度,并提高资讯工作者的工作效率。券商资讯平台在原有的传统资讯服务的基础之上,整体采用微服务架构,并结合机器学习算法,持续为用户提供精准、便捷的资讯服务。本文基于以上背景,首先介绍了本文选题的来源和项目背景,论述了国内外相近行业的研发现状,确认了项目的实际意义;其次,介绍了相关技术,对系统可行性和系统需求进行了分析,明确了券商资讯平台的实际需求和系统目标。并在需求分析的基础之上,对系统的概要设计和详细设计进行阐述,把系统划分为推荐引擎、资讯服务、资讯运营、资讯管理、知识图谱等主要功能模块,每个功能模块又细分为多个子功能。系统采用前后端分离进行部署,通过服务网关进行交互,并对服务进行拆分。后端整体基于Spring Boot框架进行开发,使用微服务框架Spring Cloud对服务进行治理,结合Mybatis框架、Redis缓存中间件、Elastic Search搜索引擎、Neo4j图数据库等技术来完成相应模块的功能实现。最后,根据需求文档设计测试用例,采用单元测试、黑白盒测试等方法对系统的功能进行测试,并使用Junit、Jemeter等测试工具对该系统进行较为全面的测试。系统的开发流程严格遵循软件工程方法学,目前,系统总体在第一次迭代的基础上,已完成了第二次迭代的开发过程,各功能正在持续上线并平稳运行,基本满足了预期目标,显著的提升了资讯服务的质量。