银行办公场所系统性的管理和安全防范十分重要。一般来说,银行选择的监控系统是传统的视频监控,数据量较大且保存时效性往往不够长,而且视频监控一般只应用在柜员制柜台、ATM设备和特定的区域,对部分区域的员工进出行为的分析就有所欠缺。本文中的行为特指银行相关人员的进出行为,关注其位置信息及轨迹信息,对相关数据进行了采集、处理、建模,然后通过数据的挖掘处理,获取供经营者使用的相关内控数据及其隐含信息,不仅能对传统视频监测层面上的风险防控进行补充,而且也能使银行人员结构统筹、部门空间位置安排决策得到完善,使银行的业务结构与效率都得到充分的提高。本文研究设计的银行员工行为管理系统是一个由上下文感知技术和数据管理方式相结合组成的系统,需要对相关的上下文感知结果进行建模,并对其海量信息进行分析、挖掘和管理。本文分析与研究了上下文建模技术,并根据上下文感知的技术特点,运用包含基于本体概念的面向对象上下文建模与基于空间信息的银行员工行为上下文建模技术,在上下文感知系统的整体框架下,对银行员工行为管理系统进行了设计和实现。本文的主要工作为:(一)比对国内外各种上下文建模技术,提出了适用于银行员工行为管理系统的整体框架。系统在建模框架中引入数据仓库的相关概念,构建统一的数据层,使得整个模型在海量数据下也能较好的数据分析,健全了整个银行员工行为管理系统的整体架构。(二)提出了一种基于本体概念的面向对象上下文建模方式,使得整个建模模型同时具备良好的语义性、推理性和高效的存储性、查询性。(三)实现了基于空间信息的银行员工行为分析的模型。本文根据上下文中的空间信息,对员工行为信息进行建模,并通过数据挖掘相关算法,对已有数据进行分析,最终获取相应的决策信息。(四)设计与实现了基于ThinkPHP框架银行员工管理系统的行为管理模块。借助ThinkPHP开源框架,结合上下文建模技术,完成整个银行员工行为管理系统中行为管理模块的设计与实现,并做了相应的测试。整个系统通过传感器上下文感知获得RFID及指纹数据中的上下文信息后,进行上下文信息建模,并根据模型,引入数据仓库机制,对数据进行挖掘,对某银行员工行为数据进行了管理和分析,设计、实现了银行员工行为管理系统,并对相关建模技术与分析技术进行了验证。