基于SOA的消费投诉举报管理系统的设计与实现

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随着经济的迅速发展,国民消费能力的迅速提升,尤其是网络购物日渐盛行,市场监管部门受理消费纠纷的总量也逐年攀升。管理部门解决投诉举报纠纷的途径,是依托信息化系统进行处理。目前N省的消费投诉举报管理系统的工作模式为:地市级单位分别自建系统、省级单位负责数据汇总。按照目前的工作模式,存在以下问题:各系统数据标准不统一,导致无法对数据质量进行有效监管;自建系统导致在业务解答、纠纷处理、数据统计、政策实施等工作存在差异,无法对工作进行统一指导;当投诉举报数量增加时,有大量待处理纠纷超时;当系统的数据量增加时,查询效率低、时延长;旧系统无法对数据进行再利用,不能挖掘数据潜在的价值和实现消费预警功能。针对上述问题,本文以N省消费投诉举报管理系统为背景,利用Primeton EOS(Entriprise Operation System)开发平台,在加权排队调度算法、复合查询方式及决策树算法的基础上,设计并实现了基于SOA(Service Oriented Architecture)构架的消费投诉举报管理系统。具体做了如下工作:(1)通过时序图的形式,对系统的各功能模块进行了详细的需求分析,包括:诉求登记、诉求分派、诉求反馈、信息查询、消费预警、统计报表等功能。(2)实现了系统的网络拓扑、系统构架、批量分组、数据查询、消费预警、数据库的设计。利用SOA的构架理念对系统进行复用,节约了行政和时间成本。利用加权排队调度算法,将登记处理单按照权重进行批量分组,提高了处理纠纷的效能。利用复合查询方式,提高了查询效率。利用决策树法,建立了易受骗人群模型,实现了消费预警功能。(3)介绍系统基于SOA构架的实现。通过代码及页面的形式对系统的各个功能模块进行了展示,主要是对系统的架构、诉求登记、诉求分派、诉求反馈、信息查询、消费预警、统计报表等功能模块进行实现。(4)对系统部分功能进行了测试和重点功能进行了验证。系统测试包括SOA测试、功能测试、性能测试。SOA测试分为稳定性测试和响应时间驱动测试;功能测试包括加权排队算法、优化查询模型、预警消费决的验证;性能测试是对系统软硬件各项性能指标进行测试。最后测试与验证表明,升级后的系统实现了省级集中部署、数据统一标准、业务统一规范、工作统一督导的工作模式。该系统在使用中得到了实际的应用和推广。
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