近些年来,随着智能化应用的快速发展,法院信息化的重心也逐渐转向智慧法院的建设工作。当前用户画像技术的不断发展与日渐成熟,在电子商务领域发挥着越来越重要的地位。互联网公司通过分析用户属性、用户行为、用户消费等多维度信息,建立一套自己的用户画像系统,并将其成果成功应用在风险评估、个性化推荐、网络社交等诸多场景中。案件画像是电子商务领域中用户画像的延伸,具体是将裁判过程中和裁判结果产生一系列数据的要素信息,通过不同的标签维度和标签主题对案件主体进行刻画。然而画像系统在法院的应用相对较少,借着智慧法院的推进,将案件结合画像系统,构建案件画像系统,从而使得法官可以更加直观了解案件的全貌,准确把握案件发展趋势。同时案件画像系统的建立能够助力其他核心业务的成熟和发展,更大程度满足智慧法院建设需要。本文基于知识工程模型设计和实现了案件画像系统。系统共分为9个功能模块分别为文书抽取、文本分类、要素抽取、标签生成、案件画像展示、案件画像分类统计、法条推荐以及量刑参考。其中前四个服务模块主要针对文书数据进行抽取、分类、要素提取、建立标签体系,后五个应用模块主要实现用户的功能性需求包括查看案件画像、查看整体某种案件类型或案由的画像、管理标签和深层次的量刑参考、法条推荐的应用。在内容结构上,本文首先介绍了案件画像的项目背景、国内外的研究现状、主要研究工作以及本文的组织结构。接着介绍了本系统应用的相关技术,包括文本分类模型SVM、NBM以及Ensemble Learning,特征词选取算法TF-IDF、卡方检验及Text Rank算法,聚类相关算法K-Means、K-Means++,服务端框架Netty。紧接着对项目功能需求进行了分析,介绍了系统相关模块与数据库的设计,并通过各种视图描述了系统的总体结构。然后基于系统的需求分析以及总体设计,重点阐述了各个功能模块的具体实现方式、代码与展示了相关模块的实现效果。最后对系统进行性能测试,评估系统是否满足设计要求。