基于Spark的农产品智能推荐系统研究
这是一篇关于Spark,协同过滤,推荐算法,农产品电商的论文, 主要内容为农产品电商是我国战略型新兴产业的组成部分,在国家实施乡村振兴的战略背景下,它推动了农业产业转型升级,对于解决“三农”问题和实施精准扶贫起到了重要的作用。智能推荐可以帮助农产品电商平台挖掘用户的潜在需求,起到提高销售额和客单价的作用。本文主要通过对农产品电商推荐系统进行研究,对制约推荐系统推荐准确性与实时性的关键因素进行分析,针对系统中存在的数据矩阵稀缺问题、冷启动问题设计出相应的解决方案,利用算法的优化与组合提高推荐的准确性,利用Spark流式计算框架与分布式储存系统提高系统的实时性与可扩展性。最后通过开源框架实现农产品电商推荐系统,在该系统上应用本文提出的方法,实验验证该方法的优势性和可行性。(1)对农产品电商推荐系统以及大数据技术平台的国内外研究现状进行调研,并对推荐系统中比较常用的推荐算法以及Hadoop分布式平台、Spark的生态系统、Spark架构与运行流程做了简单的介绍,对不同算法与平台在实际应用中的优缺点做出了分析。(2)针对农产品电商推荐系统在使用传统推荐算法时存在的缺陷与不足之处,本文设计了一个能够提升推荐效果与效率的系统推荐引擎。由于基于内容和统计的推荐算法具有独立性和能够产生立即推荐的优点,可以解决协同过滤算法中的冷启动问题,而协同过滤算法又具有良好的推荐新颖性和多样性。因此本文的农产品推荐系统使用了基于内容、基于统计的推荐算法与协同过滤算法分区混合的方式进行推荐,来解决系统的冷启动问题。而针对推荐系统对于更新推荐结果的实时性要求,则主要是通过Spark Streaming流式计算框架来实现实时推荐。对于数据稀疏性问题,即计算推荐结果时用户的行为数据存在缺失值的情况,本文使用了EM算法将用户聚类的方式,设计了一种基于EM聚类模型的协同过滤算法来实现对数据的降维,然后计算用户-农产品的评分矩阵,缓解数据稀疏性对于系统的影响。(3)在上述工作的基础之上,本文通过开源的框架设计并实现了一个基于Spark的农产品推荐系统,系统包含了农产品查询、农产品推荐、农产品管理、用户管理四个基本功能模块。农产品查询模块实现了分类查询,关键词查询,以及对用户查询、点击、浏览等行为进行收集的功能,农产品推荐模块实现了猜你喜欢、热门推荐以及优质推荐的功能,农产品管理模块和用户管理模块实现了对农产品和用户信息的增删改查功能。并在Linux上进行了部署和可行性测试。使用公开数据集验证本系统所实现的推荐方案与常见的单一推荐方法相比,在推荐准确性与推荐效率方面的提升效果。实验表明,在Spark大数据计算平台上使用基于EM聚类的协同过滤推荐算法,相比于传统的协同过滤,提高了准确率和召回率,在一定程度上缓解了数据稀疏性问题,在Spark平台上搭建系统解决了数据量增长的情况下系统的扩展性问题,减少了推荐时间。而使用不同算法分区混合推荐的方式也能在一定程度上缓解系统冷启动问题。该系统对于推荐结果的准确性、实时性,以及推荐多样性都有较好的提升,对农产品电商系统开发应用具有一定参考价值。
基于Spark的农产品智能推荐系统研究
这是一篇关于Spark,协同过滤,推荐算法,农产品电商的论文, 主要内容为农产品电商是我国战略型新兴产业的组成部分,在国家实施乡村振兴的战略背景下,它推动了农业产业转型升级,对于解决“三农”问题和实施精准扶贫起到了重要的作用。智能推荐可以帮助农产品电商平台挖掘用户的潜在需求,起到提高销售额和客单价的作用。本文主要通过对农产品电商推荐系统进行研究,对制约推荐系统推荐准确性与实时性的关键因素进行分析,针对系统中存在的数据矩阵稀缺问题、冷启动问题设计出相应的解决方案,利用算法的优化与组合提高推荐的准确性,利用Spark流式计算框架与分布式储存系统提高系统的实时性与可扩展性。最后通过开源框架实现农产品电商推荐系统,在该系统上应用本文提出的方法,实验验证该方法的优势性和可行性。(1)对农产品电商推荐系统以及大数据技术平台的国内外研究现状进行调研,并对推荐系统中比较常用的推荐算法以及Hadoop分布式平台、Spark的生态系统、Spark架构与运行流程做了简单的介绍,对不同算法与平台在实际应用中的优缺点做出了分析。(2)针对农产品电商推荐系统在使用传统推荐算法时存在的缺陷与不足之处,本文设计了一个能够提升推荐效果与效率的系统推荐引擎。由于基于内容和统计的推荐算法具有独立性和能够产生立即推荐的优点,可以解决协同过滤算法中的冷启动问题,而协同过滤算法又具有良好的推荐新颖性和多样性。因此本文的农产品推荐系统使用了基于内容、基于统计的推荐算法与协同过滤算法分区混合的方式进行推荐,来解决系统的冷启动问题。而针对推荐系统对于更新推荐结果的实时性要求,则主要是通过Spark Streaming流式计算框架来实现实时推荐。对于数据稀疏性问题,即计算推荐结果时用户的行为数据存在缺失值的情况,本文使用了EM算法将用户聚类的方式,设计了一种基于EM聚类模型的协同过滤算法来实现对数据的降维,然后计算用户-农产品的评分矩阵,缓解数据稀疏性对于系统的影响。(3)在上述工作的基础之上,本文通过开源的框架设计并实现了一个基于Spark的农产品推荐系统,系统包含了农产品查询、农产品推荐、农产品管理、用户管理四个基本功能模块。农产品查询模块实现了分类查询,关键词查询,以及对用户查询、点击、浏览等行为进行收集的功能,农产品推荐模块实现了猜你喜欢、热门推荐以及优质推荐的功能,农产品管理模块和用户管理模块实现了对农产品和用户信息的增删改查功能。并在Linux上进行了部署和可行性测试。使用公开数据集验证本系统所实现的推荐方案与常见的单一推荐方法相比,在推荐准确性与推荐效率方面的提升效果。实验表明,在Spark大数据计算平台上使用基于EM聚类的协同过滤推荐算法,相比于传统的协同过滤,提高了准确率和召回率,在一定程度上缓解了数据稀疏性问题,在Spark平台上搭建系统解决了数据量增长的情况下系统的扩展性问题,减少了推荐时间。而使用不同算法分区混合推荐的方式也能在一定程度上缓解系统冷启动问题。该系统对于推荐结果的准确性、实时性,以及推荐多样性都有较好的提升,对农产品电商系统开发应用具有一定参考价值。
CF公司农产品电子商务发展策略研究
这是一篇关于CF公司,农产品电商,电商平台,物流配送的论文, 主要内容为在技术革新和市场需求的双重推动下,电子商务服务业快速发展,市场规模不断扩大,业已成为成本降低、效率提升、拓大市场和创新经营形式的有效方法,提高产业和资源的组织化程度、促进经济形式的改变、经济运行质量提升和企业在国际市场上竞争力增强的重要手段,对于消费者需求的满足和提升、促进就业率的提升和改善民生具有非凡的意义,对于经济可持续发展及社会进步的推动奠定了基础。本文以CF公司作为研究对象,依照“提出问题、分析问题、解决问题”的顺序,查阅与CF公司电子商务相关的文献资料,然后通过对CF公司的电子商务产业园、电商创业者、顾客群等进行实地调研,将中国知网数据库、万方数据库、百度等下载的关于农产品电商发展方面的参考文献结合起来,并对其调研结果进行了详细分析研究,同时依据管理学和统计学等相关理论知识对CF公司的发展进行归纳总结,从而促进企业的发展。在研究过程中采用文献参考法以及实际调查法,对CF公司发展实际情况进行研究与分析,判断其电子商务在实际发展过程中仍然存在着平台基础建设不到位、品牌化程度不高、农产品电商销售渠道较为单一、农产品电商专业人才缺乏、物流服务体系不完善等方面的问题。基于此,农产品在实际发展过程中,需要积极的进行农产品电商服务平台的优化、不断的拓展农产品电商营销渠道、重视农产品电商品牌的建设、重视物流服务体系的优化与改进、重视高质量电商服务人才的培养,进而综合性的提升农产品电商发展质量与效率。在深入分析农产品电商发展的现状基础上,结合农产品电商的发展趋势和剖析农产品电商的发展主要模式,提出加强品牌建设,提升特色品牌效应;健全物流体系,打通“最后”和“最初”一公里;突出培养人才,提高农产品电商“生命力”强化标准建设;建立全程质量溯源机制;利用政府政策扶持,帮助公司降低运营成本;完善引进电商平台企业的等具体实现路径。
果农电商参与行为及异质性研究——基于江西果农的抽样调查
这是一篇关于农产品电商,果农,电商参与行为,heckman模型,异质性分析的论文, 主要内容为在新时期乡村振兴背景下,农产品电子商务因其能降低农产品“流通梗阻”、加快农产品进城,能够促使小农户与现代农业发展有机衔接,促进乡村产业兴旺得到了国家的大力支持,而在农产品中,林果产品由于其自身特性和消费需求的剧增促使其成为目前国内线上销售的主要农产品之一,所以研究果品的线上销售问题符合时代发展潮流。江西不仅有良好的电商氛围,而且有着“一主多特”的果业产业格局,但是目前鲜有学者对江西果农的电商行为进行分析。基于此,本文在己有研究基础上,以江西省503户果农为样本,采用描述性统计分析、交叉分析对果农电商参与行为的现状进行分析主要包括:江西果农的电商参与率和参与程度如何、哪种类型的果农更倾向于参与电商以及他们更倾向于选择哪种电商平台。其次,使用heckman两阶段模型分析果农电商参与行为的影响因素,采用单因素方差分析根据电商参与程度将果品分为两大类——高参与程度组和低参与程度组;最后,分析种植这两类果品的果农电商参与程度的异质性,得到了以下结论:第一,江西果农的电商参与率高,但是参与程度低。第二,参加过果品电商经营培训、操作电商平台的能力强、家庭收入高、种植规模小、种植经验丰富、产品获得“三品一标”认证、享受政府的扶持政策、所在村经营果品电子商务的户数多、通往果园的道路交通不便利、当地快递公司数量多、果园到快递点的距离近,果农更倾向于选择电商销售。第三,果农越年轻、果园到最近快递点(集散地)的距离越近、种植规模小、享受了政府政策扶持、参加过培训、种植经验丰富、选择了微商平台的果农,其电商参与程度更高。第四,脐橙、蜜柚、猕猴桃是高参与程度的果品,而蜜桔、葡萄、其他是低参与程度的果品。通过异质性分析发现,这两类果农电商参与程度的影响因素差别不大。低参与程度的果品(蜜桔、葡萄)对物流的便利性要求更高。根据结论提出以下相应对策建议及启示:政府要继续组织电商培训,出台并落实电商政策,完善物流体系;果农也要从自身出发,积极参与电商培训,合理选择渠道进行分类指导销售,合理使用电商平台,注重产品质量。
基于Axure工具的农产品电商平台经营模式研究与设计
这是一篇关于农产品电商,Axure RP,原型设计,需求分析的论文, 主要内容为当下社会,互联网经济蓬勃发展。传统的线下超市零售已然无法满足消费者群体对于生鲜农产品日益增长的多样需求。2020年疫情期间,由于买菜这个日常的消费需求,在特殊时期无法被满足故而成为了举国上下关注的重点,各大生鲜电商迅速抢占生鲜市场。在长三角地区,“叮咚买菜”“美团买菜”、“永辉生活”等生鲜电商的订单需求都有了不同幅度的激增。疫情加速助推了“线上买菜”的消费习惯,对生鲜电商来说有着更为深远的意义。“互联网+农业”的理念再一次被推上时代的浪潮。目前,我国生鲜电商的消费“主力军”集中在城市24岁至40岁人群。这一类人群对于移动端消费模式十分轻车熟路,特色化和多元化的高品质生鲜农产品更加容易获得他们的青睐,移动端线上买菜模式解决了这类人群期望随时随地购买新鲜食材的需求痛点。本文以当下农产品电商平台与消费者需求分析为研究对象,梳理了我国目前7大农产品电商经营模式(包含综合电商平台、物流电商、食品供应商、垂直电商、农场直销、线下超市和社区O2O)的优势、劣势、机会、威胁,总结发现生鲜电商会形成以综合类平台为主、社区O2O为辅的行业布局。垂直生鲜电商和物流电商在规模上很难跟综合类电商平台相比,而线下超市和农场直销可能都会在线上开店,并且借助微信平台的私域流量来为其线下店铺推广与服务。抽取部分发达国家的“头部农产品电商”案例剖析后对比发现,国外生鲜电商更关注客户关系管理维护,这种提升用户粘性的营销策略值得我国生鲜电商企业学习。基于农产品电商平台的经营模式研究与需求分析理论知识,提出了一种基于Axure Rapid Prototyping(以下简称:Axure RP)的软件原型开发方法为生鲜企业转型线上零售后需要研发软件产品提供理论依据。文章从产品原型建模重要性、建模价值、需求分析和行业分析等研究点出发,规划设计一款农产品电商平台软件的原型。首先,对生鲜电商的消费者人群进行识别定位,绘制用户画像和用户故事地图。分析用户线上买菜行为时借助了马斯洛需求层次理论、理性行为理论、计划行为理论和消费者行为理论相关理论基础,总结出了用户的购买行为差异点,对研究农产品电商的需求痛点具有分析意义。其次,利用用户故事地图对消费者的需求进行优先级和重要度排序,有利于剔除无效需求。其二,基于明确的需求池梳理出了农产品电商平台消费者端与农产品电商平台农户端的信息结构、功能结构和数据结构,对后续设计农产品电商软件原型提供框架依据。其三,分析对比了当前原型工具的优劣势,研究发现Axure RP不论是操作便利性还是组件丰富性都优于市面上其他原型工具,指导生鲜企业使用Axure RP工具绘制出一款符合需求分析的农产品电商软件的相关原型页面(包含登录页面、首页、分类页面、菜谱圈页面、订单页面、购物车页面和我的主页)和相关页面的交互逻辑规则和数据逻辑骨子额。其四,阐述了软件产品研发的生命周期全过程。在梳理需求与结构时利用了Xmind工具以达到全面梳理的目的。在下单业务流程和登录业务流程分析时凭借Visio工具强大的泳道图功能为生鲜企业分析内部业务规则时提供业务案例。最后,强调了在软件产品研发过程中,使用功能强大的原型建模工具进行设计工作便于产品经理、项目经理、软件工程师、测试工程师和视觉设计师直观地了解功能全貌、界面及交互。本文将借助这些产品开发工具,设计出农产品电商平台的产品原型,形成了一套完整的原型设计案例。
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