9篇关于在线评价的计算机毕业论文

今天分享的是关于在线评价的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到在线评价等主题,本文能够帮助到你

基于ASP.NET的轨道交通安全评估系统的设计与实现

这是一篇关于轨道交通,安全评估系统,在线评价,ASP.NET,B/S模式的论文, 主要内容为伴随着我国轨道交通的快速发展,轨道交通安全评估项目日趋增多,传统的评估方式及其管理模式存在工作效率低、易出错、信息交流不畅等问题。为提高我国轨道交通安全评估项目的科学化、信息化管理水平,本文在依据评估标准的基础上,基于B/S模式三层体系架构,应用ASP.NET技术、SQL Server数据库管理技术以及C#程序设计语言,按照需求分析、系统设计、功能实现、软件测试的系统开发流程,设计开发了轨道交通安全评估系统。安全评估系统紧密结合国家在轨道交通安全评估领域的标准要求;按照项目生命周期的划分对文档进行分阶段管理;基于模板的在线评价子系统设计,极大地减轻了评估人员的工作负担;创新性地采用了基于权重的文档评分设计,并同时实现了文档的流程化审核功能;基于登录用户角色的访问控制则进一步保证了系统数据的安全性。经功能与性能测试表明,系统功能实现正常,抗压能力与并发稳定性较好,基本满足了实际工作需要与设计要求,实现了轨道交通安全评估项目人员、文档、项目等管理工作,以及轨道交通项目全生命周期安全证明文档的配置管理与在线评价,达到了一定程度的评估自动化,具备一定的推广应用价值。

基于在线评价的电商物流服务时空对比分析

这是一篇关于电商物流服务,在线评价,时空对比的论文, 主要内容为随着互联网的不断普及,电商行业的发展已经迎来了4.0时代。据艾瑞网最新统计数据显示,2016年中国电商行业交易规模达20.2万亿元,同比增长23.6%。其中2016年中国网购市场交易规模达4.7万亿元,较去年增长23.9%,成为推动电商务市场发展的重要力量。网购市场的逐渐成熟使得消费者越来越关注购物过程的服务体验,根据《2016年中国消费者网络购物消费洞察报告》显示,消费者在2016年网购时最关注的因素就是物流与服务,关注度高达56.9%。然而在当今电商市场竞争如此激烈的时代,电商企业要想提升消费者对物流服务体验的满意度并非易事,尤其是各地区及地区内部的物流服务不均衡、不同消费时段的物流服务不稳定等现象使得消费者对电商平台物流服务的整体印象难以达到理想。以往研究电商物流服务问题的数据大多通过调查问卷得来,但受限于调查数量、调查对象等客观原因,所得数据的可靠性和准确性往往难以保证。为克服调查问卷的局限,本文将以商品在线评价信息作为数据来源,探究不同空间和时间下电商物流服务的差异性。本文主要研究内容如下:(1)通过对国内各大电商企业在电商模式、电商市场规模、电商在线评价规模及电商在线评价结构这四个方面的对比,得出适合本文研究的电商平台是京东商城。(2)通过运用网页信息抓取工具Gooseeker和词频分析与统计工具ROST,采集了本文研究所需的223618条在线评价样本数据,并根据关键词分类汇总结果与以往研究的结合,提取出了10个物流服务因素并量化,为本次研究打下了数据基础。(3)基于不同空间的角度,结合宏观与微观分析探究电商物流服务的差异性。通过分析不同消费地区的物流时效与不满度的相关性,从宏观上得出电商服务整体不满度不存在显著的空间差异性。然后通过计算各物流因素的空间变异系数并比较,从微观上发现一部分物流因素不满度存在一定空间差异性,其中,“配送终端覆盖范围”因素不满度的空间变异系数最大,达到了1.01,属于强变异性,说明该物流因素不满度的空间差异性很大。进一步分析得出不同品类商品具体物流因素的空间差异性各有不同,且3C类商品“配送终端覆盖范围”因素不满度的空间变异系数最大。(4)基于不同时间的角度,结合宏观与微观分析探究电商物流服务的差异性。首先通过对2016年上半年和下半年的宏观对比分析,发现下半年整体物流不满度比上半年略微增加。然后选取具体消费时段进行微观分析,发现促销时段的物流服务整体表现与一般时段存在较大差距,其中,“配送时间准确性”因素的不满度差异最大,差异率达到70.14%。同时对比两年内同一促销时段的物流服务差异,得出物流服务水平整体有所提高,而各项因素的表现各有增减。

商品在线评价主题特征抽取及情感分析

这是一篇关于在线评价,特征抽取,多任务学习,深度学习,情感分析的论文, 主要内容为随着互联网技术和电子商务的飞速发展,越来越多的消费者将网上购物作为主要购物方式。作为的网上购物的主要渠道,电子商务平台在方便消费者和商家交易的基础上,还产生了大量的在线评价信息。在线评价收集了每一个产品历史消费者的个人意见,改变了消费者以前只能通过商品描述和熟人口碑来了解产品的状况,从各个角度为消费者的购买决策提供了支撑。此外,在线评价中包含了大量的市场信息,如产品需要改进的方向、产品和服务质量等等,可以帮助企业实现以客户为中心的产品服务理念,从而扩大市场份额和提高收益率。通过对电子商务在线评价的情感分析,消费者可以提前了解产品的实际质量和功能等信息,电商平台可以获得不同用户的偏好,生产商也能够把握消费者需求的及时变化。然而,传统情感分析是一种粗粒度的情感,主要是围绕篇章、段落、句子级的文本进行,虽然能够分析出消费者对产品的综合态度是褒义还是贬义,但是却不能分析出消费者对产品某一具体属性的情感态度,因此围绕产品属性的细粒度情感分析研究具有重要现实意义和理论意义。本文在国内外研究现状及文本情感分类、文本向量化、多任务学习模型等相关理论基础上,运用特征工程和机器学习算法,对在线评价细粒度情感分析中的关键任务主题抽取与情感分类进行了深入研究。首先针对在线评价文本中产品属性的抽取问题,通过引入外部中文语料库与在线评价文本语料进行综合训练,减少语义理解错误,并运用机器学习中的聚类算法对消费者关注的产品属性进行综合分类,继而提出了一种融合聚类算法的基于词向量的特征抽取方法,同时将该方法与基于词频和基于主题的特征抽取方法进行了比较分析。进一步深度挖掘在线评论文本中的消费者细粒度情感信息,通过引入SIF嵌入法对词向量层进行降维处理,在尽可能减少语义损失的前提下生成文档特征向量,并将神经网络算法融入多任务学习中流行的MMo E框架中,设计了包含词向量层、池化层和分类层三个核心层体系,基于MMo E框架的共享神经网络细粒度情感分析模型。最后,通过美团点评数据集对比分析了随机森林、支持向量机、逻辑回归、三层神经网络模型情感分析效果,并对基于MMo E的共享神经网络细粒度情感分析模型的有效性进行了验证。实验结果表明基于MMo E的共享神经网络细粒度情感分析模型在准确率、损失值等评价指标上明显优于其他模型。因此建议未来生产商在未来进行客户口碑研究时选择在线评价文本作为信息输入,使用多任务学习神经网络进行商品在线评价的细粒度情感信息挖掘。

无车承运系统的设计与实现

这是一篇关于线上交易,金融支付,在线评价,无车承运的论文, 主要内容为在物流运输快速发展的今天,加强对无车承运的监管能力是保证我国物流秩序安全稳定的重要基础。由于无车承运体系参与角色复杂且空间覆盖极广,客观上增加了监管的难度。随着日益成熟的信息技术手段,对无车承运过程中的安全监管与风险管控多采用传统理念的手段,且无车承运流程的执行周期较长,参运方往往不能快速接收承运任务,在降低信息透明度的同时抑制承运体系的发展。因此有必要开发无车承运系统解决上述问题。无车承运系统的开发利用到MVC设计模式、Mybatis框架、Spring Boot框架、Android平台以及MYSQL8.0数据库等技术,前端页面使用VUE技术开发。在搭建网络架构后应用UML建模语言设计信息发布、全程监控等所有模块的结构,在数据库设计阶段中确定无车承运系统实体间的关系。在无车承运系统的功能实现阶段中展示部分前端界面;搭建测试环境后对无车承运系统进行集成测试,此后全面总结无车承运系统的测试情况。无车承运系统实现了信息发布、线上交易、全程监控、金融支付、在线评价、查询统计、APP等模块;信息发布模块中实现了发布货源和无车模式功能,同时实现发布档案和驾驶员的功能;线上交易模块中实现了线上状态下的竞价和派单功能,并实现货源库管理功能;全程监控模块中实现了运单调度管理、货主待收货等功能;资金流水单管理、核销对账管理等功能在金融支付模块中实现;通过在线评价模块实现货主待评价、发表评价等功能;对资金、投诉处理和运单的统计功能在查询统计模块中实现;通过APP模块实现移动资源发布等功能。系统的应用有助于无车承运体系的有序开展,便于监管部门快速及时掌握承运状况,从而落实无车承运领域的安全生产管理理念。同时促进无车承运信息的快速流转共享,有效缩短无车承运流程并促进车主、货主、平台三方间的沟通和交流。

基于用户评价的生鲜电商服务设计研究

这是一篇关于服务设计,在线评价,SERVOUAL量表,质量功能展开(QFD),重要性-绩效分析(IPA)的论文, 主要内容为在“产品型经济”向“服务型经济”转型及构建服务型社会的大背景下,服务设计得到了快速发展。本研究以服务设计系统理论为基础,从用户需求出发,将质量功能展开(QFD)与重要性-绩效分析(IPA)结合起来,探讨用户服务期望与生鲜电商服务要素之间相关关系。首先,本研究运用Python对在线用户对生鲜电商服务评价数据进行文本挖掘,利用jieba分词工具与TF-IDF关键词提取技术对数据进行处理,获得线上用户需求语料库。然后通过问卷调查与用户访谈相结合的方法对线下用户需求进行提取,通过对线上与线下用户需求整合,最终得到用户对生鲜电商服务总的需求。再运用KJ法和Kano模型分别对用户需求进行归纳、整理和分类,并应用专家评分的方法对用户需求的重要性进行优先级排序。第二,以SERVQUAL量表的5大维度、22个题目为基础,结合生鲜电商服务的利益相关者分析、用户旅程图等分析,最终确定生鲜电商服务要素,通过专家评分方法获得生鲜电商关键服务要素体系。第三,将生鲜电商关键服务要素和用户需求权重二者共同建立生鲜电商质量屋,通过服务设计专家打分的方法得到生鲜电商关键服务质量要素权重值。第四,通过对有过生鲜电商购买体验的用户进行满意度问卷调查,利用三角模糊数的方法得到各项服务要素的绩效值。第五,将质量功能展开(QFD)得到的关键服务要素权重值、服务要素绩效值与重要性-绩效分析(IPA)方法三者相结合,得到最终的生鲜电商服务评测方法,为生鲜电商服务设计提供策略支撑。最后,通过“日尝食食”生鲜电商平台实例研究,依据生鲜电商服务评测方法进行设计实践。

基于用户评价的生鲜电商服务设计研究

基于MVC设计模式的电子作品评价系统的设计与实现

这是一篇关于在线评价,电子作品,MVC(Model-View-Controller)设计模式,Struts+Hibernate框架的论文, 主要内容为社会信息化程度不断加深的大背景下,教育信息化是必然的发展趋势。现代教育理论研究证明有效的教育模式是建立在有效的交流沟通的基础上的。这种沟通是互动的,全面的。基于Web的学习交流平台,成为了一种重要的教育平台。它不仅是资源共享的平台,也是学习交流的平台。目前教育改革的一个重要的部分就是将教育理论与信息技术结合,形成适应社会发展形势,学生乐于接受的高效教育模式。这种模式下有完整的教学环节、答疑环节、教学评价环节和多种互动形式。因此,笔者以高校课程改革的实际需求为具体背景,设计并实现电子作品评价系统。该系统是以当代教育理论为基础,与美术课程相结合,采用Java Web技术实现的一种全新的美术课程教与学模式。本系统的核心是作品的评价。围绕此核心,该系统设计实现了课程量表设置、作品上传与发布、作品展示与讨论、作品评价与综合评分等功能来共同完成电子作品评价。为了是评价客观公正,系统具备专家评价和普通用户评价功能,并且能自动分析用户评价的权重。本文整理学习理论和学习环境的相关文献。由此了解国内外网络学习以及评价的研究现状,明确系统开发的理论背景。按照按照软件工程标准流程阐述电子作品评价系统设计开发过程。在系统设计阶段,以MVC(Model-View-Controller)作为设计模式,整合Struts框架和Hibernate框架,搭建跨平台的Web应用。在数据管理方面,系统采用极具伸缩性的MySQL5.1,可很好的适应系统需求。在系统实现阶段,采用Java平台开发,采用JSP动态网页技术标准,在MyEclipse 8.5集成开发平台上实现。按照软件测试流程,对系统进行部分功能测试。经过专家和部分用户的实际测试和使用体验,结果表明:该系统界面友好、运行流畅、性能稳定。能有效调动学生在线学习和评价作品的积极性,并能促进他们主动完成教师布置的任务,并积极上传到作电子作品评价系统,由师生共同评价,共享学习经验。