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。
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。
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。
基于情感分析的电商物流服务质量评价研究
这是一篇关于物流服务质量,在线评价,情感分析,SO-PMI,PCN的论文, 主要内容为受到新零售线上与线下融合势头加快、社交电商平台快速发展、电商节日促销等因素影响,国内快递业务量持续上涨,物流快递行业发展势头强劲。目前国内物流快递行业发展虽快却没有达到专业程度,客户对多个物流服务节点满意度不高,行业发展还存在改进空间。电商物流发展与电商平台发展息息相关,找出物流服务提升点对电商平台和物流发展具有重要意义。电商在线评价包含用户对商品购买的各环节体验感受,能够从中了解到物流服务相关信息,对在线评价进行情感分析能挖掘出电商物流平台服务痛点,也为其健康发展指出新的前进方向。本文以淘宝为电商代表,物流服务相关在线评价为数据基础开展以下三点研究:(1)将众多学者的物流服务质量评价指标体系研究成果和电商物流运营模式相结合构建初始指标体系,再根据物流在线评价数据调研结果进行指标筛选、调整,最终确定本文电商物流服务质量评价指标体系。(2)采用数据获取与数据清洗技术完成对在线商品12838条物流评价数据的处理,依据词频结果和TF-IDF技术设置指标权重;基于在线评论数据和SO-PMI算法筛选情感候选词,丰富物流服务领域情感词典;设计基于<特征词,观点词,程度词>关系对的情感分析算法,完成电商物流服务评论情感得分计算并挖掘服务问题。(3)分析电商物流服务运营流程,细化各实体交互领域内的服务步骤,使用PCN描绘电商物流服务实体交互网络,依据PCN流程优化原则进行服务问题的分析与归类,提出服务流程优化管理策略,促进电商物流行业积极健康发展。本文使用情感分析算法计算物流服务评价得分,挖掘出以淘宝物流服务为代表电商物流行业存在以下指标问题:物流信息准确性问题、物流信息反馈能力问题和收货方式灵活性问题,并根据PCN分析法优化原则提出四点策略建议:增加签收验证码功能,建立快递运输滞留警告系统,主动识别客户收货方式,增加送达时间选择模块。
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。
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。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：源码驿站 ，原文地址：https://bishedaima.com/lunwen/50419.html
