移动端女鞋导购Web系统
这是一篇关于移动端,女鞋,导购系统,可视化,爬虫的论文, 主要内容为随着移动终端技术和Web技术最近几年的快速发展,网上购物已成为一种生活方式。在国内,网络购物已被大多数消费者,尤其女性消费者认同并接受。女性在购买女鞋的时候,由于网上女鞋种类繁多,质量良莠不齐,女性消费者不得不花费大量的时间和精力挑选合适的商品。即便如此,网购到合适女鞋的成功率也非常低。电商网站种类繁多,导购网站数量随之增长,但针对女性网络购鞋的需求,市场上并没有垂直化的女鞋导购网站的产品解决这一问题。为此,本文设计并实现了能够解决此问题的移动端垂直化女鞋导购Web系统,该系统可用于为不同特征的用户推荐在舒适度和美观度上符合其个人特征的女鞋。本文中的导购Web系统围绕基于用户特征的可视化交互式推荐功能和根据品牌增量更新的爬虫设计两个主要问题,提出了针对网购女鞋的垂直化导购系统的解决方案,其主要工作与创新点如下:首先,本文提出了一种基于品牌增量获取数据的爬虫规则,为系统解决了商品数据的获取问题。实现系统的基础是女鞋商品数据,电商网站的商品信息通常以几十万上百万数量级计算,并且这些商品数据也处于不断的变化中。该爬虫规则通过选用基于PhantomJs的技术方案,提高了爬虫的效率,同时减少了内存,并通过品牌的更新获取增量更新的商品数据。其次,在系统设计上,本文基于移动端的技术框架,设计了适用于移动端的Web导购系统,并实现了可对商品数据及用户等进行管理的后台管理系统和获取数据的爬虫管理模块。系统的设计使其对数据的获取及管理更加严格,为前台提供稳定可控的数据来源。最后,本文提出了可基于用户特征的交互式可视化的用户建模方法。文中给出了需要获取的用户特征参数及其中部分参数的量化方法,并建立了用户特征参数与鞋型的关联规则表。在此基础上针对本系统的需求,基于向量空间法进行用户建模,实现了系统中基于用户脚型等特征的推荐功能。与之前的导购系统相比,本文设计的系统显著提高了导购的效率和准确率。
大数据下的电商导购管理系统的设计与实现
这是一篇关于导购系统,电子商务,大数据,个性化推荐的论文, 主要内容为随着泛在网络化、电子商务智能化、物联网和云计算技术的兴起,人们嫣然已进入了信息“大爆炸”的世纪,催生大数据时代的到来。在这新时代,海量信息的过滤是人们所面临的问题。对于人们选购商品需求不明确或选择焦虑时,导购系统能通过分析用户的消费行为数据以及用户静态数据,为用户过滤、为用户主动推荐所心仪的商品。因而,那些具有这一功能特点的导购系统在电子商务的发展中也日益被消费者所喜爱。由于各个电子商务平台海量数据信息日积月累,导购系统面临的数据压力是巨大的。为了保证系统能过快速的对用户做出响应,筮需导购系统具有处理大数据的计算能力。目前,随着Hadoop生态圈技术日渐完善,其具备有超大计算能力的框架也日益繁多。本文对比分析Hadoop中的MapReduce计算框架和高性能Spark计算框架,综合各方面考虑将Spark计算框架用于本文的设计与实现中,以图在充分发挥Spark计算框架特有性提高导购系统的计算速率的同时,本文希望功能优化后的导购系统可以实现电商导购系统或推荐系统的导购或推荐能力的提高,增强系统平台的用户体验、提升用户依赖性,最终实现经济效益与社会效益的再创造。针对以上的叙述论证,本文先阐述了选题的背景、国内外相关的研究分析,随后本文深入讨论了相关的大数据处理技术,诸如我们所熟知的Hadoop技术生态圈中的MapReduce计算框架、实时分布式框架——Spark计算框架以及分布式文件存储系统——HDFS等。在可行性分析的基础上,本文对结合大数据技术的导购推荐系统进行了新的设计,并且详尽的阐述了导购系统的核心功能——导购功能,同时本文也介绍了相关的推荐算法及其应用。最后,本文结合相应的大数据技术,设计并实现了一个导购系统,对其中的核心功能和实现方法做了详细的阐述。
移动端女鞋导购Web系统
这是一篇关于移动端,女鞋,导购系统,可视化,爬虫的论文, 主要内容为随着移动终端技术和Web技术最近几年的快速发展,网上购物已成为一种生活方式。在国内,网络购物已被大多数消费者,尤其女性消费者认同并接受。女性在购买女鞋的时候,由于网上女鞋种类繁多,质量良莠不齐,女性消费者不得不花费大量的时间和精力挑选合适的商品。即便如此,网购到合适女鞋的成功率也非常低。电商网站种类繁多,导购网站数量随之增长,但针对女性网络购鞋的需求,市场上并没有垂直化的女鞋导购网站的产品解决这一问题。为此,本文设计并实现了能够解决此问题的移动端垂直化女鞋导购Web系统,该系统可用于为不同特征的用户推荐在舒适度和美观度上符合其个人特征的女鞋。本文中的导购Web系统围绕基于用户特征的可视化交互式推荐功能和根据品牌增量更新的爬虫设计两个主要问题,提出了针对网购女鞋的垂直化导购系统的解决方案,其主要工作与创新点如下:首先,本文提出了一种基于品牌增量获取数据的爬虫规则,为系统解决了商品数据的获取问题。实现系统的基础是女鞋商品数据,电商网站的商品信息通常以几十万上百万数量级计算,并且这些商品数据也处于不断的变化中。该爬虫规则通过选用基于PhantomJs的技术方案,提高了爬虫的效率,同时减少了内存,并通过品牌的更新获取增量更新的商品数据。其次,在系统设计上,本文基于移动端的技术框架,设计了适用于移动端的Web导购系统,并实现了可对商品数据及用户等进行管理的后台管理系统和获取数据的爬虫管理模块。系统的设计使其对数据的获取及管理更加严格,为前台提供稳定可控的数据来源。最后,本文提出了可基于用户特征的交互式可视化的用户建模方法。文中给出了需要获取的用户特征参数及其中部分参数的量化方法,并建立了用户特征参数与鞋型的关联规则表。在此基础上针对本系统的需求,基于向量空间法进行用户建模,实现了系统中基于用户脚型等特征的推荐功能。与之前的导购系统相比,本文设计的系统显著提高了导购的效率和准确率。
线性产品智能导购系统的设计与实现
这是一篇关于微服务,推荐算法,线性产品推荐,导购系统的论文, 主要内容为近年来,随着电子商务和网络服务的不断发展,传统工业品电商已经成为一种新型购物平台,一些线性产品的生产厂家也顺应发展趋势推出自己的淘宝店。但由于选购线性产品有一定的技术门槛,消费者在淘宝等电商平台购买线性产品会导致用户的知识成本大大增加,因此我们需要定制化的平台,并可以在系统中添加一些订制化的推荐服务给用户带来更专业的体验。目前已有的线性产品导购系统大多采用的是传统的单体架构,面对不断更新的产品信息和消费者不断变化的需求,单体架构在可拓展性上的不足日益凸显,很容易影响业务发展。因此本文基于微服务架构,设计并实现线性产品智能导购系统。主要工作包括:(1)对线性产品智能导购系统进行了需求分析和设计,根据需求分析的结果进行了系统主要功能的设计,将系统拆分为多个模块,并对三个主要模块进行了相应的设计,搭建系统数据库。最后依据相关设计搭建出系统框架,依据微服务的设计原则对导购系统进行划分。(2)设计了线性产品推荐算法。推荐算法部分从基于协同过滤推荐与基于内容推荐两个方向入手,两者结合展开推荐。先介绍了推荐系统常用的协同过滤算法及其实现,然后提出了融入产品特征的改进算法,该算法通过TF-IDF模型进行产品特征提取,据此填充评分矩阵,从而解决协同过滤算法的评分矩阵稀疏问题和冷启动问题。另外,本文在线性产品推荐算法中融入了新旧因子,使得推荐的线性产品具有时效性,更符合用户需求。(3)对系统进行了实现与部署,并进行了测试。实现了产品搜索、线上销售、商品管理、线性产品推荐、搭配推荐、免密推送等特色功能,并通过了功能测试以及性能测试。
基于海量评论导购系统的设计与实现
这是一篇关于大数据分析,评论挖掘,K-means聚类算法,协同过滤,导购系统,分布式存储的论文, 主要内容为21世纪的今天,网上购物已经融入了我们的生活,对于大多数人而言,“其他人在购买商品后的评语”对于我们的决策定制产生了巨大的影响力。当互联网尚未普及的时候,我们能够获得的评价信息量少并且渠道单一,企业和消费者想要获取更多的信息十分困难。互联网和电商网站的广泛应用使我们获取信息的渠道和数量呈几何数量递增,我们通过不同的电商网站获取大量的信息。对于商品的评价信息的分析,目前大多数网站的对信息的处理仅仅是针对分数等量化信息进行汇总,没有对文字进行处理。而阅读文字评论信息非常费时,需要辗转多个网站对多个信息进行总结;另外,由于屏幕大小的限制,在移动终端上阅读文字评论信息也很不方便。本文通过对各大电商网站中的各类评论数据进行爬取,设计了基于海量商品评论数据的手机移动端的智能导购系统。首先对当前的评论数据挖掘经验进行学习,实现了基于改进的K-means聚类算法的面向海量评论信息的数据挖掘方法。通过基于CRF的分词器的用户偏好内容学习预测方法,实现对中文评论信息的分析处理挖掘。根据商品的名称相似性生成推荐列表,对用户自行评分预测计算,最后通过评分预测计算结果进行反向排序生成最终的推荐列表,其中的评论对象数据以倒排索引来进行检索,用户所提交的数据查询请求预先通过前端的索引服务器完成分词处理,然后再对处理后的结果数据利用倒排索引进行查询。采用Hadoop平台结合HBase存储方式实现大数据的分布式存储解决大数据计算和存储的问题。实验证明本系统实现了成功处理千万级评论数量,能够实现快速响应用户的检索需求,为用户提供各类有价值的商品评价导购信息。
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