基于Hadoop的电商数据挖掘技术分析

本文对Hadoop的电商数据挖掘技术的研究过程、理论依据进行了探讨,并对其应用结果进行验证。分析结果表明,基于Hadoop的电商数据挖掘技术具有较大的优势,可以对数据进行高效处理和有效筛选,不仅能提高数据资源的有效利用率,还能提高工作效率和工作质量,因此值得推广和应用。

基于大数据的商业智能系统在电商数据分析中的应用探究

大数据时代的到来为电商企业的发展注入了活力,但也使电商企业处于更加复杂的数据环境之中,唯有深度分析电商数据,从中获取高价值信息,才能够为电商企业提供更加科学的决策支持,助力电商企业的稳定发展。文章简要分析基于大数据的商业智能系统的基本结构,论述基于大数据的商业智能系统在电商数据分析中的应用价值。重点阐述系统设计方法及其在电商数据分析中的实际应用,以供参考。

基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用研究

随着大数据技术、5G移动网络、物联网和人工智能技术的快速发展,移动互联网和智能手机的普及,数据信息出现了过载现象,如何将数据信息有效地实现智能推荐已成为当前人工智能和大数据领域研究的重点。通过对大数据和电商数据信息智能推荐以及电子商务的概念进行梳理,给出了基于大数据的电商数据信息智能推荐服务及应用系统架构,使大数据在电商领域的应用价值得到了充分体现,对电子商务的进一步发展起到了推动作用。

基于Scrapy爬虫框架下电商数据分析

电子商务快速发展的过程中产生了海量数据,对海量数据的分析能够挖掘有用信息,提升电商企业核心竞争力。基于此,设计了一款基于Scrapy爬虫框架下的电商数据分析平台。采用分布式抓取海量电商数据,寻找电商消费者的消费特点。在此基础上采集顾客、商品、品牌三方面数据进行整合处理,并将处理结果可视化,展现给电商企业,为电商企业快速了解消费者的消费特点,制定科学化的营销战略提供了数据参考。

基于物联网的电商数据访问控制与加密存储技术

本文基于物联网对电商数据访问控制与加密存储技术进行研究。根据用户属性,建立电商数据共享模型。基于物联网建立用户数据访问控制机制,获取唯一用户身份标识,核对访问请求是否与用户匹配。设计部分同态加密算法,设置电商数据加密存储模式。实验结果表明:在用户属性个数相同的测试条件下,本次设计方法的加密和解密时间明显低于现有方法,并且随着用户属性个数增多,本文方法所节省的加密和解密时间更多,证明此次设计方法具有较好的使用性能。

基于Hadoop的电商数据分析系统的设计与实现

随着计算机技术的发展,“互联网+”已经被应用于各行业中,带动了行业的创新发展。在此技术环境下, “互联网+”行业所产生的数据呈现爆炸式增长,这些数据是推动企业发展的重要因素。对于电商行业而言,数据已经成为电商行业获得市场竞争优势的核心,提高电商数据的信息化水平是电商企业可持续发展的重中之重。基于Hadoop平台,展开电商数据分析系统设计,旨在为电商行业的发展提供更加精准的数据。

电商数据纳入CPI调查方法探析

如何合理利用电商数据,将其纳入CPI调查以增强价格资料的代表性,是目前CPI编制工作面临的重要挑战之一,也是现行价格采集制度的一个改革创新方向。广州作为电商发达的城市,为统计部门先行探索将电商数据纳入CPI调查方法提供了条件和可能。本文通过梳理国家统计局广州调查队将电商数据应用在CPI调查中的方式方法,比较了不同规格品的采价方式,试图探讨在CPI调查中如何纳入电商数据的处理方法,以及在现行制度下存在的问题,并尝试提出行之有效的解决方案。

中美电商数据技术演化异同比较研究--基于动态专利有向网络分析视角

[研究目的]电商数据技术将成为我国技术研发与投资的热门领域。通过中美在电商数据技术上比较研究,挖掘优势与不足,取长补短,能够给技术研发与融合提供更多建议。[研究方法]构建动态专利有向网络,通过网络巨片分析中美电商数据技术演化异同,使用技术发展差异指数TDDI比较演化中发展差异。[研究结论]研究表明:a.中美电商数据技术历程均包含数据信息获取与使用、数据系统、数据与设备交融等技术发展阶段,但中国在数字化认证、网页数据分析上有特色,美国在数据电子设备模块研发、金融行业电商数据分析上有特点。b.技术发展差异指数TDDI值显示在电商数据技术发展上中国是先慢后快再慢,美国是先快后慢再快,先期美国“从无到有”,中期中国“从有到优”,后期美国在数据与设备交融技术上具备领先优势。

基于电商数据的网购感知风险测度及消费者行为探究

互联网信息技术带动了商业的发展进步,网络购物已经成为目前人们日常生活中的重要组成部分。然而网络购物的虚拟性导致消费者无法真正感受到商品的实际情况,电商平台购物相比于线下实体购物存在一定的消费者感知风险。消费者因感知风险的具体差异会对消费者行为产生直接影响。鉴于此,本文以淘宝电商平台智能手机为研究对象,结合风险感知多维理论对消费者电商数据进行多维度分析,结果表明社会风险对消费者行为具有最为显著的影响,各类风险间能够产生交互影响。

基于电商数据的产品知识图谱构建研究综述

伴随着互联网商贸行业的发展,对电商的产品数据进行分析,通过引入产品知识图谱,来解决当前电商产品信息与动态评论的关联问题。运用产品数据知识图谱的构建,能够将产品的数据进行分析、挖掘、展示和存储。借助产品知识图谱来提出相应的关系,帮助电商购物平台改善产品对比和搜索机制。因此,本文主要对基于电商数据的产品知识图谱构建进行研究分析,旨在通过对电商产品数据知识图谱关系进行详细阐述,构建新型的产品知识图谱,为电商用户提供更好的产品服务,促进我国经济的稳定发展。

探讨基于大数据的商业智能系统在电商数据分析中的应用

当前,现代科技已经成为社会主要生产力,为各大行业的发展创造了有利条件。大数据时代,人们生活、消费、工作方式发生较大变化,电商作为一种全新的商业模式,成为市场主流形式,电商企业若是想要在激烈的市场竞争中获得优势地位,就必须针对电商数据进行较好分析,掌握市场变化情况,更好的开展后续各项工作,提高电商企业综合竞争力。本文结合实际情况,对大数据下商业智能在电商数据分析中的应用进行详细分析,以期为今后有关工作的开展提供借鉴与参考。

别让电商数据成为“皇帝的新衣”

新闻事件:353万次播放0人下单?近日,微博平台发布消息称,有用户通过某网红账号付费推广产品,发现该账号存在严重的"刷数据"行为,经微博调查属实,决定关停该账号。"口红一哥"李佳琦5分钟可卖1.5万支口红;"直播一姐"薇娅2小时可带货2.67亿元;时尚达人张大奕个人业绩能够占其上市企业的半壁江山……现今各大社交平台上,大量“带货网红”使用直播的方式推销产品,印证了当下“网红电商”这一业态的繁荣。

以区块链为基础的电商数据分发技术研究

本文为了进一步提升电商数据分发的效率与质量,通过定性分析、经验总结等方式,对以区块链为基础的电商数据分发技术展开了研究。首先,简单对区块链技术进行了介绍,之后以此为基础,设计出了一款包括协议功能、存储功能、AI功能、智能合约功能、通信功能、认证功能为一体的电商数据分发系统,并提出了一种全新的电商数据分发处理算法与模型,最后,通过模拟仿真的方式,对该系统进行了测试,以判断该系统电商数据分类准确率与分发性能是否符合要求。通过模拟仿真可以发现,本系统对电商数据分类准确率在80%以上,且可伸缩性优秀,分布容量较高,满足现代电商领域的发展要求,可将其应用到实际当中。

“1+X”证书制度助力跨境B2B电商数据运营能力提升策略

当前,随着信息技术的发展,社会更加青睐多元化和专业化的人才.在这样的时代背景下,传统教育模式凸显出一定局限性,很难满足社会经济发展的需求.因此,高校要利用“1+X”证书制度,通过对教育方法和教育内容进行优化创新,积极响应社会的需求变化.在全球化和数字化推进的背景下,跨境B2B电商数据运营逐渐成为企业赢得市场先机的重要砝码.为顺应行业发展的变革,并满足市场对高素质人才的需求,高校要对“1+X”证书制度进行创新,融合学历教育与职业技能培训,夯实学生的专业基础知识,并提升学生的实际操作能力与解决问题的能力,从而为社会培养出更多适应产业发展趋势的综合型人才.

基于电商数据的我国AR童书发展研究

随着中国政府将发展5G和人工智能提升至国家战略高度,深耕AR童书的价值愈发凸显。本文根据当当、京东和亚马逊三家图书电商数据,梳理统计2013—2019年我国AR童书的出版数量,通过设计速率公式了解此类童书在我国的发展状况,据公众对AR童书的认知度、接受度以及信息获取渠道等因素进行问卷调查和量化分析的基础上,尝试从市场和技术两大维度探讨AR童书面临的挑战和机遇,并结合受访者观点对其发展之路提出建议。

面向电商领域的旗袍知识图谱构建与实证研究

为挖掘旗袍服饰要素的关联关系与隐藏价值,构建一个基于电商数据的细粒度旗袍知识图谱,并开展实证研究。旗袍知识图谱采用自底向上逐层构建的方法,首先根据先验知识设计细粒度本体模型,为后续工作提供逻辑基础;然后采集并预处理原始数据,通过知识抽取、知识融合规范化数据,进行实例填充,完成数据层设计;最后将数据存储到图数据库,实现可视化。在此基础上,围绕旗袍、服饰要素以及用户人群开展深度挖掘、知识推理,借助图分析算法在社区检测、相似度和要素关联上展开实证研究。结果表明:旗袍知识图谱蕴含服饰要素之间隐藏的关系,能够挖掘内在的语义信息;旗袍服饰要素和用户人群之间存在一定的知识关联性,进而辅助设计与销售决策。

“1+X”证书制度下福建高职院校书证融通实践与思考——以跨境电商B2B数据运营职业技能等级证书为例

以跨境电商B2B数据运营职业技能等级证书为例,分析“1+X”证书制度下福建高职跨境电子商务专业书证融通的必要性、实施方案、实施成效及存在问题,并从开发教学资源和完善实训条件、改革人才培养方案、重构课程体系、加强师资队伍建设、完善X证书认可和置换制度等五个方面提出进一步实施好高职跨境电子商务专业书证融通的对策。

基于特征提取和机器学习的电商数据可视化分析系统设计

针对传统电商数据可视化分析系统对用户行为特征提取准确率低,导致用户行为自动识别效果不佳,无法进行电商数据可视化操作和数据关联分析的问题,提出基于特征提取和机器学习的电商数据可视化分析系统。系统通过Scrapy网络爬虫框架进行数据采集;采用TF-IDF权重法进行特征提取和特征向量空间生成;之后利用支持向量机SVM对特征进行分类,最后通过Django网络开发框架+JavaScript技术进行可视化系统实现。结果表明,TF-IDF算法生成向量空间维度为(5950,12530),明显优于其他特征提取策略。在不同的特征提取策略中,支持向量机SVM的精确率、召回率和F1值分别为97.55%、98.42%和96.34%,均高于朴素贝叶斯和逻辑回归分类模型。说明提出的算法和模型可对电商用户行为特征进行准确提取和行为分类识别。验证发现,本系统可进行电商数据陈列、图表展示和动态交互,满足电商数据可视化分析需求,进一步提升了电商数据可视化水平。

基于电商客户行为的电子商务数据质量评估模型研究

本文旨在为电子商务网站的质量评估提出一种新方法。通过在线活动评估客户的满意度,电商网站的标准视为评估系统的输入变量,考虑到消费者的行为可能被解释为模糊值的事实,这些标准的值是根据潜在用户使用该网站的在线行为隐式捕获的。所提出的电商数据评估模型是一种多准则程序,结合模糊逻辑,可以搜索有价值的动态信息,以自动评估电子商务网站,提高销售量,由网站管理员做出决策并满足客户需求。根据客户的行为评估确定不同电子商务客户满意度标准的重要性。

基于逆类别注意力机制的电商文本分类

电商数据所属类别对于分析电商数据有重要意义,基于人力的分类无法适应如今海量的电商数据,基于传统算法模型的分类难以提取有价值的人工特征.本文采用BiLSTM模型并且引入注意力机制,将其应用于电商数据分类中.该模型包括Embedding层、BiLSTM层、注意力机制层和输出层.Embedding层加载Word2Vec开源工具训练得到的词向量,BiLSTM层捕捉每个词语的上下文信息,注意力机制层为每个词语分配权重,合成新的样本特征.实验表明,基于逆类别率的注意力机制在电商数据的分类准确率达到91.93%,与不加注意力机制的BiLSTM模型和其他引入的注意力机制相比,均有不同程度的提高.此模型电商数据分类中有良好的效果,为注意力机制的引入提供了新的思考方向.