电商语言文本数据处理方法研究

近年来,随着我国电子商务领域的高速发展,有关商品描述、商品评价等电商语言文本信息也随之大量产生。如何对海量的电商语言文本数据进行高效地处理成为行业一个亟待解决的问题。针对这一问题,本文利用机器学习和统计学的相关原理,将Redis缓存处理方法与数据库处理方法相结合,提出一种针对电商语言文本数据的机器学习分页数据处理方法,以提高对电商海量语言文本数据的处理效率。

网购消费者个人信息保护研究——基于电商经营者义务的角度

互联网产业的发展促成了电商产业的繁荣,大数据时代的到来造成了消费者个人信息的危机。一方面是电商经营者对消费者个人信息的渴求;另一方面是消费者对个人信息的担忧,如何发挥个人信息的价值又解除消费者的忧虑是当前个人信息安全领域要解决的重要课题。电商经营者在收集、利用消费者个人信息的同时,必须遵守法律规范,提升技术手段,承担社会责任。电商经营者的尽职尽责才是消费者个人信息保护的根本。