E-textbook全文检索

基于电子教材的特殊应用的需求,在传统的web页面全文检索技术基础上,设计了电子教材的全文检索系统.它包含教材文档处理模块、索引服务模块和检索服务模块.根据电子教材的结构需求,定义了索引文件数据结构、文本文件数据结构、索引条目数据结构及结果排序的分数模型.通过系统的实现,为电子教材学习者提供了快速准确的检索服务,提高学习者学习效率.

基于“目的论”的旅游口号英译研究和翻译效果优化建议——以国内省级行政区中英文版旅游口号为例

根据旅游口号的文本特点,旅游口号的翻译最适用“目的论”翻译理论。以此理论为指导依据,选取国内旅游口号的英译案例进行分析,并对部分已有译文尝试改译并提出建议,如翻译时可针对口号内容、修辞、文化及受众等方面对传递的信息进行筛选和调整,以实现国内旅游口号英译效果的优化,使得译文能够达到在译语受众中的宣传目的,促进译语受众产生旅游消费欲望和旅游行为。

基于文本挖掘的俄罗斯羽绒服消费需求

为推动中国与俄罗斯的外贸服装产业发展,并有效指导国内企业进入反向定制生产模式,以俄罗斯电商平台Wildberries为数据来源,应用文本挖掘技术对平台上商品的在线评论内容进行情感分析,通过消费者评价维度权重、情感积极率和待改进度3项指标获得服装消费者的反馈信息。结果表明:一级维度中对消费者整体情感倾向影响最大的是产品质量,其次是产品外观和服务质量。在产品质量中,保暖性虽然是羽绒服最重要的服装特性,但在影响消费者整体情感倾向程度的排名中仅第三;排名第一的为合身度,也是最需要改进的。在其他二级维度中,对消费者整体情感倾向影响最大的分别是颜色、客户服务,两者均需进一步改进。未来中国的外贸服装企业在设计生产过程中不仅要增加相应的尺码,还要考虑到消费者对颜色的偏好和保暖性需求,销售方在服务提供过程中要注重提升客户服务质量,以提升消费者满意度,最终促进国内企业进入反向定制生产模式,推进双方贸易发展。

“一带一路”背景下跨境电商人才技能需求研究

“一带一路”倡议为共建国家的贸易往来和经济合作提供了良好机遇,对于促进跨境电商的发展具有重要意义。跨境电商的快速发展,离不开跨境电商人才的支撑。文章通过Python程序,以“前程无忧”招聘网站跨境电商企业招聘信息数据作为样本,利用文本挖掘、词频分析、可视化呈现等方式,对跨境电商人才的岗位基本要求、专业技能需求等进行研究,并以促进跨境电商逐步向更加规范和有序的方向发展为目标,提出了相应的人才培养建议。

基于大数据文本挖掘的高职院校电子商务专业学生实践能力培养研究

随着“十四五”规划的提出,经济社会的数字化转型趋势日益凸显,为电子商务类专业发展与人才培养带来了新的机遇与挑战。针对当前高职院校电子商务专业人才实践能力培养中存在的主要问题,采用大数据文本挖掘技术在招聘就业网站深入挖掘用人单位对电子商务专业人才的岗位要求,获取企业对电商人才实践能力的期望信息,并根据能力期望词云图进行实践能力要求归纳。基于归纳的实践能力需求,高职院校应从构建电子商务专业学生实践能力培养新模式、课程体系建构与校企共育产教融合等方面加强对电子商务专业人才实践能力的培养,以不断提升人才培养质量,适应产业转型升级与科技发展需要。

基于文本挖掘的进口跨境电商服务质量研究

利用Python采集京东国际个护产品消费者的在线评论,通过文本特征分析得出“物流”、“效果”、“包装”等是影响进口跨境电商消费者满意度的关键要素。随后利用LDA主题聚类模型,结合困惑度和主题可视化,得到反映进口跨境电商服务质量的4类关键因素,包括物流效率、产品功效、感知价值和产品体验。基于此,提出改善进口跨境电商服务质量的策略。

语义检索技术在电商搜索中的应用研究

在电商搜索场景下,用户检索的语义模糊和商品标题信息的繁杂冗余,使得基于文本相似度匹配的检索算法无法满足用户检索的需求。针对这种情况,本文基于阿里巴巴淘宝电商开源的业务数据,探索了基于深度学习和对比学习的文本语义向量技术在电商搜索场景下的应用,并提出了模型领域自适应的训练方式和一种差异化多层次的数据增强方式。实验的结果表明,基于文本语义向量检索技术明显优于传统的基于文本相似度匹配的检索算法,模型领域自适应的训练方式和差异化多层次的数据增强方式能够显著提升商品召回的效果。

基于CNN-GRU的文本数据特征提取及其分类技术设计

针对当下中文文本分类中存在的文本特征提取不足、分类准确率低等缺点,提出一种基于E-TF-IDF(Expand-Term Frequency-Inverse Document Frequency,E-TF-IDF)的关键词提取模型和CNN-GRU(Convolutional Neural Networks-Gated Recurrent Unit,CNN-GRU)的文本分类模型。该模型能够根据关键词邻近词语的出现概率中进行拓展,以实现更好的关键词特征提取。CNN-GRU更适用于序列分类且其具有更少的参数,能够减小在小数据集下的过拟合风险。最终的实验结果显示,CNN-GRU的分类精度较高,平均可达97.88%。

基于增量聚类的电子政务短文本信息挖掘算法研究

电子政务平台每天都会产生大量短文本数据,挖掘短文本数据对政府掌握民意有十分重要的作用.针对短文本信息量少,单一短文本向量表示模型产生的特征信息丢失问题,提出一种融合权重及主题特征的混合向量表示模型.该模型利用Word2vec和TF-IDF算法挖掘短文本的局部特征,利用BTM主题模型挖掘短文本全局特征,然后将两种特征向量进行连接构成短文本向量.针对短文本数据增量变化特征,通过增加限定阈值改进传统Single-Pass聚类算法,实现短文本的增量聚类.实验结果表明,该模型能够有效的提高短文本聚类效果.

基于LDA模型的在线评价物流主题挖掘及可视化分析

电商平台上存在大量的物流数据评价信息,然而,个人语言表达中存在或多或少的差异,导致主题分类词并不能很好的聚类,为商家与消费者提供决策信息。因此,提出了一种基于LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型的同义主题合并的文本分类方法对在线评价进行物流主题挖掘,寻找其中更深层次的决策信息。首先,采用python3.9爬取某电商平台生鲜类、食品类、电器类、个护类、日用类及服务类产品的在线评论数据。运用TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)分词方法对数据集进行分词处理,获得特征词及其概率分布,利用物流行业同义词库进行特征词的同义替换,并进行概率重整合,最后进行LDA主题模型分析以及可视化分析。在数据实证算例分析中发现,在六大类的商品中,消费者对于物流的要求并不相同,商家可根据在线评论的主题挖掘结果进行物流企业的选择以满足消费者需求,物流企业也可依据此进行自身服务质量的提升。

基于文本挖掘的职业教育人才需求分析与核心课程改革启示——以电子商务专业为例

随着国家修订职业教育专业目录,职业教育迫切需要与之适应的专业教学标准,尤其需要升级其中的专业核心课程。课程改革的出发点来自社会人才需求,以电子商务专业为例,应用Python爬虫技术对前程无忧招聘系统中的电子商务岗位需求信息进行采集,再基于文本挖掘技术进行词频统计和共现网络分析。结果显示,目前电子商务岗位人才需求可划分为四类:运营、推广、客服和数字媒体营销(含直播),分析不同岗位人才所需具备的核心能力和素质,推导出电子商务专业应开设“新媒体营销”等专业核心课程。以上研究给职业教育核心课程改革带来启示,即基于招聘大数据分析,科学设置专业核心课程,校企共建,注重课程体系的动态调整优化,多措并举推动职业教育课程改革不断良性发展。

基于商品评论情感分析的多维度热度评价模型研究

[目的/意义]基于多维度测量电商商品热度,并分析不同属性组合的商品热度差异,为消费行为和心理探究、企业产品设计研发和商家经营策略制定提供重要参考。[方法/过程]从电商商品用户评论数据出发,基于传统的威尔逊置信区间商品好评率排名算法,考虑商品评论的时间因素,并额外加入评论数据的情感倾向因素,运用熵权法获取各指标的权重,构建出一种新的电商商品热度测量模型,并基于多份不同商品数据对模型进行应用研究。[结果/结论]与传统的热度模型相比,所构建的多维度模型加入了时间因素和情感因素后,测量结果解释性更强,更加贴合实际情况;在不同商品的应用效果上,均能有效地区分出各商品热度间的实际差距。

电商直播模式下服装产品的顾客满意度提升策略

为了探究电商直播模式下如何提高顾客购买服装产品的满意度,通过定性(半结构性访谈)和定量(问卷调研)分析,确定了电商直播模式下顾客满意度的6个维度,即产品价格、产品质量、购物便捷性、主播服务、观看体验和信息获取的便捷性。在此基础上,利用文本挖掘技术对9个服装品牌的9116个有效顾客评价进行分析,构建了7个方面的满意度提升策略。文本挖掘的结果表明:大部分顾客表示满意,但仍存提升空间;服装尺码问题较为普遍;产品质量是影响顾客满意与否的最重要因素。文章可为相关服装企业在提高顾客满意度方面提供决策依据。

基于改进K-means的电商页面数据分析与挖掘

数据挖掘技术是利用计算机强大的计算能力来代替部分人工分析的一项技术。传统的数据分析是人们利用自己的大脑对数据进行分析、思考和解读,但人脑所能承载的计算量是有限的。目前,计算机强大的计算能力代替了人脑,它们不仅可以处理一些不需要自主思考的增删改查类工作,有时还可以担任一些需要自我学习能力的任务,比如对网页数据进行高质量分析与挖掘。为了进一步探究网页数据分析与挖掘,本文提出了一种基于优化样本距离计算方法,从而改进了K-means算法的聚类中心计算方法。具体来说,本文获取常见电商页面“当当网”公开的以“手机”为关键词的近12000条数据,使用文本挖掘技术对其进行数据挖掘,对数据的文本信息进行清洗、中文分词以及关键词权重计算等全面预处理,最终使用聚类中心优化的K-means算法,挖掘看似毫无关联的数据集中的隐藏信息为电商用户提供市场导向。

农产品电商平台评论文本数据挖掘技术的方法研究

近年来,随着互联网和电子商务的快速发展,农产品电商平台已经成为农产品流通的主要渠道之一。消费者通过在平台上发布评论来表达对产品和服务的看法,针对这些评论进行数据挖掘可以为平台的优化提供有价值的信息。文章基于农产品电商平台的评论文本数据,探讨了一种针对该领域的数据挖掘方法,包括文本清洗、特征提取和情感分析3个步骤。实验结果表明,该方法可以有效地抽取评论中包含的信息,为平台的发展提供指导。该研究可为从事电商评论数据挖掘的学者和从业者提供一种新的思路和参考。

小多联空调产品电商评论数据处理及分析

了解客户情绪及关注点在当今的营销策略中至关重要,不仅可以让公司了解客户如何看待他们的产品和服务,还可以让公司了解如何改进他们的产品。本文试图了解空调电子商务客户评论中产品的评论对用户购买行为的影响,得出产品优化及营销方案。为实现该目标,以京东电商平台为基础,使用python的scrapy第三方库采集京东电商平台小多联的评价数据,并对数据进行清洗、去空值、去停用词等预处理,再运用jieba对评论数据进行分词、词频分析,完成对小多联用户特征的刻画、痛点分析,从而构建轻商空调产品的用户画像,为商家及厂家提供多维度信息,改进产品与服务,为电商营销、产品优化提供决策依据。

电商直播中语言风格对销售效果的影响——基于SVM模型

伴随着科技的发展和自2019年以来新型冠状病毒疫情的催化作用,直播逐渐成为一种主流的营销途径之一。然而,对于不同的主播来说,直播间商品的销售情况参差不齐。本研究关注主播的语言风格如何影响直播中不同类别商品的销售。结合现有的理论和分析,本研究搭建了主播的语言风格框架,并运用机器学习模型训练得到一个语言风格分类器。结果显示,相对于享乐品,以商品信息为中心的语言风格对实用品的销售促进作用更大;相反,相对于实用品,以外围信息为中心的语言风格对享乐品的销售促进作用更大。

向量搜索在电商商品批量检索的应用

随着电子商务的快速发展,商品数据量逐渐增长,为用户提供精准且高效的搜索结果变得尤为重要。在工业品电商领域,批量检索是一种常见的用户需求,尤其是针对采购清单等场景。传统基于分词索引的搜索技术在大规模数据下的批量检索方面面临着许多挑战,如搜索速度慢、语义理解不足等。为解决这些问题,引入了向量搜索方法,以提高电商商品批量检索的效率和效果。

基于在线评论的生鲜电商顾客满意度测算研究

互联网时代大众对生鲜电商平台购买依赖性增强,开展生鲜电商顾客满意度影响维度及满意度的测算研究具有现实意义。运用Python编程随机爬取了京东生鲜电商平台上的水果、肉类、海鲜、冷冻、蔬菜5类商品的在线评论文本,通过运用ROST CM6软件进行了文本特质分析和满意度测验研究。结果显示:顾客对生鲜电商整体满意度较高,质量、包装、物流、服务和价格是顾客最关心的维度,对品质、包装等维度的满意度还需要进一步提升。依据分析结果,提出了加强保障生鲜质量、包装水平和完善物流等提高顾客满意度的建议,以期提供参考。

基于PMC指数模型的杭州市跨境电商政策量化评价

为引领跨境电商做大做强,我国各部门先后出台了一系列推动跨境电子商务产业发展的政策文件,在全国掀起了一股发展热潮。其中,“杭州经验”被各地复制推广,“头雁效应”积极发挥。首先,本文借助2012—2023年与杭州跨境电商相关的104项国家省市级政策构建评价指标体系,并确立基于PMC指数的政策等级划分。其次,本文选择13项代表性的杭州市级跨境电商政策为样本,运用PMC指数模型进行量化评价,确定政策等级,并通过PMC曲面图对13项政策进行整体特征分析,发现政策内容的部分缺陷。最后,文章提出市级层面出台跨境电商政策的改进建议,从而促进杭州市跨境电商行业高质量健康发展。