S邮政公司快递服务质量提升策略研究
这是一篇关于S邮政公司,快递业务,服务质量的论文, 主要内容为随着社会经济的持续发展,网络经济日渐繁荣,人们的生活与消费方式也在改变,网络消费逐渐成为一种重要的购物方式,促使快递物流行业快速发展。服务质量成为影响客户消费体验的重要关注点,也成为快递行业发展的关键竞争力。本研究基于顾客满意理论、SERVQUAL服务质量评价模型等相关内容,综合运用文献分析、问卷调研和对比分析等研究方法,对S邮政公司快递服务质量问题进行研究,并提出相应的提升对策。一方面,基于国内外期刊文献的梳理与归纳,并结合S邮政公司快递服务质量问题进行分析,设计了调研问卷对相关人士进行有关快递服务质量问题的调研,搜集和挖掘S邮政公司快递服务质量问题,并从揽收与配送效率低、快递服务成本居高不下、员工缺乏全程服务意识以及客户满意度持续下降四个方面进行分析并归因。另一方面,基于问题的分析和提出,改进这四个方面的服务质量,明确了相应的提升策略目标和原则,并分别从揽收与配送、成本控制、客户便利、沟通与互动四个方面提出了相应的服务质量提升策略。本研究发现,服务质量作为商业社会和市场经济活动过程中影响客户消费体验的重要影响因素,可以更好地满足消费者的服务需求。另外,邮政公司快递业务活动要基于大数据技术和互联网工具建立服务质量平台,方便公司员工与客户进行沟通,搜集客户意见,对客户进行画像,实现精准管理,有效提升服务质量,缩小客户感知质量与期望的差距,提升客户满意度。本研究成果对S邮政公司快递业务的服务质量研究具有积极的影响,并为其它同类型快递公司提升服务质量起到参考与借鉴意义。
基于深度迁移学习的个性化推荐系统研究
这是一篇关于迁移学习,交叉注意,服务质量,Django,推荐系统的论文, 主要内容为随着互联网通信技术的高速发展,众多的通信终端设备能够快速、便捷地接入互联网,并在其中传递信息。通信终端设备地接入丰富了互联网中的信息内容,但各种信息繁杂交织在一起不便于人们进行查找。由于储存的信息日益增多,产生了信息过载的问题。在信息过载的背景下,推荐系统应运而生,成为了解决这一问题的有效途径。推荐系统通过分析用户的行为,为每一位用户构建其独特的用户画像,预测用户的兴趣偏好并进行相关内容的推荐。推荐系统以分析用户的历史行为信息为基础,虽然互联网中存在大量的信息数据,但其能够被处理利用的数据普遍匮乏。因此,推荐系统在许多情况下面临着数据稀疏的问题,导致为用户产生的推荐质量较低。在众多解决数据稀疏的策略中,以组合多种算法混合推荐和融合其他数据源进行推荐的方式应用广泛。同时,推荐算法也考量了时间维度、空间维度等信息,从多个维度探究用户的兴趣偏好,为每个用户生成个性化的推荐列表。机器学习技术的深入探索,使得深度学习方法成为了近几年研究的热点。通过深度学习方法,融合多方面属性信息,挖掘用户特征矩阵与物品特征矩阵之间的关联,提高推荐的质量。深度学习模型使用反向传播算法进行自我迭代优化,减小误差。但深度神经网络模型的表现很大程度上依赖数据量,足够的数据量能够更好地训练模型,这促使了对迁移学习领域的研究。迁移学习技术将某个域中学习到的特征或知识应用到其他相关但不同的域内,提升该域内的模型表现。迁移的域分为源域与目标域,通过将源域内大量的评分数据特征进行学习与挖掘,迁移应用到目标域内,初始化目标域的神经网络模型,在一定程度上缓解了目标域数据稀疏问题。对此,本文进行了如下研究:1)提出基于迁移神经网络矩阵分解的服务质量预测模型。通过对神经网络迁移的研究,将不同领域内的数据进行跨域迁移,利用源域中的信息辅助目标域神经网络的预测。在服务节点具有大量吞吐量信息,而响应时间信息缺乏的情况下,以服务节点吞吐量的信息为源域,辅助目标域中的响应时间预测,为用户推荐响应延迟低的服务节点。通过在实验中选取不同稀疏度的数据,探究了模型预测的准确性,缓解由于数据稀疏导致的误差。2)提出基于用户-项目交叉注意力机制的迁移推荐模型。在对神经网络的学习研究基础上,结合注意力机制充分挖掘源域中稠密数据的评分特征,将其迁移应用到目标域神经网络模型中,缓解新类型物品评分稀疏的弱冷启动问题。利用注意力机制在全局范围内寻找重点信息,对于关键性的特征赋予较高权重。实验中选取了不同的数据比例,并通过与基准方法的对比,模型有着更好的表现。3)研究了基于Django框架的推荐系统应用。在已有推荐模型的基础上,通过使用开源的Web框架Django搭建能够运行的推荐系统。学习MVT设计思想,将推荐模型融入到工程中,研究并解决了在模型部署中出现的问题。
DNS递归服务器推荐系统设计与实现
这是一篇关于DNS,推荐系统,健康状况,服务质量的论文, 主要内容为随着互联网的发展和普及,域名系统作为互联网的重要基础设施,对人们的网络生活有着至关重要的影响。而DNS(域名系统)递归服务器,作为和客户端直接交互的域名服务器,其健康状况和服务质量直接关系到用户获取到的解析数据的完整性、正确性和及时性。因此,如何为用户推荐健康状况好、服务质量优的DNS递归服务器成为如今网络安全领域中亟待解决的问题。本文通过探测获取DNS递归服务器基础信息和服务质量,提出了DNS递归服务器健康状况评估模型和服务质量评估模型,并设计实现了DNS递归服务器推荐系统,为用户推荐适合的、健康状况好、服务质量优的DNS递归服务器。首先,本文介绍了DNS相关理论,包括DNS基础理论、DNS信息探测的相关理论和方法以及DNS评价与推荐的相关理论和方法。其次,本文设计并实现了DNS递归服务器推荐系统。该系统分为数据探测、数据分析和推荐评价三个模块。其中数据探测包括DNS递归服务器基础信息探测和服务质量探测,探测了DNS类型、协议支持情况、软件版本信息、漏洞信息等基础信息,以及网络性能和DNS可解析性等服务质量。数据分析包括DNS递归服务器健康状况评估和服务质量评估,分别采用层次分析法和复相关系数法,对基础信息探测结果和服务质量探测结果进行了分析,得到了DNS递归服务器健康状况评估值和服务质量评估值。推荐评价包括综合推荐和当前服务器评价,根据健康状况评估结果和服务质量评估结果,向用户推荐适合的、健康状况好、服务质量优的DNS递归服务器,同时可以对用户当前DNS服务器进行评价。最后,本文测试了DNS递归服务器推荐系统,从功能和性能两个方面对系统的每个模块及其子模块进行了测试。综上所述,本文完成了DNS递归服务器推荐系统。通过系统测试表明,该系统满足设计目标。
基于微服务的分布式应用配置管理平台研究与实践
这是一篇关于分布式应用,配置管理,微服务,Docker,服务质量的论文, 主要内容为互联网应用大都使用分布式架构,规模越来越庞大,对应用的配置管理提出了越来越高的要求。传统的配置管理方式面临着修改配置困难、排查问题困难、配置不安全、功能单一的问题,难以满足分布式应用的要求,如何管理分布式应用的配置成为了一个难题。使用配置管理平台集中管理分布式应用的配置有助于解决上述问题。传统的单体架构有很大的局限性不适合配置管理平台,基于微服务架构实现配置管理平台可以降低平台开发和维护的复杂性,提升平台的扩展性。本文进行了基于微服务的配置管理平台研究与实践,主要解决分布式应用配置管理遇到的问题,降低配置维护的复杂度,提升配置的安全性,增强应用运行时动态调整的能力,提升企业开发和运维的效率,节约成本。本文的主要工作如下:首先对涉及到的项目背景、理论基础和相关技术进行了调研,研究了配置管理和微服务架构的发展历史和国内外现状,对配置管理平台进行需求分析,包括业务需求和功能需求分析。然后进行了配置管理平台的设计工作:1)针对现有分布式应用配置管理方式存在的问题,设计了配置管理、配置发布和管理员工具等业务模块,并根据服务划分的原则划分为七个微服务,方便用户集中管理分布式应用的配置,满足用户对配置管理的多种需求。2)结合容器技术,设计了容器管理模块,提供直观的容器管理工具,不仅有利于平台的部署和维护,也为微服务架构的实施提供支撑。3)研究微服务架构的相关理论,针对现有微服务框架功能不足的问题,设计了服务管理模块,解决微服务治理的相关问题,同时设计了基于QoS的服务模型以增强平台的稳定性。最后根据平台的设计结果完成配置管理模块、容器管理模块和服务管理模块的开发工作,解决实现过程中遇到的技术性问题。开发完成后对平台进行了功能测试、现有项目的迁移测试和可用性测试,并通过实验验证了服务管理模块使用的服务模型的可行性。
面向云边异构环境的容器化微服务编排研究
这是一篇关于云计算,边缘计算,容器编排,Kubernetes,异构,微服务,服务质量的论文, 主要内容为云计算的发展给整个信息产业带来了巨大的变化。将一个大型应用按功能拆分为多个独立的组件,在开发效率、鲁棒性和弹性等方面有很大的提高。由于微服务架构应用具有天然分布式的特性,使得它非常适合于云计算范式,许多云平台应用以微服务的形式开发部署。对于作为云扩展计算模式的边缘计算,微服务架构同样适用。作为一种轻量的虚拟化技术,容器技术的低资源消耗、低成本、编程语言无关等特点使其非常适合于承载微服务。将应用以微服务方式开发并以容器方式封装,最后通过云平台的容器编排系统部署是一种流行的方式。然而,现有容器编排系统的资源管理、调度等机制是为云数据中心而设计,在云边环境中部署应用的首要问题是组成节点的处理器指令集架构通常是异构的,这直接会导致应用的执行错误。其次,云边环境中存在不同类型的节点,它们存在单线程计算能力差异,由于微服务架构应用的实例之间存在负载的关联,节点计算能力的异构必然会造成应用性能下降、节点负载不均衡和资源利用率低的问题。最后是微服务之间存在大量的交互,而容器间的通信带宽、延迟和硬件开销与它们在集群中的相对位置有关,不合理的微服务实例放置会导致额外的延迟,降低应用的服务质量。本文针对上述问题,首先,面向节点CPU指令集架构异构,提出了一种多架构容器部署方案,设计并实现了KubeHICE,测试结果表明,KubeHICE支持在调度过程中自动查找架构适配的节点,可避免应用部署错误。第二,构建了微服务应用模型,针对节点CPU单线程能力异构问题,根据微服务应用的特点提出了一种新的CPU资源分配模型,然后基于此模型设计并实现了一种节点能力感知的容器化应用调度机制KubeHICE+,实验结果表明,KubeHICE+可明显提高异构集群中节点资源利用率,保证应用的性能。第三,在上述工作基础上,根据集群容器网络拓扑结构和微服务交互特征,设计了一种QoS感知的容器化微服务调度方法,实现了基于该方法的Kube MHICE原型系统,并通过实验验证了此方法可明显降低最大服务延迟,提高服务质量。
微服务程序性能预测及QoS保证方法研究
这是一篇关于微服务,性能预测,资源调整,服务质量的论文, 主要内容为数据中心不仅为用户提供了便捷的计算资源,而且为运营商提高了良好的成本效益。在数据中心高计算能力下,程序的执行效率即使产生微小的变化,也对运营成本造成巨大影响。如今,数据中心在线交互应用的设计发生了重大变化,从传统的单体应用架构转变为单一用途、松耦合的微服务架构。微服务程序具有快速部署和更新等优势,使得微服务架构在行业内得到了快速的推广和发展。但微服务程序也面临着许多问题,例如微服务之间紧密连接、不断变化的资源需求以及严格的性能要求等。这些问题使得保证微服务程序的服务质量Qo S(Quality of Service)具有挑战性。为了适应数据中心的程序内容变化趋势,本文对保证微服务程序的Qo S展开系统地研究。从微服务程序的运行时特征分析、基于神经网络的性能预测模型、动态适配微服务程序的所需资源三方面展开工作。首先利用微服务程序的运行时特征预测程序的运行时性能,其次根据预测结果分析微服务程序的运行情况并识别Qo S违规的原因,进而扩展相应微服务的资源,最终达到保证微服务程序的Qo S以及提高系统资源利用率的目的。本文的主要研究工作如下:第一,获取微服务程序的运行时特征,分析微服务程序的运行状态,并利用运行时特征建立基于神经网络的微服务性能预测模型。微服务分析器利用Perf、Docker stats等性能分析工具获取微服务程序的特征指标。通过大量实验发现,特征指标与微服务程序性能之间存在复杂的联系。因此,本文利用大量实验数据训练微服务性能预测模型。该模型以微服务分析器在线获取的运行时数据作为输入,输出为微服务程序的性能预测结果。实验表明:微服务性能预测模型通过建立微服务程序的运行时特征与性能之间的联系,能够准确地预测微服务程序的运行时性能。第二,提出一种基于微服务程序的Qo S感知框架。该框架基于微服务性能预测模型,保证了微服务程序的Qo S,同时提高了系统的资源利用率。微服务性能预测模型的输出值为微服务程序的运行时性能。根据预测模型的输出值,微服务程序的运行情况分为三种状态:abundant,proper以及urgent。微服务性能保证器根据运行情况进行相应的资源调整,并进一步识别Qo S违规的原因。通过微服务性能预测模型以及对系统的资源管理,本文设计了一套合理的微服务资源调整策略。实验表明:基于微服务性能预测模型的反馈,微服务Qo S感知框架动态地分配微服务程序的所需资源,可以有效地提高系统资源利用率。综上所述,本文以保证微服务程序的Qo S为研究目标,利用全面获取微服务程序的运行时特征、构建基于神经网络的微服务性能预测模型、设计基于微服务的性能保证方法等研究方法,保证了微服务程序的运行时性能,提高了系统资源利用率,实现了资源的合理调度。
电商直播带货中服务质量对消费者购买意愿的影响研究——快速关系的中介作用
这是一篇关于电商直播,服务质量,快速关系,购买意愿的论文, 主要内容为本文以电商直播带货中的服务质量和购买意愿为主要研究对象,同时引入快速关系作为中介变量,探究服务质量对购买意愿的影响机制和快速关系在服务质量和购买意愿间的作用。在借鉴前人研究的基础上,同时结合电商直播带货的特征,将电商直播服务质量分为信息质量、平台质量和交互质量三个维度,研究这三个维度对消费者购买意愿的作用。具体来讲,提出了如下几个假设,H1:电商直播带货中的快速关系正向影响消费者购买意愿,H2:电商直播信息质量正向影响消费者与商家间的快速关系,H3:电商直播平台质量正向影响消费者与商家间的快速关系,H4:电商直播交互质量正向影响消费者与商家间的快速关系,H5:电商直播信息质量正向影响消费者购买意愿,H6:电商直播平台质量正向影响消费者购买意愿,H7:电商直播交互质量正向影响消费者购买意愿,H8(a):快速关系在电商直播信息质量与消费者购买意愿之间起到中介作用,H8(b):快速关系在直播电商平台质量与消费者购买意愿之间起到中介作用,H8(c):快速关系在电商直播交互质量与消费者购买意愿之间起到中介作用。在这些假设的基础上参考其他一些学者的研究进行了问卷设计。本文在微信等社交媒体上以滚雪球抽样的方式进行了问卷发放与收集,共收回问卷485份,其中57份问卷在“你是否有过直播购物或浏览直播购物的经历一题”中选择了否被剔除,同时剔除了答题时间少于30秒的10份问卷,最终有效问卷为418份,问卷有效率为86.19%。利用AMOS24.0,SPSS25.0等数据分析软件对这些有效问卷进行了分析。最后的结果表明,信息质量、平台质量、交互质量对消费者的购买意愿均具有正向作用,而且快速关系在信息质量与购买意愿、平台质量与购买意愿和交互质量与购买意愿间都起着部分中介作用。因此,直播商家需要在以后的直播带货营销实践中积极建立与消费者的快速关系,提升信息与互动质量,重视平台质量的作用。
云数据中心能效评估方法研究
这是一篇关于数据中心,服务质量,SOM神经网络,评估模型的论文, 主要内容为近年来数据中心的规模和数量都在不断增长,数据中心的能耗也在逐年升高,对云数据中心能效进行科学客观的评估不仅有利于数据中心的数字化监控,还对数据中心管理者进行任务调度、优化资源分配,提升服务质量等管理决策具有指导意义。因此本文针对云数据中心的能效评估进行研究。具体工作如下:针对现在数据中心服务质量难以定量以及准确评估的问题,我们建立Qo S指标评价体系,分为目标层、指标层、特征层;并提出一种分层Qo S评估方法。(Hierarchical Qo S Evaluation Method,Qo S-HEM)。该方法先对特征层的特征进行预处理,接着在指标层通过用户评价矩阵,获得用户对不同任务的服务质量评分,将评分标准化,最后通过Qo S-HEM模型得到目标层的值,实现数据中心服务质量的实时定量评估。同时本文通过分析云数据中心能效的具体意义与存在的主要问题,依据科学、合理、系统的原则,从能源效率指标、热性能指标、绿色能源指标、服务质量四个方面构建了云数据中心能效评估体系。针对专家评分样本较少而无标签样本较多的问题,本文建立了基于SOM(Self-Organizing Maps)的半监督云数据中心能效评估模型,该模型相比直接采用数量较少的有标签样本训练的模型能更好地学习到专家的评分模式,更适用于云数据中心能效等级评估问题。另外本文开发了一个云数据中心能效评估系统,实现了对云数据中心能效实时评估的功能。
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