手机地图用户反馈管理平台设计与实现
这是一篇关于手机地图,用户反馈,自动分类,数据预处理,统计分析的论文, 主要内容为随着当今社会的飞速发展,手机地图产品功能的日趋丰富,导致客户群数量日趋庞大,服务器终端每天都会接受大量用户的反馈。这些信息对于改善和优化地图产品的体验、纠正以及解决产品中可能出现的一些问题,具有非常重要的意义。而如何用最小的人力并且在较短的时间去进行分析和处理用户反馈就显得至关重要。本文详细地论述了手机地图用户反馈管理平台的设计和实现过程,从对用户反馈的添加,再对用户反馈进行自动化的分类,最后由产品负责人对用户反馈进行处理,跟进。由此形成了一套独立的用户反馈处理的闭环流程。本文根据不同的角色以及不同需求,把平台划分为用户反馈的数据预处理,用户反馈的自动分类,用户反馈的数据展示,用户反馈的数据统计,用户反馈的数据处理五个部分。用户反馈数据预处理模块的主要功能是:自动分词,去除空白词等;用户反馈的数据自动分类模块的主要功能是:根据用户反馈的关键字匹配自动分类到相应的二级标签中;用户反馈数据展示模块主要功能是:对所有用户反馈的展示以及对需求库展示。用户反馈数据统计主要功能是:对于所有用户反馈数据按照日,周,月三个维度进行统计。用户反馈数据的处理功能主要是对于用户反馈进行评论,状态修改,标签修改以及转需求等操作。该平台可以让用户更方便快捷的反馈信息,可以自动把用户反馈分类到对应的产品负责人。这样可以使产品负责人第一时间接受到用户反馈并且处理。系统管理员可以通过角色管理和标签管理,对产品负责人进行分配标签等操作。该平台采用的主要是面向对象的系统软件开发设计技术,主要研究内容包括四个主要步骤,分别是系统需求分析,系统设计,系统实现和系统测试。还使用了文本分类技术并且搭配灵敏,快速,强大的My SQL作为系统后台数据库,用Spring Boot框架实现了系统的敏捷开发。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
融合信任用户反馈信息的推荐算法研究
这是一篇关于社交推荐,用户反馈,用户好恶信息,社交信任,隐式偏好的论文, 主要内容为随着移动互联网技术的发展和社交网络的兴起,网络已经成为人们获取和发布信息的主要方式,爆炸式增长的信息在给人们生活带来便利的同时,过载的信息也开始困扰人们的生活。为此,融合社交信息的个性化推荐不仅成为机器学习和数据挖掘领域的一个研究热点,也成为互联网和社交网站平台广为使用的一种智能化服务工具。现有的融合社交信息的个性化推荐方法主要以基于矩阵分解的协同过滤推荐为原型,将反映用户偏好的社交信息融入评分矩阵进行预测,很好地改善了推荐系统的精度。然而,现有的这些推荐方法过分依赖于用户评分之类的显式反馈,忽略了那些稀少但是直接反映用户好恶的反馈信息。为此,本文将以现有的融合社交信息的概率矩阵分解模型为基础,设计新的目标函数和推荐算法,以利用这些反映用户好恶的反馈信息来减少用户不喜欢项目在推荐列表中出现的概率。本文工作具体描述如下:(1)提出了融合用户反馈信息的推荐算法。该方法以基于概率矩阵分解的推荐作为基本模型,将这些稀疏却能精确反映用户好恶的反馈信息引入用户评分预测函数,并通过社交网络信任度计算来改善隐式反馈信息的数据稀疏性,在不降低算法整体性能的前提下优化了推荐列表,实现了让用户反感或不喜欢内容的有效过滤。真实数据集上的实验结果验证了本算法的有效性。(2)提出了基于可信用户的推荐算法。虽然用户的好恶信息能大幅降低用户反感内容在推荐列表中出现的概率,但是绝大多数用户并没有这样直接的反映自身好恶的反馈信息。为此,本文将借助于信任计算,依据用户之间通过关注、转发等形式产生关联,将少数用户的好恶信息传播给这些关联用户,以充分利用这些稀少但有效的反馈信息来降低关联用户推荐内容中反感结果出现的概率。真实数据集上的实验结果验证了本算法的有效性。(3)基于上述算法,本文设计并实现了一个融合信任用户反馈的推荐算法应用系统。本系统在对用户评分和反馈进行处理的基础上,利用本文提出的推荐算法,有效实现了用户喜好电影列表的推荐,尤其是当用户输入了“不感兴趣”之类的反馈时,与之相关的内容会有效过滤。
APP用户反馈信息分析系统的设计与实现
这是一篇关于在线教育,用户反馈,主题模型,聚类算法的论文, 主要内容为随着互联网+教育的不断发展,K12(学前教育至高中教育)在线教育市场规模和用户群体量越来越大,各类APP产品的竞争也愈演愈烈,因此,能够更准确把握用户需求的产品便能够在激烈的市场竞争下拔得头筹。用户反馈信息作为发现用户需求的重要来源之一,有举足轻重的影响及意义。本文设计并实现了一个APP用户反馈信息分析系统,旨在以更简便、高效的方式分析用户反馈信息,发现需求痛点,帮助APP产品的优化与迭代。本系统采用了SSM框架,运用优先排序算法实现查询排序相关功能,运用主题模型和聚类算法实现对反馈文本的处理和分析,达到挖掘反馈信息价值的目的。作者独立设计并实现了以下三个模块:(1)反馈信息管理模块:该模块涉及系统用户对反馈信息的基础操作,包括筛选查询指定条件下的反馈信息、查看反馈信息详情、处理反馈信息,其中,处理反馈信息功能包括星标操作、反馈回复、反馈流转三个小功能。(2)统计分析模块:该模块用于展示反馈信息的统计类结果,包括条件限定下的反馈数量趋势分析和多维度条件下的反馈分析。(3)热点反馈信息展示模块:该模块通过运用一种改进后的文本主题挖掘算法分析反馈信息,并将反馈信息的热点主题词和相关反馈展示出来。本文从需求分析、概要设计、详细设计、系统测试几方面设计并实现系统。目前,本系统已上线,虽然系统仍存在很多不足之处,但目前使用效果良好,得到了很多好评和鼓励。
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