基于数据转换的银行融资项目统计系统的设计与实现
这是一篇关于项目融资,爬虫技术,B/S架构,RBAC,数据转换的论文, 主要内容为当今世界经济的高速发展为企业的发展提供了一个良好的平台，很多企业为了得到更好地发展不得不扩大企业的规模、改进企业发展的硬件环境和软件环境，在这种背景下企业就需要大量的资金。传统的借贷款已与当今经济形势相悖，这就促使社会考虑为这些企业的发展提供新的筹资渠道项目融资。作为项目融资参与者的银行等金融机构，是项目融资资金来源的提供者，因此，作为在项目融资中占有举足轻重的银行，需要能够准确的记录融资信息，保证数据的安全性、可靠性和共享性。在这种时代背景下，对银行的数据信息进行信息化管理的银行融资项目管理系统就应运而生。 银行融资项目管理系统是以某银行融资项目为背景，通过采用爬虫技术从网页上抓取有用的信息并将信息整理后录入系统中，为以后银行融资项目的决策提供了一个数据依据。系统分析与设计部分完成了对系统的需求设计、概要设计、详细设计和数据库设计。其中需求设计中介绍了系统的功能性需求和非功能需求；概要设计对系统的架构进行了一个整体规划，简单对前端和后台进行设计；详细设计包括前端设计和后台设计两部分，考虑到用户操作的方便性，后台设计中根据用户需求将原来的六大模块合并为三大模块；在数据库设计中，对数据库进行了E-R设计和数据库表的设计。在实现和测试中展示了系统具体功能的实现，完成了对系统测试环境的介绍，并得到相应的测试结果。 银行融资项目管理系统采用基于浏览器/服务器（B/S）的分层架构模式，基于RBAC思想，在.NET平台下通过数据转换技术将EXCEL中的数据和SQL数据库中数据进行转换，能有效的提高信息收集效率，改善现有数据管理的工作效率，增加银行的经济效益。
基于数据转换的银行融资项目统计系统的设计与实现
这是一篇关于项目融资,爬虫技术,B/S架构,RBAC,数据转换的论文, 主要内容为当今世界经济的高速发展为企业的发展提供了一个良好的平台，很多企业为了得到更好地发展不得不扩大企业的规模、改进企业发展的硬件环境和软件环境，在这种背景下企业就需要大量的资金。传统的借贷款已与当今经济形势相悖，这就促使社会考虑为这些企业的发展提供新的筹资渠道项目融资。作为项目融资参与者的银行等金融机构，是项目融资资金来源的提供者，因此，作为在项目融资中占有举足轻重的银行，需要能够准确的记录融资信息，保证数据的安全性、可靠性和共享性。在这种时代背景下，对银行的数据信息进行信息化管理的银行融资项目管理系统就应运而生。 银行融资项目管理系统是以某银行融资项目为背景，通过采用爬虫技术从网页上抓取有用的信息并将信息整理后录入系统中，为以后银行融资项目的决策提供了一个数据依据。系统分析与设计部分完成了对系统的需求设计、概要设计、详细设计和数据库设计。其中需求设计中介绍了系统的功能性需求和非功能需求；概要设计对系统的架构进行了一个整体规划，简单对前端和后台进行设计；详细设计包括前端设计和后台设计两部分，考虑到用户操作的方便性，后台设计中根据用户需求将原来的六大模块合并为三大模块；在数据库设计中，对数据库进行了E-R设计和数据库表的设计。在实现和测试中展示了系统具体功能的实现，完成了对系统测试环境的介绍，并得到相应的测试结果。 银行融资项目管理系统采用基于浏览器/服务器（B/S）的分层架构模式，基于RBAC思想，在.NET平台下通过数据转换技术将EXCEL中的数据和SQL数据库中数据进行转换，能有效的提高信息收集效率，改善现有数据管理的工作效率，增加银行的经济效益。
基于文本分析与机器学习的顾客感知价值定价模型——以电子消费品行业为例
这是一篇关于降价策略,顾客感知价值,爬虫技术的论文, 主要内容为以互联网平台为媒介的新兴经济形态蓬勃发展,使得经济活动的形式更加具有多样性。电商平台的逐渐成熟也让越来越多的消费者选择在线购买的消费方式。在线消费方式,最大的特征是无法看到商品的实物,依靠对于商品价值的感知和价格的对比,从而进行消费决策,并于事后对于该次购买行为进行评价。这样的消费机制为企业提供了更好的机会去分析各类消费者对于商品的反馈,从而实现利润的稳步增长。与此同时,企业如何获取和运用互联网平台的交易数据为企业的发展服务,也是管理会计和企业经营者亟待解决的问题。本研究基于以上背景,探究“顾客感知价值”与“电子消费品价格”之间的数量关系,进而得出基于顾客感知价值的产品定价模型。本文摈弃了样本规模小且具有个体误差的问卷调查方式,采用互联网爬虫技术作为获取大量顾客数据的方法。并将原本非结构化的顾客评论文本,在通过改进的Alistair Kennedy和Diana Inkpen(2010)西文语境下词性和特征切割算法处理后,作为本研究量化顾客感知价值的数据来源。为了使得本文的数据更加贴近消费销售现实,本文选取京东商城2017至2018年间电子消费品的消费数据,主要考虑到电子消费品行业的顾客感知相对充足,数据丰富程度可以在较大程度上满足研究设计的需要。本研究以产品不同时段的价格作为区分消费评论的标记,将二十余万条消费评论作为研究样本。为了实现多自变量与单因变量之间的关系研究,本文将不再采用相关性研究中的常见方法,而是采用应对多元非线性数据处理更加有效的神经网络算法对研究样本进行学习,从而实现基于顾客评论感知数据的产品定价模型。研究结果显示,顾客感知确实在相当大的程度上影响着产品的价格;这一趋势在中等价位的电子消费品定价过程中尤为明显,也反映出中等价位的顾客感知与产品定价相对契合。因此,本研究的研究结果为企业在分析消费者实时感知和市场舆情的过程中提供了切实可行的方法,进而为企业及时调整产品价格,制定可以获取最大化收益的调价策略提供参考。
基于数据转换的银行融资项目统计系统的设计与实现
这是一篇关于项目融资,爬虫技术,B/S架构,RBAC,数据转换的论文, 主要内容为当今世界经济的高速发展为企业的发展提供了一个良好的平台，很多企业为了得到更好地发展不得不扩大企业的规模、改进企业发展的硬件环境和软件环境，在这种背景下企业就需要大量的资金。传统的借贷款已与当今经济形势相悖，这就促使社会考虑为这些企业的发展提供新的筹资渠道项目融资。作为项目融资参与者的银行等金融机构，是项目融资资金来源的提供者，因此，作为在项目融资中占有举足轻重的银行，需要能够准确的记录融资信息，保证数据的安全性、可靠性和共享性。在这种时代背景下，对银行的数据信息进行信息化管理的银行融资项目管理系统就应运而生。 银行融资项目管理系统是以某银行融资项目为背景，通过采用爬虫技术从网页上抓取有用的信息并将信息整理后录入系统中，为以后银行融资项目的决策提供了一个数据依据。系统分析与设计部分完成了对系统的需求设计、概要设计、详细设计和数据库设计。其中需求设计中介绍了系统的功能性需求和非功能需求；概要设计对系统的架构进行了一个整体规划，简单对前端和后台进行设计；详细设计包括前端设计和后台设计两部分，考虑到用户操作的方便性，后台设计中根据用户需求将原来的六大模块合并为三大模块；在数据库设计中，对数据库进行了E-R设计和数据库表的设计。在实现和测试中展示了系统具体功能的实现，完成了对系统测试环境的介绍，并得到相应的测试结果。 银行融资项目管理系统采用基于浏览器/服务器（B/S）的分层架构模式，基于RBAC思想，在.NET平台下通过数据转换技术将EXCEL中的数据和SQL数据库中数据进行转换，能有效的提高信息收集效率，改善现有数据管理的工作效率，增加银行的经济效益。
基于数据转换的银行融资项目统计系统的设计与实现
这是一篇关于项目融资,爬虫技术,B/S架构,RBAC,数据转换的论文, 主要内容为当今世界经济的高速发展为企业的发展提供了一个良好的平台，很多企业为了得到更好地发展不得不扩大企业的规模、改进企业发展的硬件环境和软件环境，在这种背景下企业就需要大量的资金。传统的借贷款已与当今经济形势相悖，这就促使社会考虑为这些企业的发展提供新的筹资渠道项目融资。作为项目融资参与者的银行等金融机构，是项目融资资金来源的提供者，因此，作为在项目融资中占有举足轻重的银行，需要能够准确的记录融资信息，保证数据的安全性、可靠性和共享性。在这种时代背景下，对银行的数据信息进行信息化管理的银行融资项目管理系统就应运而生。 银行融资项目管理系统是以某银行融资项目为背景，通过采用爬虫技术从网页上抓取有用的信息并将信息整理后录入系统中，为以后银行融资项目的决策提供了一个数据依据。系统分析与设计部分完成了对系统的需求设计、概要设计、详细设计和数据库设计。其中需求设计中介绍了系统的功能性需求和非功能需求；概要设计对系统的架构进行了一个整体规划，简单对前端和后台进行设计；详细设计包括前端设计和后台设计两部分，考虑到用户操作的方便性，后台设计中根据用户需求将原来的六大模块合并为三大模块；在数据库设计中，对数据库进行了E-R设计和数据库表的设计。在实现和测试中展示了系统具体功能的实现，完成了对系统测试环境的介绍，并得到相应的测试结果。 银行融资项目管理系统采用基于浏览器/服务器（B/S）的分层架构模式，基于RBAC思想，在.NET平台下通过数据转换技术将EXCEL中的数据和SQL数据库中数据进行转换，能有效的提高信息收集效率，改善现有数据管理的工作效率，增加银行的经济效益。
基于深度学习的个性化电影推荐算法研究
这是一篇关于电影推荐,深度学习,词嵌入模型,爬虫技术,K最近邻的论文, 主要内容为随着5G时代的到来,电影的传输速度越发快速迅捷,同时人们对于观看电影的需求也越来越丰富,电影类的软件也会不断增加。现今是大数据时代,一方面电影资源的数据量越来越多,另一方面为用户提供电影推荐的精准需求越来越难。不断发展的推荐算法能够将这一难题进行有效地解决,推荐算法利用数据挖掘技术,提取用户的历史行为特征,利用这些特征给用户推荐所喜爱的电影。因此将推荐算法应用于电影类的软件,为用户提供精准的推荐服务成为了一件具有很好发展前景的事情。本文根据用户对于电影的评分具有高稀疏度的特点,提出基于深度学习的个性化推荐算法。首先介绍了电影推荐系统的历史发展和定义,并详细阐述了推荐系统的基本概述与推荐算法的简介,着重介绍了深度学习在推荐领域的应用。然后介绍了一种基于深度学习技术的推荐模型Conv FNN,并对该模型各个组成成分进行了详细的介绍。本文在该模型的基础上,对该模型的CNN网络嵌入层进行优化,引入Glo Ve词嵌入模型。同时也将该模型和传统的机器学习算法KNN进行融合,提出一种新的网络模型Conv FNN-KNN模型。本文使用推荐领域常用的公开数据集Movie Lens,同时利用爬虫技术爬取电影简介特征,完善数据集。最后利用处理之后的数据集进行实验。通过对比分析实验结果,发现实验符合预期,呈现出一个正向的趋势。随着推荐电影序列的增加,改进的Conv FNN-KNN个性化推荐算法在确保不损失准确率的同时,对推荐序列的多样性和覆盖率都较传统的PMF算法和深度学习模型ConvFNN有所提升。
基于深度学习的个性化电影推荐算法研究
这是一篇关于电影推荐,深度学习,词嵌入模型,爬虫技术,K最近邻的论文, 主要内容为随着5G时代的到来,电影的传输速度越发快速迅捷,同时人们对于观看电影的需求也越来越丰富,电影类的软件也会不断增加。现今是大数据时代,一方面电影资源的数据量越来越多,另一方面为用户提供电影推荐的精准需求越来越难。不断发展的推荐算法能够将这一难题进行有效地解决,推荐算法利用数据挖掘技术,提取用户的历史行为特征,利用这些特征给用户推荐所喜爱的电影。因此将推荐算法应用于电影类的软件,为用户提供精准的推荐服务成为了一件具有很好发展前景的事情。本文根据用户对于电影的评分具有高稀疏度的特点,提出基于深度学习的个性化推荐算法。首先介绍了电影推荐系统的历史发展和定义,并详细阐述了推荐系统的基本概述与推荐算法的简介,着重介绍了深度学习在推荐领域的应用。然后介绍了一种基于深度学习技术的推荐模型Conv FNN,并对该模型各个组成成分进行了详细的介绍。本文在该模型的基础上,对该模型的CNN网络嵌入层进行优化,引入Glo Ve词嵌入模型。同时也将该模型和传统的机器学习算法KNN进行融合,提出一种新的网络模型Conv FNN-KNN模型。本文使用推荐领域常用的公开数据集Movie Lens,同时利用爬虫技术爬取电影简介特征,完善数据集。最后利用处理之后的数据集进行实验。通过对比分析实验结果,发现实验符合预期,呈现出一个正向的趋势。随着推荐电影序列的增加,改进的Conv FNN-KNN个性化推荐算法在确保不损失准确率的同时,对推荐序列的多样性和覆盖率都较传统的PMF算法和深度学习模型ConvFNN有所提升。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码工坊 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/51883.html
