5个研究背景和意义示例,教你写计算机商圈论文

今天分享的是关于商圈的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到商圈等主题,本文能够帮助到你

基于SSM的线下商圈服务管理系统设计与实现

这是一篇关于商圈,SSM,SUI Mobile,店铺管理系统,商圈展示系统的论文, 主要内容为随着经济的发展,各地陆续新建了许多线下商圈,商圈中不同的店铺位于不同的区域,销售着各式各样的商品。虽然线下商圈有着一套完整的销售体系,但是顾客在逛商圈时仍然会面临许多问题:商圈中没有实时更新的的店铺信息(所在区域地址、店铺类别等);店铺中的商品琳琅满目,顾客寻找自己需要的商品很困难;商圈重要信息无法及时通知到顾客,等等。针对这些问题,本项目设计了一个线下商圈服务管理系统平台。该系统平台使用JavaEE+SSM框架+SUI Mobile前端UI库的编程技术,实现了两个子系统:店铺管理系统和商圈展示系统。整个系统平台既能帮助管理者管理整个商圈的店铺和商品信息,又能面向消费者展示整个商圈的重要信息和店铺商品信息,帮助顾客准确定位商铺和商品。本项目本项目所做的具体工作如下:(1)系统环境搭建。本项目使用IDEA开发软件,通过集成Maven项目管理工具,搭建web项目,然后根据商圈实际需求补全项目目录,进行环境配置,最后搭建整个SSM框架开发结构。(2)创建实体类对象,设计数据库。分析商圈的实际需求,设计出本项目需要的实体类,通过实体类的E-R图分析,找到各个实体类之间的关系,然后使用MySQL数据库完成数据库设计。(3)公共模块设计实现。本项目对穿插在整个系统中的一些功能模块进行抽取,将它们设计为公共模块,降低系统业务代码耦合度。其中图像处理模块使用Thumbnailator工具类设计实现;日志处理模块使用Logback设计实现。(4)店铺管理系统设计实现。店铺管理系统是整个系统平台的子系统之一,它为商圈展示系统提供了展示数据,该系统的作用是面向管理员,实现了管理员对商圈下店铺和商品的操作。主要实现的功能有:店铺类别列表管理、店铺新增注册、编辑和更新,店铺下商品类别列表的批量新增、删除,商品新增、编辑操作和商品列表展示、商品上下架。同时,本系统使用SUI Mobile为店铺管理系统设计了单独的前端页面,便于开发测试和网站数据管理。(5)商圈展示系统设计实现。商圈展示系统是针对顾客开发的用于显示商圈重要头条信息和店铺商品信息的系统。主要实现了头条信息展示,各种店铺类别展示,店铺详细信息、商品类别、店铺和商品详情图的展示。本系统为了顾客更加方便查找,也实现了组合查找功能和无极滚动翻页功能。

商圈商家信息发布客户端设计

这是一篇关于安卓,APP,商圈的论文, 主要内容为随着“互联网+”在2015年年初的两会上被纳入国家战略,互联网正以前所未有的速度席卷而来,各行各业莫能避之。“大众创业,万众创新”已经成为现代人生活中的重要主题。各方面加紧对移动互联网的开发和布局也将助推移动互联网应用的爆发。移动互联网这个新兴产业的蓬勃发展,与智能终端价格的一步步走低与智能操作系统越来越人性化息息相关。当下越来越多的人对互联网、对手机产生严重的依赖,智能手机的发展速度之快,影响之广,令每一位对新鲜事物有着强烈好奇心的人瞠目。将目光转向商家商圈内部,及政府与商家之间的沟通交流上时,发现目前还没有针对商家商圈以及政府与其沟通的APP程序。建设路的商家也和其它地方商家一样,有线上线下联动的需求,并且做了一些有意义的尝试,如和京东合作建立社区超市配送,京东到家。由于建设路商家规模往往比较大,还要花很多精力处理日常事务,如各种手续的办理、如员工社保的办理、如办税需求、消防检查等,需要一个与政府交流的平台。本课题以面向成都建设路商圈商家的信息发布管理工作为实际需求,设计基于Android系统的移动客户端系统,传统模式使政府和商家耗费大量的时间和精力在重复、冗杂的工作中,而本课题所设计的系统,能够为商家以及政府提供一个交流、沟通的平台,商家之间信息能够及时共享,政府相关政策能及时传达给商家,有利于商圈商家的健康发展和整体凝聚力的提升,有利于政府实现办公先进性、快捷高效性、资源使用合理性等,在理论研究和实际应用方面都具有一定的意义和价值。为商圈商家之间以及商家与政府之间提供一个沟通交流的平台,使工作能够高效、准确、信息化的进行,并且通过这个平台可以扩展应用功能解决用户需求。本系统的开发工作主要包括:系统UI界面实现、系统后台功能实现、系统数据交互实现。系统架构为C/S结构,系统开发采用JDK+Eclipse+Android SDK+MySQL架构,IDE采用Eclipse编译系统,编程语言采用Java,实现前端与后台的数据交互功能必须要有数据库的参与,采用了MySQL,利用eclipse环境进行java语言编程,在过程中利用http协议将后台与eclipse相连接,实现数据之间的交互。

融合多源异构制造数据的产品销售预测和投放策略研究

这是一篇关于多源异构数据,商圈,客户推荐,销售预测,产品投放的论文, 主要内容为在“互联网+”的大背景下,大型制造企业通过PC端、移动端和线下等多渠道拓展业务所产生的数据量已从TB级别达到了 PB级别,业务类型和制造数据的繁荣为制造企业经营决策带来新的机遇的同时,也对传统的数据挖掘方法提出了新的挑战。面对全域市场范围内800多万客户的订单数据和销售数据所造成的数据空间冗余和构成信息复杂的多源异构问题,需要研究如何有效整合大量的、不统一的异构数据源,并解决产品投放过程中社会库存积压大和产品失衡发展的问题,为新形式下产品的精准投放提供决策依据。本文针对制造企业在产品投放经营过程中因多源异构的订销数据和业务流程映射关系不清晰所造成的经营决策不准确的问题,围绕多源异构数据的采集、处理和融合、产品投放过程中的销售预测和试点客户推荐、产品投放策略模型等数据挖掘中的关键问题展开研究,主要工作和贡献如下:(1)本文构建了多源异构环境下客户信息采集处理与基于用户偏好融合方法。通过各区域巡点专员经线下走访、采集、整合后上报的方式和互联网请求的方式完成数据采集工作,并导入到分布式多源异构数据库中。针对多源异构数据表述不统一、字段多冗余和数值多指标等问题,提出通过XML技术和建立数据属性标准库消除数据维度不统一,并利用排序法检测去除相似冗余数据的问题。同时提出一种基于OWA算子和用户偏好的数据融合模型,以弱化数据信息在结构上的模糊性和语义上的差异性,提高用户决策可靠性。(2)针对产品投放过程中投放数量过多导致社会库存积压的问题,本文提出了用融合多源异构数据的销售预测算法对区域投放量进行预测。在现有的市场细分的研究基础上结合商圈辅助因子,将客户订单数据投影到各个商圈,并通过加入客户销售能力及商圈区域消费特点等因素进行建模来提高预测的准确率。利用投影到各个商圈的客户订单数据,提出用产品转移矩阵描述各个商圈对销售的影响程度。在此基础上,通过灰色关联分析方法对影响销售的特征数据进行降维后,再利用目标函数中加入正则化项的XGBoost算法降低预测模型的复杂度,对未来时间段的商圈市场进行销售预测。实验结果表明改进后的算法与其他算法相比,能够有效解决预测稳定性差、准确度低的问题。(3)针对产品投放过程中选点区域过大导致产品失衡发展的问题,本文提出了用融合多源异构数据的客户推荐算法对多区域进行试点推荐。对全国范围内的客户进行全方位价值评估,然后利用子空间分解的方法对各个区域内产品的购买情况进行分析,结合客户价值结果与产品购买情况结果构建全域用户项目评分矩阵,通过计算耦合对象相似度推荐最佳目标客户作为产品投放试点。实验结果表明该算法与其他算法相比,能有效缓解推荐系统冷启动问题,且对推荐算法健壮性和推荐准确率均有不同程度的改善。(4)针对投放数量过多和选点区域过大所造成未精准投放的问题,本文提出了一种结合区域销售预测和试点客户推荐算法的精准投放模型。针对客户个体特征提出了多因素加权评估的方法对初始投放试点客户进行筛选,并根据不同商圈区域内产品的销售趋势利用Logitic回归模型从多维度、多指标角度确定最终的投放试点,基于此建立了产品投放策略模型。最后在浙江省选取4个试点城市进行产品投放试验结果表明,采用本文提出的投放策略后的产品订购率和销售趋势均优于制造企业原有的投放策略,在投放实践中市场份额和投放收益分别增加了 13.5%和26.3%。

商圈中连续地点推荐系统的研究与实现

这是一篇关于商圈,连续地点,推荐系统的论文, 主要内容为地点推荐系统是基于位置服务的典型应用,当用户在一个特定区域活动时,由于其对该区域的信息掌握有限,无法快速准确地找到符合自己兴趣的地点,此时地点推荐系统可以为用户提供有效的帮助。而商圈由于其内部地点种类的多样性及其所能提供服务的综合性,用户身处其中时,往往不能快速找到满足自己兴趣的具体地点,故而商圈场景成为了部署地点推荐系统的合适区域。本文实现的连续地点推荐系统所提供的服务可描述为:在特定商圈中,基于用户当前地点及历史信息,提供其即将前往的地点推荐,并帮助用户获取这些地点的实时信息,以便用户决策。本文首先对商圈及用户使用的特定场景进行了分析,结合特定场景及用户历史路径信息,提出了分层路径概念。然后通过用户分层路径间的相似路径,计算出用户间的相似度。并基于用户历史路径信息获取每个用户各地点间的马尔可夫转移矩阵,进而通过矩阵运算获取用户从当前地点前往其余地点的预期概率,然后选取概率最高的地点进行推荐。同时,本文还设计了一种获取推荐地点实时信息的方法,通过与基于位置的社交网络交互,获取在推荐地点签到的社交网络用户,然后对其过滤加权排序,选择出最可能回答的候选者,向其提问,通过其回答得到推荐地点的实时信息。在上述方法的基础上,本文设计并实现了商圈中的连续地点推荐系统,通过离线计算获取用户相似度矩阵及马尔可夫转移矩阵,通过在线计算处理用户请求并进行矩阵运算提供地点推荐,由客户端向用户显示推荐结果并提供实时信息获取服务。最后,本文根据实际数据对推荐方法进行了验证。本文首先介绍了相关的研究背景,并对现有地点推荐系统的相关研究进行了综述,分析了现有研究存在的问题。然后对商圈及用户使用的特定场景进行了分析,提出了分层路径概念,并在其基础上提出了针对商圈场景的连续地点推荐方法,同时设计了推荐地点的实时信息获取方案。最后,本文介绍了商圈中连续地点推荐系统的实现,并利用实际数据集对此推荐算法进行了验证。