给大家分享6篇关于选品的计算机专业论文

今天分享的是关于选品的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到选品等主题,本文能够帮助到你

高朗微品营销策略研究

这是一篇关于移动互联网,电商平台,选品,营销的论文, 主要内容为当今时代是移动互联网高速发展的时代,电商平台也在这波移动互联网高速发展的过程中,以超常规的方式在迅速壮大。但是有一个问题我们无法回避,那就是在这波电商平台迅猛发展的今天,只有极少数电商平台是盈利的,不盈利的是绝大多数,虽然这些平台给出的理由是:海量的用户,想盈利很容易,但是真正把用户转化为利润,并不是件容易的事情,而且部分平台由于资金链断裂,根本没有机会来将用户转化为利润。这就向我们提出一个问题:电商平台到底要如何做下去?本文意在通过研究电商平台的选品机制和营销策略,来试图寻找一个最佳模式,探讨这一问题的解决方案。

选品系统的设计与实现

这是一篇关于选品,SSM,推荐算法的论文, 主要内容为目前我国电商行业发展已逐步成熟,线下零售市场将成为新的零售增长点。经实地调研和专业零售知识分析,笔者发现选品是线下零售商面临的困难点之一,因此为了解决零售商选品难问题,本文设计并开发了以C端顾客商品需求为中心,面向的B端零售商的选品系统。本系统采用MVC模式,基于SSM框架开发,同时运用关联规则、基于物品的协同过滤等推荐算法,为B端零售商提供常规选品和算法推荐选品,覆盖了新品、热品、兴趣商品等多种商品类型,为零售商提供完整选品能力。本系统共分为商品管理、商品搜索、订单服务、用户管理、商品推荐等五个模块。本人主要参与设计与实现的功能有商品管理中的商品批量上传;商品搜索模块搜索功能;订单服务模块的订单高并发处理、订单支付;用户管理模块的用户权限登录、店铺管理;商品推荐模块的实现。具体工作内容为:在商品管理模块,运用批量上传模板,实现商品大量快速上传功能;利用Nginx搭建单独的图片服务器,解决商品上传过程中出现的商品图片过多问题。在商品搜索模块,利用Solr搜索服务器进行全文检索,提高系统搜索性能。在订单服务模块,对于高并发问题,在Nginx反向代理层采用Nginx实现服务器的负载均衡策略,在服务层利用Redis的原子性操作,通过搭建Redis集群,保障业务请求处理。在用户管理模块,采用Shiro安全框架实现登录权限控制。在商品推荐模块,采用关联规则和基于物品的协同过滤算法,以混合推荐形式离线计算推荐物品列表,通过在线调用实现物品推荐。作为京东线下零售的重要支撑系统,本选品系统已应用到实际生产中,通过系统灰度发布发现,本系统能帮助店主快速寻找到新品、热品、用户兴趣商品。对比店铺使用本系统前后店铺销售额,可发现本系统显著提升店铺经营效益,有效解决店铺选品难问题。

高朗微品营销策略研究

基于用户画像和热销品特征的网络店铺选品方法研究

这是一篇关于选品,基本信息属性,购买偏好属性,用户画像,热销品特征实例的论文, 主要内容为近几年,网络零售商越来越重视借助商务智能进行科学选品。运用商务智能技术选品,例如数据仓库技术、数据挖掘等,改变了以往网络零售商依靠经验和知识进行选品导致的准确率低的情况,使得企业能够从现有庞大和繁杂的业务数据中提炼出有用的知识和信息,并针对这些信息作出判断,从而辅助企业做出正确的选品决策。个性化推荐技术是目前较为流行的智能化产品策略,而且已被广泛应用到多个领域,但是在目前还没有一种推荐方案适用于电子商务选品领域,因此本文针对选品领域的特点,提出一种基于用户画像和热销品匹配的个性化推荐方案,无论在理论方法和应用实践方面,都具有重要意义。本文提出的选品方法重点解决了以下两个问题:第一,基于网络店铺订单数据的群体用户画像构建。通过获取店铺订单数据,对店铺用户的特征与行为进行分析并创建用户画像模板,然后针对不同指标类型进行规划化处理,在此基础上,运用经典的K均值算法构建了基于用户基本属性、购买偏好属性的网络店铺群体用户画像模型,并以合作的第三方电商平台的卖家数据进行聚类的精确率验证。第二、平台热销品特征与网络店铺用户画像的映射方法设计。通过采集平台热销品数据创建了热销品特征实例库,然后根据热销品的不同属性类型,采用分而治之的匹配策略,分别构建了基于人口统计特征和基于产品特征的匹配方法,并根据用户画像和热销品的精准匹配实现了个性化产品推荐,最后利用平台的热销榜数据进行合理性验证。实验结果表明,(1)采用改进的聚类算法构建群体用户画像,属性的平均精确率达到0.913,综合属性精确度为0.522,表明该方法是可行的;(2)采用不同属性类型分而治之的匹配策略,使企业能根据不同群体的特点实现精准的产品推荐。总的来说基于用户画像和热销品的网络店铺选品方法是有效的,对企业实施精准营销具有一定的参考价值。