企业微信平台下销售助手的设计与实现
这是一篇关于企业微信,销售助手,J2EE,文档解析,个性推荐的论文, 主要内容为“以客户为中心”的营销理念的变革和“充分发挥每个客户社交价值”观念的不断深化,销售管理企业更加注重将移动社交平台与销售助手结合进而更方便的进行获客。截止2018年,微信平台的网民使用人数已达到10.4亿,微信凭借其对国内移动互联网用户的大面积覆盖,不仅拥有庞大的用户群和便捷的传播途径,而且还提供了公众号、企业微信这些针对企业的交流平台。本文旨在通过销售助手系统实现基础业务逻辑,并借助该平台完成多种文档销售文案的解析与追踪,最终利用推荐算法实现对销售的个性化推荐。企业微信社交平台下销售助手以企业微信为工具载体,打通企业微信与个人微信之间的数据通道,实现移动社交网络下的个性化精准营销、客户的公司化沉淀以及销售团队的有效管理。通过深入理解当前企业微信销售助手的业务需求后,明确了课题的研究目标,接着梳理系统的流程并对系统进行了设计。本系统采用J2EE技术体系和Spring Boot框架进行系统开发,完成了客户管理、拜访管理、消息评论管理、资料管理、员工管理等功能模块的实现,并对系统进行了功能测试,交付用户使用。本系统在上述功能基础之上设计了文档解析引擎和个性化推荐模块可收集用户行为并分析数据给予用户推荐。主要的研究工作如下:(1)依托企业微信平台,结合企业业务实际需求,对系统进行需求分析,划分系统功能模块,完成销售助手基础功能模块的设计与实现,建立各模块的关联关系,构建销售助手系统的结构体系。(2)实现销售助手的文档解析引擎,解析与封装H5页面、图文混排文档、广告平面、PDF等多种文档格式,使得系统能够更加快速、方便的为客户提供多种消息资料。(3)基于客户阅读行为习惯构建用户画像,采用混合推荐算法来建立个性化推荐模型,挖掘用户潜在需求并能够分析用户的行为偏好进行个性化营销,助力销售助手营销。
基于ASP.NET的部队官兵网上思想交流平台的设计与实现
这是一篇关于ASP.NET,在线交流,个性推荐,协同过滤的论文, 主要内容为人类已经全面进入高科技飞速发展的信息时代,我军正加紧加快推进军队信息化建设的步伐。目前,我军官兵面临着多元化思想文化的冲击,特别是新时期青年官兵呈现的新的心理特点对思想政治工作者提出了新的挑战。如何即时把握部队官兵思想新问题,并针对性地做好官兵思想政治工作已经成为思想政治工作者需要潜心思考的一个问题。而我军传统的思想政治工作一般是采取官兵之间的面对面谈心、问卷调查、平时观察、侧面了解、重点挖掘等方式,不仅官兵思想状况获取渠道狭窄而且方式比较被动,效率还很低,往往是出了问题才从思想上找原因,越来越不适应信息时代官兵思想政治工作的新要求。 本课题针对当前军队官兵思想交流需要,研究了基于ASP.NET的官兵思想交流平台,构建了一个能浏览重要公告、新闻报道、邮件管理、集体讨论和在线聊天的系统,研究了基于协同过滤的工作方式推荐算法。实现了思想交流从被动了解到实时主动对话的转变;实现了交流方式从一对一到一对多、多对一、多对多的转变。 主要研究内容为:基于ASP.NET2.0的网络系统开发技术、网络数据传输技术、在线交流技术,基于协同过滤的工作方式推荐算法。我们采用基于ASP.NET的三层体系结构,将系统划分为用户登录和注册模块、用户和角色管理模块、在线交流模块、短消息管理模块4个功能模块,选择面向对象的、易于扩展的ASP.NET编程语言环境及强大的SQL Server2005数据库来实现以上功能。
基于Spark的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Spark,推荐系统,大数据,个性推荐的论文, 主要内容为在大数据时代背景下,信息过滤是人们必须面对的问题。对于用户不明确或难以表达的需求,推荐系统通过分析用户动态及静态数据,更加主动、智能的过滤信息,从而向用户展示他们潜在需要的东西。这一特性使得推荐系统在电子商务,社交网络等领域有着重要的作用。由于要过滤海量信息,推荐系统面对的数据往往是规模巨大的。为了快速响应用户需求,推荐系统需要有大数据处理能力。目前这一领域的框架有很多,其中Spark是最新一代的计算框架,大数据处理能力很强,将Spark用于大数据的离线和在线计算将大大提高推荐系统的运行效率。本文先介绍立论的相关背景,然后深入探讨大数据处理技术,包括分布式计算框架Spark,分布式文件系统HDFS,列式文件类型Parquet等。同时介绍推荐系统的一些算法及应用。结合大数据处理技术,本文设计并实现了一个推荐系统,详细阐述了其主要功能的实现方法。本论文的主要贡献有：1)设计并实现了一个高效的数据仓库,作为原始数据及推荐引擎离线计算结果的存储仓库。该仓库能够大大提高推荐系统离线及在线计算效率；2)基于Spark编程模型实现了三个推荐算法的并行化,并进一步设计实现了三个推荐引擎。这些引擎能够很好的与底层数据仓库融合,同时其基于Spark的设计大大减少了离线及在线计算时间；3)设计一个混合推荐模型以统一各推荐引擎的结果,并能根据用户的选择自动调整各引擎的权重,从而实现更加个性化的推荐。
基于大数据技术的读者推荐系统的算法设计与优化
这是一篇关于读者服务,用户画像,个性推荐,混合推荐算法,Spark,SVM的论文, 主要内容为在互联网日益普及的时代背景下,开展基于大数据技术的用户服务研究具有重要的理论与实践意义。图书馆用户的信息需求量随着互联网的普及而增加,同时由于用户自身产生的信息包含动态与静态数据,使得信息在数量上增加的同时趋于多元化发展。为了解决近年来数据资源带来的难以挖掘的问题,基于读者的个性化推荐系统的设计与优化已经成为当下的研究热点,他可以有效的解决信息过载带、信息多元化引发的问题。本文便从用户行为偏好的角度出发挖掘数据,并对数据进行预处理,最后基于Spark平台实现个性化推荐系统的设计与优化。本文通过总结试验结果,得出在该混合优化推荐算法的基础上运行的系统,能够准确挖掘图书馆用户行为偏好的数据,同时可以高效精准的为读者推荐需求的信息。进一步证明了该优化算法的引用,可以达到预期的效果。本文的主要研究内容:(1)首先,通过运行CiteSpace,对近二十年图书馆用户行为研究的文献进行可视化分析,得出图书馆读者研究的热点话题以及预测未来演进的趋势。(2)结合热点研究,研究当下图书馆个性化推荐系统的可优化算法。(3)本文通过总结当前推荐算法的实际应用,通过对比协同过滤算法、基于内容以的推荐算法及混合推荐算法在图书馆推荐系统应用中的优缺点,设计了一款基于读者、借阅、书籍相混合的优化混合推荐算法。(3)搭建Spark生态环境,与SVM并行运算,实现优化物联网图像信息挖掘的目的。本文通过随机抽样进行单变量对比试验,验证运行结果的精准度与运行效率的高低。通过实验得出随挖掘信息数据量的增大,并行SVM算法的优势将明显高于比串行SVM运算。(4)基于Spark平台的混合推荐算法的试验与应用,通过对比试验,直观的了解读者搜寻相关书籍时,图书推荐系统的精准度。实验结果显示精准度全面提高,反馈速率也大幅增高。从而证明了混合算法比传统的算法能提供更准确的信息推荐。优化后的混合推荐算法不仅提高服务质量,同时解决了图书馆推荐系统内的数据数据稀疏性、“冷启动”等问题。首先,提出了基于大数据模板优化的混合推荐算法,来平衡用户、图书、借阅之间的关系,达到最优推荐的效果。然后,利用Spark大数据平台结合混合推荐算法实现了个性化图书推荐系统的设计,最后推荐系统的优化为读者服务质量的提升提供了基础的保障。
基于Spark的推荐系统的设计与实现
这是一篇关于Spark,推荐系统,大数据,个性推荐的论文, 主要内容为在大数据时代背景下,信息过滤是人们必须面对的问题。对于用户不明确或难以表达的需求,推荐系统通过分析用户动态及静态数据,更加主动、智能的过滤信息,从而向用户展示他们潜在需要的东西。这一特性使得推荐系统在电子商务,社交网络等领域有着重要的作用。由于要过滤海量信息,推荐系统面对的数据往往是规模巨大的。为了快速响应用户需求,推荐系统需要有大数据处理能力。目前这一领域的框架有很多,其中Spark是最新一代的计算框架,大数据处理能力很强,将Spark用于大数据的离线和在线计算将大大提高推荐系统的运行效率。本文先介绍立论的相关背景,然后深入探讨大数据处理技术,包括分布式计算框架Spark,分布式文件系统HDFS,列式文件类型Parquet等。同时介绍推荐系统的一些算法及应用。结合大数据处理技术,本文设计并实现了一个推荐系统,详细阐述了其主要功能的实现方法。本论文的主要贡献有：1)设计并实现了一个高效的数据仓库,作为原始数据及推荐引擎离线计算结果的存储仓库。该仓库能够大大提高推荐系统离线及在线计算效率；2)基于Spark编程模型实现了三个推荐算法的并行化,并进一步设计实现了三个推荐引擎。这些引擎能够很好的与底层数据仓库融合,同时其基于Spark的设计大大减少了离线及在线计算时间；3)设计一个混合推荐模型以统一各推荐引擎的结果,并能根据用户的选择自动调整各引擎的权重,从而实现更加个性化的推荐。
具有个性化推荐功能的闽南文化科研服务平台研究与开发
这是一篇关于闽南文化,科研服务平台,协同过滤,个性推荐的论文, 主要内容为闽南文化博大精深、源远流长,上接中原、吴楚,下续台湾、东南亚,既包含了传统的农耕文化,也蕴藏着丰富的海丝文化,具有独特的魅力和艺术感召力。为了使闽南文化更好地传承,无论民间、学术界还是政府层面上,都迫切需要一个为闽南文化专家学者提供科研服务的专属平台。为了让用户能够轻松便捷地找到自己需求的文献资料,本文介绍了如何开发一个个性化的闽南文化科研服务平台。本系统分为三个子系统,分别为站点管理子系统、日志子系统、推荐子系统,每个子系统有着各自的目标和任务。站点管理子系统负责用户、文献资料等数据的管理,提供热点跟进、专家推介、会议追踪、学科导航、决策咨询、文献推送等服务。日志子系统主要负责日志采集、分析、统计等功能。推荐子系统主要实现对用户提供个性化推荐服务。站点管理子系统、日志子系统采用PHP作为开发语言,使用MySQL作为后台数据库,进行数据存储,采用B/S的架构对系统进行开发。推荐子系统基于Python语言进行编写,分析用户行为数据,实现个性化推荐。推荐系统的实现是本文的重点,本系统先对用户行为进行收集,建立用户兴趣模型,使用K-means聚类算法对用户进行聚类,缩小寻找邻居范围,降低算法的时间复杂度,最后使用基于用户的协同过滤算法,为闽南文化的专家学者提供专属的文献推送服务。
线上比赛组织系统的设计与实现
这是一篇关于电子竞技,线上比赛,赛事管理,评论搜索,个性推荐的论文, 主要内容为随着近几年电子竞技,网上比赛以及网上直播的火热,越来越多的人开始关注电子竞技和线上比赛,线上比赛的经济价值正在迅速增长。同时,线上比赛还普遍采用不同比赛在不同系统分别组织报名的模式,不够灵活对用户也不够方便。各个游戏公司或互联网平台的赛事系统仅仅提供用户对阵,交流的机会,对于完整的线上赛事管理支持不够。同时,现有的赛事管理系统大多针对传统的体育赛事,缺乏对线上电竞赛事的支持。因此,需要设计一个能够管理组织不同类型的线上比赛系统来满足组织者和普通用户的多样化需求。本论文阐述了线上比赛系统的设计与实现过程。首先分析当前电子竞技赛事的发展情况与线上赛事的研究现状。根据不同类型用户的系统操作流程,对用户角色进行划分并明确每种角色的用例,明确系统的功能性需求和非功能性需求。接着根据需求分析对系统总体架构进行设计,明确功能模块划分以及数据库表结构。之后根据设计方案对系统的每个模块进行详细的设计与实现。最后根据需求明确系统测试方案,对系统的各项需求进行测试并修复测试中的问题。项目基于Spring Cloud微服务框架开发,引入了 Elasticsearch搜索引擎支持评论搜索,使用mahout计算框架支持赛事个性推荐。最终完成了对系统的测试工作,针对系统的功能性需求和非功能性需求都完成了测试。本系统各项功能正常,总体运行平稳。本系统实现了运营管理用户信息,管理评论热词,组织者管理赛事,普通用户参加比赛,搜索评论,查看个性推荐赛事等功能。在并发条件下可以承受数百人同时发送请求,满足了市区内,校内等中小型线上赛事的组织管理需求。
基于大数据的教育资源个性推荐系统设计与实现
这是一篇关于大数据,教育资源,个性推荐,实时推荐,Spark的论文, 主要内容为伴随着大数据时代的到来及个性化教育理念的推出,如何在上PB(Petabyte,1024TB)级的电子教学资源中,让教师、学生快捷的使用对其自身有价值的资源成为研究热点之一。个性化推荐系统作为解决信息过载的重要工具,能够方便、快速帮助人们从目标数据中自动挖掘感兴趣的、有价值的信息,近年来已经在电子商务领域得到普遍应用,但在教育领域的个性推荐仍处于探索阶段,尚未有成熟应用系统。为此,本文针对能处理大数据的个性化教育资源推荐系统进行研究及实现。作者完成的主要工作包括：(1)在充分分析个性化教育资源推荐系统功能需求及非功能需求的基础上,设计系统以B/S结构结合分层设计的架构,规划整体设计目标、架构设计、逻辑结构及关键技术,设计并实现了系统的核心模块。(2)基于Hadoop分布式文件系统及MongoDB技术实现了大数据的安全、高效存储,结合Spark Stream技术实现实时的数据模型更新,提升了个性化推荐的实效性。(3)利用Mahout、MLLib构建了离线、近线、实时的三层推荐结构,通过Spark、Hadoop技术实现了弹性的大数据处理能力,通过构建学科分类树形成标签数据源更好的组织资源模型及用户模型,利用基于内容和协同过滤相结合的混合推荐算法,解决了冷启动问题,改善了算法的精准度。(4)利用Java技术实现了跨平台的服务器端,利用Spring MVC和Ajax技术实现了交互性良好的用户界面。本文设计实现的基于大数据的教育资源个性化推荐系统已经在某高校网络中心投入使用,达到了预期设计目标。本系统结合学科分类树及三层推荐结构,提供了随数据量增长的弹性处理能力及基于大数据的安全、高效、实时的个性化推荐功能,为学生和教师快速利用对其有价值的教学资源提供了有效帮助。
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