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空包代发:电子商务受到了越来越多的人的关注

更新时间:2019/9/13 / 阅读次数:63

空包代发:电子商务受到了越来越多的人的关注


空包代发:电子商务受到了越来越多的人的关注

空包代发:电子商务受到了越来越多的人的关注,空包代发:在经济全球化的发展下,电子商务[4]受到了越来越多的人的关注,这 种商务模式正改变着人们的生活,改变着人们的购物方式和习惯。电子商 务有一个特点是,如若用户在购买之前希望了解商品的性能、质量等信息, 在传统商务平台中,只能通过询问的手段得知,但是在电子商务平台,由 于之前的购买者留下了评论,可以通过这些评论信息来得知从而决定是 否购买。当然电子商务也使得购物不再被时间还有地域所限制,更为方便, 某些平台在物流方面提前布局,在收货时间上也不输传统平台。购物体验 不输传统平台,而且更是少了诸多束缚并且在价格还有优势,电子商务越 来越受到青睐且发展越来越顺遂也是顺应时代潮流的发展的。

电子商务的发展轨迹完全可以与几大知名电商平台的发展一一印证, 从淘宝、天猫的早期发展略为艰难到京东趁势而起几年之类迎头赶上再 到拼多多三年达到类似规模并且成功上市[5]。而再回头看看天猫京东等的 造节活动,“双十一”和“六一八”纷纷创造销售额上的“神话”,就单单 只看看淘宝和天猫的“双十一”这个人造节日的购物狂欢,从2009年开 始,那时天猫还没有从淘宝中分离出来,当日销售额就有5千万元,随后 几年,每年都有巨大的提升,2010年由9.36亿元,2015年的912亿元, 而2017年更是达到1682亿元。如此庞大的交易额,巨量的交易数量, 产生的评论数据量也将是海量的,如果用户逐条寻找,这便如同大海捞针 一般,不仅消耗时间,找到的结果也还未必有用,很难全面的认知这个商 品,更不用谈通过用户的评价来改进产品提升产品品质了。
空包代发:长远来看,评论信息不仅仅是用户对该产品的一个评价,其中包含了 用户对这个产品最直接的感受,从外观到做工到最关键的使用体验。这些 信息不仅仅是简单的一串文字,它对一般用户来讲,完全是前者踩过的雷, 后者从评论数据可以形成对产品更加全面和客观的认识,最终汇聚为性 价比这一项数值以及最终决定值不值得买和要不要买,但是正因为用户 的评价也是完全自愿和无约束的,而老用户的评价很容易被看到并且有 这么大的影响力,一旦有差评出现就会迅速消弭掉还在纠结的新用户的 购买念头,严重影响销量;而从商家和平台方来看,也希望得到有价值的 反馈信息,这些宝贵的使用体验代表了用户对该产品的真正需求和真正 看中的使用点,从而有针对的进行改进来扩大使用群体和提升用户口碑, 平台方则可以从中了解用户对于平台的使用体验,是否足够便捷和舒适, 还有什么抱怨的点,而且这些数据完全是免费的。因此,对于评论数据的 有效的挖掘从用户的角度还是商家的角度还是生产企业的角度来看都是 十分有前景和重要的。
本文仔细研宄了对于大数据环境下的评论数据的获取和聚类的方案, 不同于一般的数据挖掘技术和聚类技术,在大数据环境下,哪怕只是数据 总量的增加,造成的问题也十分复杂,一般的方案往往面临着效率低下、 耗时太长的问题,需要专门根据大数据环境下提出新的方法,提升效率并 且优化算法增加精度。
在增强数据的获取方面,原本的爬虫工具在面对如此海量的数据的 时候,如同用勺子掏空海洋,虽然有用但是太过缓慢,本文使用Nutch爬 虫[6]技术,但是并不使用其单机模式,而是结合hadoop分布式m技术来加 快工具对电商平台的评论页面的爬取,通过研宄Nutch的工作原理和分 布式的使用原理为大数据挖掘评论信息提供了理论基础。
在优化聚类算法方面,聚类效果比较出色的K-means聚类算法是本 文的首选算法,但是由于K-means算法特征,需要事先选定一个K值才 能进行后续的聚类分析,而且K值及其重要,不同的K值对分析的结果 有着直接的影响,因此引入另一个聚类算法,Canopy聚类算法,该算法 聚类速度很快虽然精度有所缺失,但是可以先使用该算法对整个语句集 进行初步的分类得到聚类的数量并将该值作为K值进行K-means算法分 析,由此即可解决前者精度不够的缺憾又可避开后者的不稳定的因素。但 是由于数据集的庞大,两次聚类分析的时间可能达到完全不能接受的程 度,本文研宄了 MapReduce框架的原理,将两种算法结合该框架进行并 行运算分析,大大的节约时间成本,效率得以提升。

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