面向云服务的体验推广平台的设计与实现

发布时间：2017-07-16 17:00

  本文关键词：面向云服务的体验推广平台的设计与实现

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【摘要】：伴随着互联网的不断快速发展,使用互联网的用户数量也在随之不断的快速增长,由于用户的不断增长使得用户对于网站内容的要求也越来越高,网站的运营活动也越来越丰富,用户在访问众多的网站的同时,对网站的要求也在不断的升高,因此,能够在最短的时间,满足用户最需要的需求,同时选择用户最有可能有需求意向的结果推送到用户面前,才能更好的服务于用户。因此在面向云服务的推广平台中实现了推送功能,旨在帮助用户更好、更快、更方便完成需求选择。本文详细的介绍了云服务产品的相关研究现状,并且对于个性化的推荐研究现状也进行了相关的介绍,在对上述两方面的介绍为后期的系统开发提供了相应的参考价值。同时介绍了实现推送对在线和离线数据的相关分析。在需求分析的阶段,主要是从功能性的需求、非功能性的需求等需求方面进行了相关的需求分析,根据对平台的需求分析,对平台做了详细的设计,从功能不同的角度出发,将平台划分为服务推荐子系统、用户体验子系统、产品管理子系统、用户管理子系统、客户服务子系统。其中,服务推荐子系统是该平台的核心功能,旨在为用户在短时间内推送用户最有需要的云服务,其他系统在完成各自的功能以外还需要为服务推荐子系统提供相应的数据。实现服务推送功能使用离线数据处理和在线推荐完成,离线数据处理时进行了数据的预处理,数据清洗进行第一步的数据筛选,使用特征的向量的方式用来表示出用户的特征和云服务产品的特征,采用Trie树的数据结构保存词库,采用最大逆向匹配算法从云服务产品的描述中提取更多的标签,同时采用Z分数来衡量特定用户对某一云服务产品的评分,在用户评分预测中采用Slope One算法从两个角度考虑用户推荐评分,以达到更精确的推送结果。本文设计和实现了面向云服务的体验推广平台,通过对大量用户行为、用户特征、云服务产品特征进行数据处理和分析,支持对用户兴趣的计算和用户潜在偏好的预测,能够确保用户偏好信息的响应速度和有效性,同时加强了数据的有效管理,为推送提供了基础数据的分析和支持。此系统已经上线使用。该系统不仅有效的提高了云服务产品的点击率,同时增加了用户对云服务产品的体验率,提高了用户的满意度。
【关键词】：离线数据处理 在线推荐 Slope One算法
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题的来源10
• 1.2 课题的研究意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 云服务产品的研究现状11-12
• 1.3.2 个性化推荐的研究现状12-13
• 1.4 本文的主要研究内容13-14
• 1.5 本文的组织结构14-15
• 第2章 面向云服务的体验推广平台需求分析15-28
• 2.1 体验推广平台总体需求15-17
• 2.1.1 平台云服务的体验过程15-16
• 2.1.2 平台用户行为数据的定义16-17
• 2.1.3 平台的业务需求17
• 2.2 体验推广平台的功能性需求17-19
• 2.3 体验推广平台非功能性需求19-20
• 2.4 体验推广平台未来功能需求20
• 2.5 平台的关键技术分析20-27
• 2.5.1 离线分析21-23
• 2.5.2 在线分析23-24
• 2.5.3 评价方法24-25
• 2.5.4 推广平台搭建技术25-26
• 2.5.5 技术要点26-27
• 2.6 本章小结27-28
• 第3章 面向云服务的体验推广平台的设计28-49
• 3.1 平台的功能模块划分28-30
• 3.2 平台的体系结构设计30-31
• 3.3 服务推荐子系统详细设计31-37
• 3.3.1 数据采集模块详细设计32-33
• 3.3.2 离线处理模块详细设计33-36
• 3.3.3 在线推荐模块详细设计36-37
• 3.4 用户体验子系统设计37-41
• 3.4.1 体验申请模块设计40-41
• 3.4.2 权限分配模块设计41
• 3.4.3 服务体验模块设计41
• 3.5 产品管理子系统设计41-45
• 3.5.1 服务编辑模块设计42-44
• 3.5.2 服务发布模块设计44
• 3.5.3 服务特征库模块设计44-45
• 3.6 用户管理子系统设计45-46
• 3.6.1 用户信息维护模块设计46
• 3.6.2 历史信息查看模块设计46
• 3.7 客户服务子系统设计46-48
• 3.7.1 用户咨询模块设计46-47
• 3.7.2 服务定制模块设计47-48
• 3.8 本章小结48-49
• 第4章 面向云服务的体验推广平台的实现49-72
• 4.1 服务推荐子系统实现49-60
• 4.1.1 数据采集模块实现49-52
• 4.1.2 离线处理模块实现52-58
• 4.1.3 在线推荐模块实现58-60
• 4.2 用户体验子系统实现60-65
• 4.2.1 体验申请模块实现61-63
• 4.2.2 权限分配模块实现63-64
• 4.2.3 服务体验模块实现64-65
• 4.3 产品管理子系统实现65-67
• 4.3.1 服务编辑模块实现65
• 4.3.2 服务发布模块实现65-66
• 4.3.3 服务特征库模块实现66-67
• 4.4 用户管理子系统实现67
• 4.4.1 用户信息维护模块实现67
• 4.5 客户服务子系统实现67-70
• 4.5.1 用户咨询模块实现67-69
• 4.5.2 服务定制模块实现69-70
• 4.6 本章小结70-72
• 第5章 体验推广平台的应用验证与性能测试72-84
• 5.1 测试环境与测试方案72
• 5.2 功能测试72-79
• 5.2.1 服务推荐子系统测试72-75
• 5.2.2 用户体验子系统测试75-76
• 5.2.3 产品管理子系统测试76-77
• 5.2.4 用户管理子系统测试77-78
• 5.2.5 客户服务子系统测试78-79
• 5.3 性能测试79-83
• 5.3.1 数据采集处理性能测试79-80
• 5.3.2 预测模型计算能力测试80
• 5.3.3 推荐结果质量的测试80-81
• 5.3.4 推荐性能的影响因素81-83
• 5.4 测试结论83
• 5.5 本章小结83-84
• 结论84-86
• 参考文献86-90
• 致谢90-91
• 个人简历91

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2 李静;面向云服务的体验推广平台的设计与实现[D];哈尔滨工业大学;2016年

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本文编号：549622