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商家标签管理系统的设计与实现

发布时间:2017-08-14 09:05

  本文关键词:商家标签管理系统的设计与实现


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【摘要】:随着饿了么外卖市场规模的飞速发展和业务需求的快速变化,饿了么平台入驻商家的数量不断增加,商家的标签类别也在不断增加,商家标签规范也需要不断适应市场和业务的变化。为了提高商家标签分类的效率和准确性,减少人工标注商家标签类别的工作量,降低人工分类的主观性和出错误差,基于大数据和机器学习技术,开发出饿了么商家标签管理平台。通过饿了么商家标签管理平台,可以常态化地对饿了么平台新入驻的商家进行自动的标签分类,并能适应商家菜品的变化,不断更新每个商家的品类标签。饿了么平台按统一规范对所有商家进行标签分类,更能体现对所有商家的公平性,避免商家自行标注品类标签可能的作弊行为。商家标签分类数据是商家的基础数据,是搜索、推荐等其他产品不可缺少的维度,对大数据统计和分析具有重要价值和意义。本系统后台使用Spring MVC框架进行开发,前端使用Bootstrap和jQuery等技术,数据库则使用MySQL和Hive,其中Hive用来存储离线数据,以进行数据处理和分析。标签智能分类模块作为本系统的核心,使用Python实现,并且采用LSI和随机森林等机器学习算法对商家进行智能的分类。目前该系统已经上线运营,每日都会从线上数据库拉取数据到Hive,进行离线计算分类,对所有的商家进行智能分类,分类过审后再推送到线上库更新数据,据统计,准确率已达90%以上,后续还会通过优化算法,继续提升准确率,目标达到95%。
【关键词】:Spring MVC Hive 机器学习 智能分类
【学位授予单位】:南京大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP311.52
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-11
  • 第一章 引言11-15
  • 1.1 项目背景11
  • 1.2 文本自动分类研究11-13
  • 1.3 本文主要工作13-14
  • 1.4 论文组织结构14-15
  • 第二章 技术综述15-22
  • 2.1 Spring MVC15-16
  • 2.2 Python16-17
  • 2.3 Maven17-18
  • 2.4 Hive18-19
  • 2.5 LSI19-20
  • 2.6 随机森林20-21
  • 2.7 本章小结21-22
  • 第三章 商家标签管理系统的分析与设计22-41
  • 3.1 项目总体规划22
  • 3.2 用户类型22-23
  • 3.3 系统需求分析23-30
  • 3.3.1 标签查询功能需求24-26
  • 3.3.2 任务分配功能需求26-27
  • 3.3.3 标签分类功能需求27
  • 3.3.4 标签审核功能需求27-28
  • 3.3.5 结果推送功能需求28-29
  • 3.3.6 非功能性需求29-30
  • 3.4 系统总体设计30-32
  • 3.4.1 系统总体结构30-31
  • 3.4.2 系统架构设计31-32
  • 3.5 系统核心模块设计32-39
  • 3.5.1 标签智能分类模块32-38
  • 3.5.2 标签审核模块38-39
  • 3.6 数据库设计39-40
  • 3.7 本章小结40-41
  • 第四章 商家标签管理系统的实现41-57
  • 4.1 标签智能分类模块的实现41-51
  • 4.1.1 Hive数据同步的实现41-42
  • 4.1.2 文本分词的实现42-44
  • 4.1.3 文本特征抽取的实现44-46
  • 4.1.4 标签分类器的实现46-51
  • 4.2 标签审核模块的实现51-53
  • 4.2.1 标签审核的前端实现51-52
  • 4.2.2 标签审核的后端实现52-53
  • 4.3 分类结果评估53-56
  • 4.4 本章小结56-57
  • 第五章 总结与展望57-59
  • 5.1 总结57
  • 5.2 进一步工作展望57-59
  • 参考文献59-61
  • 致谢61-63

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本文编号:671831

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