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“云水谣”推广平台的设计与实现

2017-06-13吴佳星王宏坡程凤欣闫其文

山东工业技术 2017年11期
关键词:应用服务水产品

吴佳星+王宏坡+程凤欣+闫其文

摘 要:隨着科技的发展,互联网技术在各行各业都开始渗透应用,通过Web应用服务可以让用户随时随地进行各种应用,克服了时间上和空间上的限制。“云水谣”推广平台结合水产品特点,有针对性地服务养殖户,丰富水产品推广工作的信息化手段。通过将字符处理、图片处理、音频处理、通信交互等功能块进行有机组合以满不同需求。

关键词:推广平台;云水谣;应用服务;水产品

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.11.241

0 引言

随着互联网技术与行业的不断发展,网络已经在生活的各个方面影响着人们,同样各个行业的发展也逐步受到互联网的冲击和影响,都希望将传统的业务发展逐步从线下转到线上[1]。因此传统的水产品公司也希望将自身的产品推广宣传销售的业务从线下转到线上,并希望自己架构公司的互联网产品推广销售平台,以便于维护统计和更新,从而抓住互联网应用的时代技术潮流,为自身的业务发展寻找一条更加有利于公司发展壮大之路[2]。

1 需求分析

云水谣推广平台是一个基于云计算、面向多用户的平台,因此对平台的需求设计权限分配需求、静态页面生产需求等。

(1)参与者权限需求。参与者包括:平台管理员、信息采集员、平台浏览者。平台管理员可以管理平台的频道、栏目等,可以增删改平台编辑,并对平台编辑人员进行栏目授权,确定编辑人员可以编辑的频道和栏目。信息釆集员具有釆集权限的人,可以在自己被授权的频道、栏目中创建平台产品信息,但是只能修改编辑自己创建的信息,当然也可以查看所有的自己有权限的栏目中的信息。这种权限可以分配给供方,或者是求方使用。平台浏览者,不需要进行平台登录,可以根据自己的兴趣浏览自己要找的产品,然后根据平台提供的信息与相关人员联系。

(2)静态页面生成需求。为保障平台效率,平台浏览者浏览到的页面全部为的静态页面。静态全部为自动生成,不需要管理员或者编辑人员人工干预。信息经过采集、编辑,当信息编辑人员执行签发操作时系统自动生成静态页面,生成静态页面时应尽量减少对数据库的访问,缓解数据库的压力。对已生成过且无修改的页面不再进行生成,每次只重新生成那些有修改的页面。对每一篇稿件自动生成一个文件或者多个页面文件,文件的存放目录需按照系统的日期等自动生成子目录。

2 平台关键技术

本项目的重点是研究适合为云产品提供推荐的推荐方法,因此,为了更好的研究云服务产品的推荐推广方式,需要去结合云服务产品的特点做针对性分析。

在进行云服务产品线上推荐时,本项目需考虑两个方面的相关问题,推荐所获取结果的准确性和实时更新性[3]。由于要考虑到推荐的准确性和实时更新性,因此直接将原来存储的数据和当前的数据合并在一起分析,无法快速的获取分析结果,因此无法达到推荐所需要的。

实时更新的要求,因此为了达到上述两个方面的要求,选取了一种一半一半的方法,即对原来存储的数据进行离线分析,获取离线分析的结果,将分析结果存储在数据库中,当用户进行网页访问时,对用户当前的数据进行相应的分析处理,并从数据库中获取离线分析结果,将在线和离线获取的数据进行排序等相应的操作之后,得到最终的推荐结果,这一结果不仅仅满足了推荐中实时更新的要求,同时也提高了推荐的准确性。

(1)离线分析。离线分析是体验推广平台的核心部分之一。离线分析主要分为离线分析数据层和离线分析计算层,在离线分析数据层主要完成的是将从日志系统中获取的数据进行相应的预处理,主要处理的数据包括用户的一些历史行为数据、云服务特征数据、实现离线分析、用户对于云服务产品的体验数据以及体验后的评价数据。在离线分析计算层主要是将离线分析数据层处理的数据经过使用Slope One等算法模型进行相关的计算,最终得到离线推荐结果,并将离线分析得到的结果存储在数据库中,为在线推荐提供相应的离线数据[4]。

(2)在线分析。主要是对于用户在浏览器的当前行为数据进行分析,当用户在进行网页浏览时,将会实时的获取用户的行为数据,从而得到用户的需求意向,由于用户在进行网页浏览时的时间较短,因此,在线分析需要对推荐时间有更高的要求。要求系统需要具有较快的反应能力和较快的分析能力,在获取到用户实时的意向之后并不能保证在线推荐的准确性,因此在线分析需要从数据库中获取离线分析得到的结果,进行排序、合并等操作,获得最终更有效、更准确的推送结果,将推送结果返回客户端进行相应的显示。

首先判断用户是否为新注册的用户,如果是新注册的用户,则判断能否根据用户的注册信息实时的计算预测评分,如果可以根据已有的用户进行预测评分的计算,则需要提取用户的特征,并根据已有用户对云服务产品的评分进行相应的预测计算,更新新用户的预测评分矩阵,如果不能根据已有用户进行评分预测,则需要根据一些特殊的方法,即随机推荐法等计算用户的预测评分。如果不是新用户,则可以根据用户对以往云服务产品的评分进行相应的预测,将得到的结果根据预测的评分进行排序,选择位于 TopN 的云服务产品返回到客户端,对用户进行推荐。

3 结束语

基于云平台的水产品推广销售应用是目前移动互联网应用的一个领域和趋势,文章对推广销售移动平台系统的设计与实现进行阐述,将对相关领域或类似应用的其他开发者提供一种借鉴与启示。此外基于云服务的“云水谣”推广平台达到了商用标准,准备上线。使用,除此以外,由于用户数量将会不断的增加,需要不断的优化服务的搜索效率以及云服务产品推荐结果的准确率。

参考文献:

[1]张伟,宋莹,阮利等.面向Internet 数据中心的资源管理[J] 软件学报,2012,23(02):179-199.

[2]杨善林,罗贺,丁帅.基于云计算的多源信息服务系统研究综述[J].管理科学学报,2012,15(05):83-96.

[3]薛峰,梁锋,徐书勋等.基于 Spring MVC 框架的Web 研究与应用[J].合肥工业大学学报:自然科学版,2012(03):337-340.

[4]田松瑞.基于用户相似度加权的 Slope One 算法[J].软件, 2016(04):57-59.

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