基于IETM技术的MRO运营管理平台

本文主要讲述了交互式电子手册(IETM)技术在航空维修中的应用,并根据我国航空维修现在的软硬件环境,论证了基于IETM技术的MRO运营管理平台技术的可行性,并提供了基于IETM技术的MRO运营管理平台的解决方案。     

空调售后智能系统构建与实现

基于Java Web开发框架,笔者构建了一套MRO模式的空调售后智能系统。该平台集合了用户信息、产品信息、设备维修单生成、参数等功能,不仅能满足售后服务管理系统相关需求,还能改进现有传统管理的不足,提升智能化管理效能,完善管理流程,增强系统的智能化、便捷度。     

基于微信公众平台的销售订单管理系统

在充分调研和分析企业现状的基础上,针对现有的ERP系统欠缺与销售人员交互的功能,对传统销售订单管理系统模式进行分析,总结了销售订单管理系统的主要功能需求和实现方式。同时,综合考虑用户的使用场景和现有技术,设计了基于微信公众平台的销售订单管理系统。在最终的系统实现中,通过使用微信公众平台的开放接口和Web开发技术,应用MVC框架和B/S架构,与ERP系统进行对接,良好地扩展了ERP系统的功能,实现了从订单提交环节到发货环节的无缝衔接,并为企业销售人员提供可随时随地提交和管理订单的服务。     

构建面向销售服务的运营商管理支撑系统

在电信运营行业竞争日益加剧的大环境下,市场对传统运营商运营模式的转变提出了更加具体的要求。面向销售服务的运营商管理支撑系统为市场经营"围绕客户、细分需求、有效沟通"提供了信息化解决方案。文章结合某电信运营商的具体案例,分析了现有的支撑系统,提出了销售服务管理支撑系统进一步建设的必要性、目的性、设计思路、规范原则、总体架构和技术体系,描述了系统的相关功能,归纳了其主要特点,并思考了系统实施过程中应注意的一些问题。     

云计算与移动互联网时代下的物流与供应链轻企业IT基础架构

基于云计算和移动互联的轻企业IT基础架构是现代物流与供应链行业的最好选择。伴随云计算的高速发展,将企业的应用部署在云端数据中心的方式已经成为越来越多企业的选择。以摩托罗拉系统为例,除了电子邮件系统采用微软云端的Outlook 365,销售管理平台采用Salesforce.com之外,公司内部的知识库系统（Insite.motorolasolutions.com）、财务平台、人力资源管理平台全部采用WEB应用模式并部署在云数据中心上。     

B2B有方可医

目前 B2B 电子商务是一个热点话题,那么对国内的行业、企业用户来说,如何才能快速构建起一个 B2B 电子商务平台?目前惠普公司与亚商在线共同推出了具有行业通用性的 B2B 电子商务解决方案,使用户可以快速实现从企业采购、销售管理、渠道管理、物流管理到构建网上交易市场的各种功能,从而全面降低企业的运营成本,提高工作效率,并对市场的变化作出快速响应。方案介绍亚商在线的 B2B 解决方案由eXchangePro(网上交易系统)、eProcurementPro(网上采购系统)、eSupplyPro(网上供销管理系统)和     

基于ASP的汽车销售管理平台的研究

针对现有中小型制造企业的现状及信息化需求,研究了基于ASP的网络化销售管理平台。文中采用四层结构实现了系统的原型设计,介绍了基于ASP的汽车销售管理平台的体系结构、功能设计及系统实现的关键技术,重点论述了WebService技术和设计模式在系统中的运用。     

多软件分时段租赁系统构想及其实现

为了解决目前软件的销售面临的困境和现有的ASP模式、SaaS模式、单个软件的客户端租赁模式三种软件租赁模式存在的缺憾,基于“长尾理论”,提出了一种新的基于客户端的多软件分时段租赁系统的构想。在这种构想上最终设计并实现了一个基于网络的软件发布、运营以及使用系统,为应用软件的版权保护以及宣传和销售提供完整的解决方案。该系统给开发者提供一个便捷的软件发售渠道;给运营商提供了一个低成本的软件运营平台;给用户提供了一个丰富、方便、费用低廉的软件使用途径;系统将与软件开发和销售以及使用相关的三个角色紧密地集成在一个系统中,使各自的利益最大化。     

基于ASP的汽车销售管理平台的研究

针对现有中小型制造企业的现状及信息化需求，研究了基于ASP的网络化销售管理平台。文中采用四层结构实现了系统的原型设计,介绍了基于ASP的汽车销售管理平台的体系结构、功能设计及系统实现的关键技术，重点论述了WebService技术和设计模式在系统中的运用。     

互联网车险平台批量导入功能设计和实现

针对互联网车险"直销+网销"的过渡性发展模式,需要将线上线下保单统一管理。根据运营管理平台批量导入的需求模式,设计实现方案,完成了系统功能的开发和测试。整个功能涉及到运营管理平台与业务接口平台的对接、业务接口平台与保险公司接口的对接。系统的软件框架采用了SSM+Dubbo+Zookeeper,平台与平台间采用httpclient进行交互,且整个功能通过了所有的测试用例,并已上线使用。     

基于客户喜好的双向个性化推荐算法

为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助.     

基于供求关系及协同过滤技术的推荐模型研究

推荐系统已经成功地应用于电子商务、数字图书馆等方面。但随着近年来公共服务平台的发展,现存的推荐系统不能有效处理公共服务平台中不同类型企业之间供求关系的推荐问题,不能针对供求关系产业链做出准确、迅速的推荐。因此,根据公共服务平台的供求关系产业链并结合协同过滤技术,提出了一种新的个性化推荐模型,它基于网络平台中的企业分类、供求关系等来建立模型,并通过建立企业类用户群来缩小协同过滤时用户群体的数量,降低计算时属性空间的维度,从而提高推荐的效率。使用该模型进行推荐可以更好地帮助企业建立沟通渠道、获得服务信息,满足企业个性化的要求。     

基于供求关系及协同过滤技术的推荐模型研究

推荐系统已经成功地应用于电子商务、数字图书馆等方面。但随着近年来公共服务平台的发展,现存的推荐系统不能有效处理公共服务平台中不同类型企业之间供求关系的推荐问题,不能针对供求关系产业链做出准确、迅速的推荐。因此,根据公共服务平台的供求关系产业链并结合协同过滤技术,提出了一种新的个性化推荐模型,它基于网络平台中的企业分类、供求关系等来建立模型,并通过建立企业类用户群来缩小协同过滤时用户群体的数量,降低计算时属性空间的维度,从而提高推荐的效率。使用该模型进行推荐可以更好地帮助企业建立沟通渠道、获得服务信息,满足企业个性化的要求。     

基于网络爬虫和智能推荐的大学生精准就业服务系统

为适应新时代国家关于大学生就业服务的要求,在LeanCloud云服务平台下,基于Scrapy网络爬虫技术和智能推荐算法,研究并设计了一个大学生精准就业服务系统。该系统可根据毕业生的求职意向,实现职位的智能推荐。实验证明,该系统能有效满足毕业生个性化就业需求,提高企业的招聘效率,提升学校精准就业服务的水平。     

Personalised Product Recommendation Model Based on User Interest

The scale of e-commerce systems is increasing and more and more products are being offered online. However, users must find their own desired products among a large amount of unrelated information, which makes it increasingly difficult for them to make a purchase. In order to solve this problem of information overload, and effectively assist e-commerce users to shop easily and conveniently, an e-commerce personalized recommendation system technology has been proposed. This paper introduces the design and implementation of a personalized product recommendation model based on user interest. The “shopping basket analysis” functional model centered on the Apriori algorithm uses the sales data in the transaction database to mine various interesting links between the products purchased by the customers. Moreover, it helps merchants to formulate marketing strategies, reasonably arranges shelf-guided sales, and attracts more customers. This platform adopts a B/S structure and uses JSP+AJAX technology to achieve the dynamic loading of pages. In the background, the Struts2 framework is combined with the SQL Server database to establish the system function module, and then the function is gradually improved according to the requirement analysis, and the development of the platform is finally completed.     

面向战场信息共享平台的个性化推荐研究

随着大数据技术的发展,信息化、智能化作战将成为现代战争的未来趋势,如何从浩瀚信息中获取有效信息是提高作战指挥效率的重要问题。面向战场信息共享平台,利用推荐系统可解决信息过载问题的优势,结合军事领域信息数据特点,构建军事平台的个性化推荐系统框架,然后基于该推荐系统,提出融合情景感知的推荐算法,以提高军事平台的推荐服务质量。     

基于规则的烟草计划与排产系统

为提高烟草行业计划排产的实时性, 提出了符合卷烟生产特点的生产计划与调度系统, 并阐述了生产计划与调度系统的体系结构、功能模块、系统工作流程, 设计了基于规则的调度算法. 所设计的系统能够持续稳定的运行, 企业客户可应用本系统软件快速准确地根据销售合同和调度计划制定科学合理的生产调度计划, 真正实现管理与控制一体化操作.     

基于相似模式聚类的电子商务网站个性化推荐系统研究

保证个性化推荐系统产生高质量的推荐结果的重要因素是:系统必须要确定访问者在访问行为的相似程度,从而能预测访问者的访问和购买兴趣。实现此功能的关键技术是计算访问者对象在整个或者部分属性空间的相似距离,从而得到访问行为的相似程度。该文首先分析了目前在推荐系统中常用的用于计算访问行为相似程度的距离函数,发现它们是测定访问者对象在所有测试属性空间上的平均测定,而在属性集的子维空间上的相似模式并没有有效地挖掘出来。然后提出一种新的基于相似模式聚类算法的电子商务个性化推荐系统,综合考虑可供挖掘的数据源(如:网站内容,网站的超链接结构,顾客访问网站的行为,以及商业的实际购买情况,顾客的身份数据等)获取用户访问电子商务网站的访问页面序列,构建较高购买者的顾客行为的矩阵模型,高效地得到访问者对象在整个或者部分属性空间的相似访问行为,然后通过挖掘潜在购买者与较高购买者的相似模式特征,帮助顾客发现他所希望购买的产品信息,用于提高实际购买量,实验数据表明,该系统高效并可广泛使用。     

大数据环境下高校移动学习平台的设计与实现

传统的教学方式正在发生变革,移动化学习越来越成为老师和学生进行教与学的一种新手段,尤其是智能手机的普及和大数据技术的发展。随着越来越多的学习者习惯于用移动设备进行学习,现有学习平台的局限性就越来越明显。该文以大数据为基础,设计了高校智慧移动学习平台解决方案。该平台主要实现对学习内容进行智能化推荐,文中主要对系统中的推荐理论模型进行详细介绍——建立主要的模糊推荐需求集合;建立高级的模糊推荐需求集;设计模糊推荐算法。平台可根据学习者动态的学习情况,智能推荐合适的学习内容,并将实时信息告知学习者,结果分析证明该平台可靠且易于使用。该方案对普通高校的教学具有一定的推动作用,为教学创新提供了新的参考。     

突破智慧教育:基于图学习的课程推荐系统

近年来,随着互联网技术的迅猛发展,以慕课(MOOC)为代表的在线教育平台得到广泛普及.为助力“因材施教”的个性化智慧教育,以推荐算法为代表的人工智能技术受到了学术界与工业界的普遍关注.虽然在电子商务等领域获得了成功应用,但推荐算法与在线教育融合时仍面临严峻挑战:现有算法对隐式交互数据的挖掘不充足,推荐背后的知识指导作用不明显,面向实践的推荐系统软件有缺失.对此,设计了一套面向工业化场景的智慧课程推荐系统:(1)提出基于图卷积神经网络的推荐引擎,将“用户-课程”隐式交互数据建模为异构图;(2)将课程知识信息融入“用户-课程”异构图,深入挖掘了“用户-课程-知识”关联关系;(3)设计了高效的在线推荐系统,实现了“预处理-召回-离线排序-在线推荐-结果融合”的多段流水线原型,不仅能够快速响应课程推荐请求,更能有效缓解推荐算法落地的最大障碍——冷启动问题.最后,基于真实课程学习平台数据集,以对比实验表明了离线推荐引擎相比其他主流推荐算法的先进性,并基于两个典型用例分析验证了在线推荐系统面临工业场景需求的可用性.