針對(duì)快遞派件員難以根據(jù)消費(fèi)者行為習(xí)慣和當(dāng)前特殊場(chǎng)景需求來得知包裹該如何派送的問題,提出了基于大數(shù)據(jù)分析的快遞派送引導(dǎo)管理系統(tǒng)。能夠從海量消費(fèi)者特征、偏好、行為數(shù)據(jù)以及電商平臺(tái)的訂單數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)快遞包裹派送方式從而引導(dǎo)快遞派件員按照消費(fèi)者意愿去派送,解決快遞域末端收貨體驗(yàn)問題。目標(biāo)是提高派件員的派送效率和讓每一件快遞包裹都能按照消費(fèi)者真實(shí)意愿進(jìn)行派送。系統(tǒng)采用SOA（面向服務(wù)的架構(gòu)）的思想,其主要架構(gòu)包括數(shù)據(jù)通道層、基礎(chǔ)服務(wù)層、和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層,其主要功能包括消費(fèi)者特征數(shù)據(jù)采集功能、收貨傾向分析功能、訂單數(shù)據(jù)解析功能、消費(fèi)者收貨數(shù)據(jù)挖掘功能、快遞包裹派送方式預(yù)測(cè)功能和派送履約監(jiān)控功能。消費(fèi)者特征數(shù)據(jù)采集功能負(fù)責(zé)從電商平臺(tái)、物流詳情等提取用戶特征、行為、偏好等數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分布計(jì)算以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。收貨傾向分析功能負(fù)責(zé)獲取消費(fèi)者在備注或投訴上自表達(dá)的收貨傾向。訂單數(shù)據(jù)解析功能負(fù)責(zé)對(duì)物流訂單和電子面單中提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和歸一化處理。消費(fèi)者收貨數(shù)據(jù)挖掘功能負(fù)責(zé)結(jié)合消費(fèi)者表達(dá)、預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)和收貨傾向分析的數(shù)據(jù)并且提取出消費(fèi)者特征找出相似特征用戶挖掘出基于人和地址的消費(fèi)者收貨偏好。預(yù)測(cè)快遞包裹派送方式功... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GBDT+LR融合方案圖

回的共現(xiàn)數(shù)量。目標(biāo)是分別統(tǒng)計(jì)每個(gè)詞與正向和負(fù)向詞間隔不超過 10 的共現(xiàn)梳理。′ ⒀ ⒀ NLP 情感分析過程為:（1）在訂單的歷史備注、評(píng)論數(shù)據(jù)中找出正向前綴、負(fù)向前綴、正向后綴、負(fù)向后綴以及意向收貨地點(diǎn)，構(gòu)建詞典。（2）根據(jù)通過觸達(dá)消費(fèi)者后得知滿意的收貨方式來構(gòu)建收貨詞語規(guī)則。（2）傳入進(jìn)來的備注和評(píng)論數(shù)據(jù)經(jīng)過有自定義詞庫的 IK-Analyzer 分詞。（3）利用建立的詞典給分詞打標(biāo)。（4）標(biāo)記和規(guī)則進(jìn)行匹配，匹配成功即情感分析成功。為了提高提高情感分析的，對(duì) NLP 情感分析技術(shù)做出大量的改進(jìn)工作。如圖 2.2所示，提出了基于圖模型的方法，比如單一化情感圖定點(diǎn)，多元化情感圖定點(diǎn)。提出了基于詞對(duì)齊模型的方法[34]。

華 中 科 技 大 學(xué) 碩 士 學(xué) 位 論 文 高可用 RPC 框架的原理Dubbo 是一個(gè)高速服務(wù)自治理框架。它能實(shí)現(xiàn)了同步和異步調(diào)用方式，并且有軟負(fù)載體系，實(shí)現(xiàn)分布式調(diào)用是因?yàn)榘训讓訐Q成了異步非阻塞 I/O 并且在序列化上有很多優(yōu)化[35]。通過異步調(diào)用，達(dá)到不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)解耦的效果，就像有個(gè)橋同業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間一樣。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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