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基于用户体验的大数据展示项目——以Light短文本商品分类系统为

摘要:多数模型嵌入的大数据项目中,庞大的数据信息展示成了难题。于是为解决该问题本文以Light商品分类系统中的数据展示为例,探究大数据多图表可视化展示形式,充分完备项目功能性,使用户明晰捕捉信息,更好提升用户体验度。

关键词  数据可视化展示;功能性;用户体验度
1 概述
大数据时代的到来,对信息的呈现形式带来了新的考验,延展到电商领域,各电商平台海量商品铺开门类众多,以淘宝的商品类别为例,就呈现出的相近门类有22大项,分支出的小门类达上千种,每个小分支门类下的商品数量更是高达上万件。在如此繁多的商品数据压力下,门类归置问题和分类后商品数据呈现形式问题便成为用户的首要需求。
同时,通过我们的前期调查研究发现,许多利用模型来进行嵌入工作的大数据项目,项目呈现形式过于粗糙单调、单一重视模型的精准度而忽略用户的体验度。模型嵌入不灵活,难以满足用户个性化需求;数据信息直接堆砌展示,用户视野杂乱且难以捕获定位信息。
基于此,本文不仅实现了使用基于TextCNN的模型对零售商品进行分类预测,而且实现了单条、多条及导入文件批量商品预测;实现了基本的分页展示数据,另外利用词云、桑基图、区域分布图、条形图、树图、矩状树图、旭日图、饼状图、雷达图、商品分类关系图可视化多维度展示分类预测结果;同时支持数据文件和图表数据再导出分析,达到完备的功能性。真正做到分类模型精准度与用户体验度的双向提升。
2 系统总体设计
2.1 功能结构
系统前端专注于用angular7框架对后端返回的数据进行渲染,并用d3.js和echarts等技术进行可视化数据分析。为方便对得到的数据进行进一步处理,在前端提供了商品分类信息的批量查询和导出商品分类信息;为明晰查看商品分类信息,提供了自定义图表;为准确定位商品信息,提供了关键词智能搜索。
基于用户体验的大数据展示项目——以Light短文本商品分类系统为例     













图2-1 总体功能结构图










2.2 处理流程
基于用户体验的大数据展示项目——以Light短文本商品分类系统为例 
























图2-2  总体处理流程图
基于用户体验的大数据展示项目——以Light短文本商品分类系统为例 














图2-3  结构化处理流程图










2.3 系统用例
基于用户体验的大数据展示项目——以Light短文本商品分类系统为例 













图2-4  用户用例图
 












3 系统详细设计
3.1 系统功能性设计
功能类型 子功能
Light短文本商品分类项目 网页端(展示、传送数据)
服务器(传送、处理数据)
表3-1 系统总功能设计表
功能类别 子功能
商品预测 单/多条商品预测
模型再训练 重复训练模型
预测结果展示 数据可视化
数据导出
预测结果搜索 多模式搜索
关键词智能推荐
表3-2 系统PC端功能设计表
功能类别 子功能
数据存储 数据库操作
数据分析 自然语言处理
深度学习
监督学习
数据传输 数据传输
分布式计算 HDFS分布式原理
表3-3 系统服务端功能设计表
3.2 基本功能设计
功能类别 子功能
商品预测 导入文件预测
预测结果展示 分页展示
预测结果搜索 商品名搜索
表3-4 系统基本功能设计表
3.3 特色功能设计
功能类别 子功能
提供外部API接口 实时单/多条商品预测
高级搜索 关键词搜索智能推荐
批量搜索
分类搜索
模型再训练 模型再训练
数据分析 数据可视化
维度对比
占比分析
数据流动分析
地理维度分析
层次分析
聚类分析
关键词分析
数据导出 搜索结果数据导出
数据可视化图表结果导出
表3-5 系统特色功能设计表
4 结语
Light短文本商品分类系统在海量数据展示形式上以数据图表可视化明晰展示为基,相比传统模型嵌入项目单一展示形式,更好的简洁用户视野、清晰获取所需的信息。扩充数据搜索、数据导出再分析功能,更好的提升项目完整度,给用户带来极佳体验度。

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