基于云计算与大数据的电商商品打假研究--以淘宝网电子消费品为例
摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-18页 |
1.1 论文研究背景、目的与意义 | 第11-13页 |
1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.1.2 研究目的 | 第12页 |
1.1.3 研究意义 | 第12-13页 |
1.2 论文总体思路与研究方法 | 第13-14页 |
1.2.1 总体思路 | 第13页 |
1.2.2 研究方法 | 第13-14页 |
1.3 论文研究结构与研究路线 | 第14-16页 |
1.3.1 研究结构 | 第14-16页 |
1.3.2 研究路线 | 第16页 |
1.4 论文创新点 | 第16-17页 |
1.5 本章小结 | 第17-18页 |
第二章 电子商务商品打假研究与应用综述 | 第18-29页 |
2.1 电子商务商品打假研究综述 | 第18-24页 |
2.1.1 电子商务的信息不对称性 | 第18-19页 |
2.1.2 电子商务假货概述 | 第19-21页 |
2.1.3 电子商务商品打假四大难题 | 第21-23页 |
2.1.4 电子商务商品打假五大流程 | 第23-24页 |
2.2 电子商务商品打假应用综述 | 第24-28页 |
2.2.1 电子商务商品打假现状 | 第24-26页 |
2.2.2 电子商务商品打假应用 | 第26-28页 |
2.3 本章小结 | 第28-29页 |
第三章 基于电商信用的大数据预测打假体系 | 第29-42页 |
3.1 电商信用评级体系 | 第29-34页 |
3.1.1 现有电商信用评级体系 | 第29-30页 |
3.1.2 电商商品信用体系构建 | 第30-33页 |
3.1.3 电商商品信用与现有电商信用的比较 | 第33-34页 |
3.2 基于电商信用的大数据预测打假总体架构 | 第34-41页 |
3.2.1 基于电商信用的大数据预测打假总体架构 | 第34-39页 |
3.2.2 基于电商信用的大数据预测打假流程 | 第39-41页 |
3.3 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 基于物联网的商品溯源打假体系 | 第42-50页 |
4.1 物联网基础平台 | 第42-46页 |
4.1.1 物联网概念 | 第42页 |
4.1.2 物联网技术基础 | 第42-43页 |
4.1.3 商品物联网平台建设 | 第43-46页 |
4.2 基于物联网的产业链打假总体架构 | 第46-49页 |
4.2.1 电子商务商品流通数据采集 | 第46-48页 |
4.2.2 基于物联网的产业链打假总体架构 | 第48-49页 |
4.3 本章小结 | 第49-50页 |
第五章 基于政府大数据的共享云打假体系 | 第50-60页 |
5.1 政府开放大数据的基础平台 | 第50-53页 |
5.1.1 大数据和云计算基础与技术应用 | 第50-51页 |
5.1.2 政府主导的电商大数据共享云平台建设 | 第51-52页 |
5.1.3 基于Hadoop的云共享平台逻辑结构 | 第52-53页 |
5.2 基于政府大数据的共享云打假总体架构 | 第53-58页 |
5.2.1 电子商务大数据数据来源 | 第53-55页 |
5.2.2 基于政府大数据的共享云构成 | 第55-56页 |
5.2.3 基于政府大数据的共享云打假总体架构 | 第56-58页 |
5.3 本章小结 | 第58-60页 |
第六章 基于大数据和云计算的电商商品打假系统实例 | 第60-85页 |
6.1 三大打假体系的评价 | 第60-61页 |
6.2 基于大数据和云计算的电商商品打假系统构建 | 第61-75页 |
6.2.1 系统的设计原则 | 第61-62页 |
6.2.2 系统的结构方案设计 | 第62-66页 |
6.2.3 系统主要模块的详细设计 | 第66-67页 |
6.2.4 系统的具体实现 | 第67-75页 |
6.3 预测打假实例:以淘宝网电子消费品 | 第75-84页 |
6.3.1 商业理解与商业目标 | 第75-76页 |
6.3.2 构建电子消费品打假模型与工作流 | 第76页 |
6.3.3 数据理解与数据准备 | 第76-79页 |
6.3.4 数据集训练 | 第79-81页 |
6.3.5 信用评分与风险预测 | 第81-84页 |
6.4 本章小结 | 第84-85页 |
结论 | 第85-86页 |
参考文献 | 第86-89页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第89-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
附件 | 第91页 |