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“互聯網+農業”在網絡建設中的可行性方案

作者:楚一科技 瀏覽: 發表時間:2019-12-17 16:07:14 來源:楚一科技


“互聯網+農業”在網絡建設中的可行性方案

 

一、建造方針、規模與內容

1、項目方針

經過對公司洋縣有機糧油加工園區及公司出售網絡信息化建造內容的規劃和分化,針對園區企業網建造、配送車間信息化途徑建造、加工車間智能改造和出售網絡構建進行整體規劃,選用先進的RFID、電子商務、網絡買賣及云計算服務等信息化技能,充分運用和發揮農產品批發買賣市場的樞紐作用,并整合農產品流轉企業、物流配送企業、增值服務企業,打造一個能夠覆蓋農產品流轉完好供應鏈、擁有農產品質量安全可追溯體系的農產品買賣綜合服務途徑,并最終構建往后能夠與國際市場接軌的農產品現代流轉體系。并在洋縣范圍內樹立4020實體體會店,添加公司競爭力,更好的服務于公司網上事務的展開。

2、建造內容

1)完善企業網建造

企業網經過選用千兆骨干、百兆交換到桌面的快速形式,以太網技能與智能化網絡辦理技能等為全體員工供給企業辦公自動化體系、INTERNET/INTERNET運用、資料庫運用體系、企業辦理體系。

2)配送車間信息化途徑建造

本次以信息技能改造傳統農業為立足點和動身點,在配送車間樹立農產品電子買賣途徑,針對我國農產品生意兩難的現狀,從農產品買賣的實踐需求動身,完結了包含供求信息發布組件、會員買賣組件、信息智能匹配組件、市場信息自動收集組件、個性化用戶買賣定制組件等功用。

3)加工車間智能改造

農產品加工車間選用智能化控制體系,選用多輸入、多輸出的自動控制設備的加工機械,進步自動化水平。

4)農產品出售網絡構建

經過企業門戶建造,完結網上招標、電子收購,逐漸樹立供應鏈體系SCM,完結收購商務電子化,節約企業的收購資金、下降進貨成本、削減庫存。出售方面經過完善企業門戶,進行貨品網絡營銷、電子貿易,并直接服務于企業的分銷商、經銷商、客戶及物流配送公司,進行比如庫存查詢,訂單買賣及貨品的運送查詢等真正意義上的商務活動。

二、運用體系建造計劃

1、體系特色

1)依據優化流程開發

依據流程特色進行功用規劃,選用先進的作業流引擎機制。確保了事務功用的完結。一起達到了靈敏裝備。松懈耦合的目的。確保體系能夠能夠與原體系靈敏切換。符合以產品數據的高效處理流程,一致規劃,靈敏接口。

2)充分運用現有資源

充分考慮現有硬件渙散、體系相對獨立、數據庫數據分離的現狀。選用分布式布置,一致數據標準、一致接口標準的規劃思路,在確保體系功用靈敏裝備,滿意事務需求的前提下,充分運用現有數據及硬件資源。

3)先進的規劃理念

選用國際通用的JAVA言語開發,海量數據庫選型、高效安穩的中間件處理。先進的SOA架構規劃,滿意現有的性能需求,做到架構和體系的先進性和強壯的擴展能力。選用先進的Web2.0技能,做到界面簡潔、易用。

4)開放式的可擴展性

體系分布置式布置,子體體系一規劃,即滿意了分布運用的要求,又完結了一致標準。形成了一致、強壯的農產品買賣作業途徑。

2、體系技能結構

體系依據J2EE標準完結,整個架構樹立在Struts結構、Spring結構和DAO形式根底之上,并供給了關于EJB、Web Service、JMS等組件技能的集成機制。技能結構邏輯上可分為:客戶層、WEB層、事務層、耐久層、資源層、核心層。

客戶層:客戶端計算機的閱讀器,用于展現頁面。

WEB層:WEB層依據Struts MVC,完結轉發懇求、Http懇求合法性校驗、Http懇求參數與數據傳輸目標DTO之間的綁定、Http懇求參數有用性校驗、用戶操作權限查看、記載用戶拜訪日志、顯示體系運行反常等使命。

事務層:事務層依據Spring結構,完結事務數據校驗、事務邏輯處理、事務辦理、記載事務處理日志、拋出事務處理反常等使命,一起它也支撐Web Service、JMS、EJB等組件服務模型。

耐久層:耐久層依據DAO進行構建,完結數據讀取、數據存儲、封裝SQL反常、拋出SQL反常、記載數據讀寫日志等使命。

資源層:資源層包含數據庫服務器、XML存儲文件等,是數據永久存儲的介質。

核心層:核心層表現為體系供給的根底類庫,為WEB層、事務層和耐久層供給支撐。包含日志記載組件、反常處理組件、事務處理組件、IoC容器封裝組件、WEB層數據綁定組件、WEB層數據校驗組件、權限查看組件、耐久層輔佐組件、其他開源項目類庫組件等。

3、主途徑解決計劃

主途徑擔負著整個體系運轉的樞紐作業,主途徑的規劃必須在安全、安穩、高效的規則下進行規劃。主途徑確保體系具有一致用戶、一致認證、一致接口、一致資源、一致辦理、一致接入等特色,樹立完善的主途徑根底設施。

1)整體技能路線

1)用戶身份辨認 

用戶身份辨認是在用戶沒有輸入登錄用戶名和暗碼的狀況下,獲取到手機用戶的手機號碼,作為用戶的身份標識。

2)自營途徑建造 

自營途徑用于出售運營商供給手機、增值事務等產品出售。首要包含:

手機及其周邊產品(包含手機配件、充值卡、流量包等)的線上閱讀、引薦、訂單、支付等線上服務;

手機及周邊產品的門店體會、物流配送、售后支撐、軟件服務等線下服務。

3)用戶愛好圖譜

對移動互聯網用戶的基本特征、行為喜愛、日子軌道等維度進行剖析,形成對用戶的愛好描寫,用于輔佐線上途徑的客戶洞悉和個性化引薦。

4)用戶拜訪場景 

依據用戶當時運用的終端、當時運用的客戶端運用、當時拜訪的網站、當時閱讀的內容歸納總結出用戶當時的拜訪場景。用于輔佐線上途徑的客戶洞悉和個 性化引薦。

5)實時引薦體系 

經過用戶愛好圖譜和用戶當時拜訪場景、當時可用的移動商務資源進行數據發掘,分分出適合當時拜訪用戶的移動商務內容列表。

6)實時決議計劃 

依據實時引薦體系供給的匹配當時用戶的移動商務內容列表和線上途徑特定的要求,對引薦內容進行進一步的篩選,給出符合線上途徑預期的結果,并提 交給線上途徑刺激用戶的需求。

7)實時導航 

依據與線上途徑的合作需求,對線上途徑提交的用戶給與主動的接觸,刺激用戶的需求,并引導到線上途徑。

2)用戶愛好圖譜的建造技能路線:

1)用戶基本特征剖析 

包含客戶性別、年紀、入網途徑、品牌、套餐、會員級別、協議綁縛類型等,經過對這些基本特征進行剖析,生成客戶細分矩陣,了解客戶基本構成狀況。

2)用戶消費行為剖析 

用戶消費行為剖析首要依據用戶事務訂貨和運用信息進行剖析,數據來源于BSS體系的賬單、VAC體系的用戶增值事務訂貨記載以及事務途徑的用戶運用記載以及通信網的用戶話音、短信、數據事務信息。

3)用戶通話行為剖析 

經過對用戶通話行為進行剖析,把客戶依照運用場景進行分類,依據此向客戶引薦恰當的套餐和產品。

4)用戶上網行為剖析 

客戶的上網行為首要從拜訪時段、拜訪終端、拜訪日期、拜訪頻率凹凸、拜訪流量凹凸等方面來表現;經過對這些特征指標進行數據建模,樹立相對安穩的 上網行為模型,能夠進行依據客戶上網行為的流量營銷。

5)用戶途徑偏好剖析 

經過客戶日常對各個途徑的接觸狀況,得到用戶對哪種途徑的認可度較高,在策劃增值事務營銷時,經過適宜的途徑為客戶引薦適宜的事務??蛻敉緩狡闷饰鼋涍^剖析客戶訂貨、退訂、拜訪途徑信息確認客戶對該類途徑的接受度,從而制定相應的途徑營銷方針;一起加強對途徑的投訴管控為營銷活動營建良好的 營銷氛圍。

6)用戶終端匹配剖析 

經過對訂貨、運用各種增值事務的用戶終端進行歸類剖析,得出各種增值事務與用戶終端的匹配聯系,能夠有用的指導策劃人員,進行依據用戶終端的營銷策劃,抵達為適宜的人引薦適宜事務的方針。

7)用戶行為喜愛剖析

用戶的上網行為透露出很多的用戶偏好信息。用戶上網信息為手機用戶主動消費所發生,因此這部分的信息內容所反映出用戶實在的消費心理。經過對手機用戶上網數據進行剖析,如用戶常常拜訪的網站、欄目、頁面等進行歸類計算,形成用戶喜愛特征庫;發掘用戶喜愛與手機電視、手機音樂、手機閱讀等聯通重 點事務的內在聯系,作出歸納性的推理,進行依據客戶行為喜愛的流量事務引薦。

8)用戶日子軌道剖析

用戶日子軌道剖析是指對用戶的日子形狀和日子習慣進行深化的剖析,把用戶的日子軌道標簽化。用戶日子軌道透露出用戶的很多信息,如通話場所、日常日子形式等。經過對這些特點進行剖析量化,有用的指導營銷作業,進行依據用戶日子軌道的流量事務引薦。用戶日子圈剖析經過對客戶首要停留區域方位特征,停留時長、通話次數、通話時長、短信發送次數、開關機時刻、開關機區域經過用戶在電路域側的各種通訊行為,剖析用戶在日子場所中的軌道特征,運用 用戶軌道數據結合地輿場所結合時刻特征、頻次特征,剖析用戶的日子形狀和特征,即構建用戶日子圈,深挖用戶需求和偏好特征,并標簽化,形成用戶特征寬 

3)用戶拜訪場景辨認

1)實時終端辨認 

辨認用戶當時拜訪的終端型號、屏幕巨細、是否支撐短信、彩信和流媒體等信息。

2)實時客戶端辨認 

辨認用戶當時拜訪的運用的名稱,運用歸屬的內容類型,拜訪發生的流量,以及拜訪時刻和頻次信息。

3)實時網址內容辨認 

辨認用戶當時拜訪的網站的名稱,網站歸屬的內容類型,拜訪發生的流量,以及拜訪時刻和頻次信息。辨認用戶當時拜訪的內容的主題關鍵字,歸屬的內容類型,拜訪發生的流量,以及拜訪時刻和頻次信息。

4)實時小區方位辨認 

辨認用戶當時拜訪的方位區信息,在該方位區拜訪的時刻信息和頻次信息和流量信息。

5)用戶拜訪場景辨認 

依據用戶的當時方位、當時運用的客戶端、當時拜訪的網站、當時閱讀的內容信息相結合,歸納出用戶當時移動互聯網運用場景。

4)智能引薦技能完結

1)實時引薦引擎

運用iStream流處理結構結合 Manhout 算法模型經過人工生成的用戶愛好圖譜數據樣本和移動商務內容資源樣本,為不同的用戶拜訪場景匹配不同的引薦內容。

2)實時引薦體系 

對接實在的用戶拜訪場景、實在的用戶愛好圖譜和實在的移動商務內容資源,為線上途徑供給實在的用戶引薦意見。

 

 

 

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