【摘 要】
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目前农村小超市普遍存在商品采购量小、议价能力不强、资金短缺无法大规模的采购等问题,导致商品单价高、供应不及时等困境,制约着小超市的进一步发展。因此,如何利用有限的资金使小超市与农民构成供需之间的平衡成为亟待解决的问题。本系统依托于科技部重点研发计划-绿色宜居村镇技术创新项目（2019YFD1101104）,以湖北十堰市供销社的合作小超市为研究背景,以客户为中心的营销模式为核心思想,从小超市实际需求
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目前农村小超市普遍存在商品采购量小、议价能力不强、资金短缺无法大规模的采购等问题,导致商品单价高、供应不及时等困境,制约着小超市的进一步发展。因此,如何利用有限的资金使小超市与农民构成供需之间的平衡成为亟待解决的问题。本系统依托于科技部重点研发计划-绿色宜居村镇技术创新项目（2019YFD1101104）,以湖北十堰市供销社的合作小超市为研究背景,以客户为中心的营销模式为核心思想,从小超市实际需求出发设计开发而成。该系统主要包括客户信息管理、商品销量预测、商品关联挖掘、会员服务管理、供货商供货能力评价等核心模块。本文主要解决两大问题,第一个问题是商品销量的预测,第二个问题是商品关联的挖掘。对于第一个问题,本文采用非线性最小二乘法对改进的Bass扩散预测模型参数进行估计,将商品评论文本的情感分析与Bass标准预测模型相结合的方式对商品销量进行预测。对于第二个问题,本文采用H-Apriori（Hash-Apriori）算法对商品之间的关联关系进行挖掘,当面对海量的数据时,使用Spark分布式的方式提高算法的运行效率。本系统采用B/S架构,Java开发语言,后端使用SSM框架负责页面跳转、业务逻辑和数据操作,前端使用Boot Strap框架和j Query负责数据展示和页面逻辑,并通过ECharts插件实现数据可视化显示,数据库采用关系型数据库My SQL。实验表明Bass情绪模型的均方差较Bass标准模型提高了38.53%,H-Apriori算法在三个Worker节点的Spark集群上相对于单机加速比达到2.61。本系统通过对客户信息数据的分析和管理,实现了对商品销量的预测以及挖掘出具有强关联规则的商品组,方便了商城管理员进行宏观调控,具有很好的实用性。
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