Resumen

Con el rápido desarrollo de la industria del comercio electrónico, las compras en línea se han vuelto una locura. Con el crecimiento acelerado del volumen de transacciones en plataformas de comercio electrónico, se ha acumulado una gran cantidad de datos de transacciones. A partir de la información de transacciones de estos usuarios, se puede extraer mucha información muy valiosa, como los defectos de los productos y las necesidades reales de los usuarios. Dado que el método de recopilación de información de transacciones de comercio electrónico existente no es maduro, en este artículo, la planificación y diseño de la arquitectura del sistema de plataforma de negocios electrónicos aumenta el módulo de gestión de funciones. En este artículo, se establece un nuevo modelo de Naive Bayes utilizando la base de datos distribuida HBase en lugar de la base de datos tradicional. Basándose en la optimización y extracción de la información de transacciones importantes en el producto, se actualiza el conjunto de datos de información de transacciones de comercio electrónico. A través de la prueba de eficiencia del método de recopilación, la prueba de

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Desarrollo; Industria del comercio electrónico; Compras en línea; Datos de transacciones; Información valiosa; Modelo Naive Bayes
• Keywords:Development; E-commerce industry; Online shopping; Transaction data; Valuable information; Naive Bayes model