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行业领域

电子信息技术

需求背景

随着电商平台的快速发展，网购成为人们日常生活中购买产品的重要途径。商家会将从厂商处购置的多款产品存放在同一仓库中，当收到买家的订单后，商家根据订单进行配货，然后发货运输到买家对应地址。在配货过程中，商家需要按照订单人工寻找商品所在仓库位置，仓库内存放的商品量大，耗费的时间较多且容易出错。因此，如何能快速按照订单完成配货是目前亟需解决的问题。

需解决的主要技术难题

1. 怎样通过对商品标题、描述、图片等文本和图像信息进行自然语言处理和计算机视觉分析，提取关键词、图像特征等信息，进而将商品进行标签化分类。

2. 怎样通过分析用户历史浏览记录、购买记录、评价记录等数据，对用户的偏好和需求进行建模，以此来辅助商品的标签化分类。

3. 怎样通过使用神经网络等深度学习模型，对商品的文本、图像等信息进行训练和预测，以实现更准确、更智能化的标签化分类。

期望实现的主要技术目标

1. 精准标记：对电商平台上的商品进行精准标记，避免出现标签不准确、混乱的情况。

2. 自动化标记：实现对商品的自动标记，避免人工标记耗费时间和资源的问题。

3. 多样标记：根据商品特性、消费者需求等因素，实现多样化的商品标签分类，以满足不同用户的购物需求。

4. 高效搜索：通过商品标签化分类技术，提高商品搜索的准确性和效率，为用户提供更好的搜索和推荐服务。

5. 趋势分析：通过对商品标签数据的分析，发现多种消费趋势和用户偏好，从而为电商平台的运营决策提供参考依据。

需求解析

解析单位：四川省成都市 解析时间：2023-10-12

顾城天

电子科技大学成都学院

教授

综合评价

提升用户体验：通过合理的标签分类，可以让消费者更轻松地找到所需的商品，提升用户购物体验，增加用户的黏性和复购率1。 提高运营效率：标签的应用可以自动化地处理大量数据，从而大大提高电商平台的运营效率。 实现数据价值：标签化的数据建设过程可以预见

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