超市品類管理子模型的研究與實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告

超市品類管理子模型的研究與實(shí)現(xiàn)開題報(bào)告一、研究背景目前，隨著物聯(lián)網(wǎng)、互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的超市經(jīng)營方式已經(jīng)面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如何提高超市的盈利能力，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理，已經(jīng)成為智能超市必須面對的問題。在超市中，品類管理是至關(guān)重要的一環(huán)，主要通過對商品進(jìn)行分類、管理、整理等方式來提升超市的經(jīng)營效益，但人工執(zhí)行品類管理耗時、效率低下且容易出現(xiàn)疏漏。因此，采用計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)品類管理的自動化，并精細(xì)化管理，提高超市經(jīng)營效益已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)。二、研究內(nèi)容本項(xiàng)目主要研究超市品類管理子模型，并實(shí)現(xiàn)對超市商品數(shù)據(jù)的自動分類與管理。具體研究內(nèi)容包括:（1）建立超市商品信息管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的采集和處理；（2）建立超市商品分類的知識庫，根據(jù)商品的特征和屬性進(jìn)行分類；（3）通過機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，對商品進(jìn)行特征提取和自動分類；（4）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)對超市商品數(shù)據(jù)的管理與更新，實(shí)現(xiàn)超市商品的實(shí)時更新和分類管理。三、研究意義本研究可以實(shí)現(xiàn)對超市商品數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理，自動分類，提高品類管理效率和經(jīng)營效益，同時也促進(jìn)了信息技術(shù)與傳統(tǒng)零售業(yè)的結(jié)合發(fā)展，對未來智能零售具有重要的推動作用。四、研究方法本研究使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對超市商品數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和管理，具體采用以下方法：（1）使用Python等相關(guān)工具，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提?。唬?）基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DeepLearning）等算法，實(shí)現(xiàn)對商品數(shù)據(jù)的圖像處理與分類；（3）使用決策樹算法（DecisionTree）等方法，實(shí)現(xiàn)對商品屬性的分類和管理；（4）將以上算法整合到商品信息管理系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)超市商品數(shù)據(jù)的分類和管理。五、預(yù)期結(jié)果通過本研究，可以實(shí)現(xiàn)對超市商品數(shù)據(jù)的精細(xì)化管理和自動分類，提高品類管理的效率和經(jīng)營效益。同時，還可通過實(shí)踐驗(yàn)證，評估本研究的可行性和效果。六、研究進(jìn)度安排本研究的進(jìn)度安排如下：時間節(jié)點(diǎn)任務(wù)內(nèi)容2022年9月-2022年10月建立超市商品信息管理系統(tǒng)2022年11月-2023年1月建立超市商品分類的知識庫2023年2月-2023年4月實(shí)現(xiàn)商品特征提取和自動分類算法2023年5月-2023年6月實(shí)現(xiàn)對商品數(shù)據(jù)的管理和更新2023年7月-2023年8月撰寫論文和進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證七、參考文獻(xiàn)[1]王熙微,宋愷,肖俊鵬.超市品類與銷售數(shù)據(jù)分析及管理體系研究.商業(yè)研究,2019(13):10-12.[2]吳洪濤.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的超市商品分類研究與應(yīng)用.現(xiàn)代電子技術(shù),2016(7):111-112.[3]BreimanL.RandomForests.MachineLearning,2001,45(1):5-32.[4]TielemanT,HintonG.Lecture6.5-Rmsprop:Dividethegradientbyarunningaverageofitsrecent