出行大数据平台

商城业务系统是现代企业实现线上运营的核心工具，集商品展示、交易处理、用户管理与数据分析于一体，支持企业高效开展电商业务。其核心功能模块化设计，覆盖从商品上架到售后全流程，助力商家提升转化与用户体验。 产品介绍，产品类型，产品详情，订单，评论

1、立项背景和目标： 随着电商竞争白热化，品牌方与零售商需实时掌握自身及竞品在各平台（如亚马逊、淘宝、京东国际站）的价格、库存、促销及用户评价动态，用于制定定价策略、监控渠道合规及进行市场分析。传统人工监控效率低下、覆盖面窄。本项目旨在构建一个自动化、高可用的分布式爬虫系统，实现对全球多个主流电商平台目标商品信息的7x24小时稳定采集、清洗、存储与可视化，为核心业务部门提供分钟级延迟的数据支持，辅助商业决策。 2、软件功能、核心功能模块的介绍： 调度中心模块：基于Redis，负责任务的优先级调度、去重与分发，管理爬虫节点状态。 爬虫核心模块：基于Scrapy框架，针对不同网站编写定制化Spider，负责页面下载、解析，处理反爬机制（IP代理、请求头轮换、验证码识别接口调用）。 数据管道模块：负责数据清洗（去重、格式化）、验证，并持久化存储至MongoDB，同时将异常数据与原始页面快照存储至备用库以供排查。 监控报警模块：监控爬虫运行指标（成功率、速度、错误类型），通过企业微信机器人推送异常报警。 管理后台模块：提供Web界面，用于管理监控任务、配置爬取规则、查看数据报表和导出数据。 3、业务流程、功能路径描述： 任务配置：运营人员在管理后台添加/编辑监控商品，输入商品URL或ID，并设置爬取频率（每30分钟）。 任务调度：调度中心将新任务封装为Request，推入Redis的待爬队列。爬虫节点（多台服务器）从队列中竞争获取任务。 页面抓取：爬虫节点根据任务类型选择对应的Spider，通过代理IP池发起请求，下载目标页面。若失败，根据策略重试或放入重试队列。 数据解析与清洗：下载成功的页面被Spider中编写的XPath/CSS规则解析，提取商品标题、价格、促销信息、评价数等结构化数据。数据管道对价格进行货币单位统一、去除无效字符。 数据存储与通知：清洗后的数据存入MongoDB的product_price集合，并生成一条变更记录。若价格波动超过预设阈值，系统触发企业微信通知。 监控反馈：所有抓取日志和状态指标实时汇总，展示在监控仪表盘上。

支持基于酒店品牌、名字、地理位置进行酒店的推荐； 支持包括意图识别、实体识别、酒店品牌重排等NLP相关模块； 支持基于GBDT的酒店精排算法；（特征种类数量在150左右）； 支持对GBDT的输出打分进行概率校准； 支持基于GBDT的打分与酒店毛利结合的重排算法，使得保证用户体验的同时最大化收益；

本项目是一款面向乡村农贸市场的微信小程序电商平台，覆盖农产品、日用百货两大品类，主要功能包括： 商品管理：多品类商品上架、分类浏览、搜索 购物流程：购物车、下单、微信支付完整闭环 订单管理：用户端订单追踪、商家端订单处理 用户体系：微信授权登录、收货地址管理、个人中心 后台管理：商品、库存、订单数据统一管理

这是一个**全自动化的电商内容生产系统**，专注于三丽鸥(Sanrio)主题的可爱商品。它能自动完成以下工作：小红书热门视频 → AI筛选 → 拼多多找同款 → 生成商品信息 → Shopify上架 → 生成带货视频 | 功能模块 | 描述 | | -------- | ---------------------------------------- | | 视频采集 | 从小红书自动爬取热门视频 | | AI筛选 | 用 Gemini/GPT 判断视频是否符合三丽鸥主题 | | 以图搜图 | 通过 FireRPA 在拼多多搜索同款商品 | | 商品上架 | 自动生成英文标题、描述，上架到 Shopify | | 评论生成 | 爬取拼多多评论，AI优化后生成评论图 | | 视频生成 | 自动生成带货视频（引流版/品牌版） |