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南北erp日本跨境電商選品實施例涉及云平臺領(lǐng)域，尤其云平臺的檢測方法和檢測平臺，用于提高人工檢測云平臺效率低的問題。實施例中，云平臺的檢測方法，用于云平臺檢測的檢測平臺采用的檢測方式為瀏覽器/服務(wù)器B/S模式；檢測平臺在接收到檢測指令時，根據(jù)檢測指令確定待測內(nèi)容以及待測內(nèi)容對應(yīng)的執(zhí)行邏輯；檢測平臺根據(jù)待測內(nèi)容從云平臺的配置信息中確定待測內(nèi)容對應(yīng)的配置信息；檢測平臺根據(jù)待測內(nèi)容對應(yīng)的配置信息和待測內(nèi)容對應(yīng)的執(zhí)行邏輯檢測待測內(nèi)容，得到檢測結(jié)果。由于實施例中檢測平臺可通過待測內(nèi)容對應(yīng)的執(zhí)行邏輯來檢測待測內(nèi)容，因此，可以實現(xiàn)檢測平臺自動檢測待測內(nèi)容，不需要測試人員人工檢測，可提高云平臺檢測的效率。南北erp日本跨境電商選品一種改進(jìn)的電商產(chǎn)品痛點分析方法，其中所述方法包括：獲取商品評論數(shù)據(jù)，采集的評論數(shù)據(jù)需要包括產(chǎn)品名稱、用戶評論文本、用戶評論時間，作為評論數(shù)據(jù)集；對采集的評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理操作，包括評論文本進(jìn)行分詞、新詞發(fā)現(xiàn)以及詞性標(biāo)注等處理；產(chǎn)品痛點特征的提取與聚類，利用漢語組塊標(biāo)記，使用SVM進(jìn)行產(chǎn)品特征提取，根據(jù)Apriori算法產(chǎn)生頻繁項集以及TF-IDF閾值過濾，得到產(chǎn)品痛點特征集合，然后基于改進(jìn)的Kmeans++對痛點特征進(jìn)行聚類；整合網(wǎng)上的情感詞庫，利用情感詞庫對產(chǎn)品的痛點特征進(jìn)行情感傾向量化，最終得到電商產(chǎn)品痛點特征得分。電商產(chǎn)品痛點分析為用戶購買決策、企業(yè)競爭策略制定提供重要情報支撐。"

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