大数据思维下街域化“云地摊”管理系统设计

林炫宇 王凌超 岑岗

摘  要： 数字经济越来越发达，传统地摊经济需要适应科技发展及人们对便捷消费的追求。文章深入分析了传统地摊经济的摊位管理、摊主设置、产品交易、物流运行等核心信息，使用SpringBoot、Android、3D街景漫游等技术，提出并设计“云地摊”管理系统。系统包含人员管理、摊位管理、交易追踪、在线配送、流量推广等五大模块，采用街域化销售模式，有效规范线上地摊经营，同时提高客户体验。

关键词： 云地摊; 街域化; 3D街景漫游; 管理系统; 大数据思维

中图分类号：TP311          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）05-41-05

Design of street regionalized "online stall" management system with big data thinking

Lin Xuanyu， Wang Lingchao， Cen Gang

（School of Information and Electronic Engineering， Zhejiang University of Science and Technology， Hangzhou， Zhejiang 310023， China）

Abstract： The digital economy is getting more and more developed， and the traditional stall economy demands to adapt to the development of technology and people's pursuit of convenient consumption. The article deeply analyzes the core information of traditional stall economy such as stall management， stall owner settings， product trades， logistics， etc.， using SpringBoot， Android， 3D street view roaming and other technologies， proposes and designs an "online stall" management system. The system includes five modules： personnel management， stall management， transaction tracking， online distribution and flow promotion. It adopts a street regionalized sales mode to effectively regulate the online stall operations and improve customer experience.

Key words： online stall; street regionalized; 3D street view roaming; management system; big data thinking

0 引言

极具街域化特点的地摊经营，带有街域文化的标签，有其存在价值，其不仅可作为旅游资源，还为解决个人就业发挥出巨大作用[1-4]。

线上化实现“云地摊”，不仅可以解决传统地摊带来的市容面貌、交通安全、交易秩序等诸多隐患[5]，还开启了全新的地摊模式，为其注入新的活力。这种新型地摊模式可以充分利用互联网的共享传播性以及大数据思维的三个核心特点[6]，采用诸多新型多媒体技术以及人工智能算法，赋予地摊兼容并包的互联网发展内涵，提供更加高效的管理机制，为地摊的管理和发展提供新思路。

1 大数据思维与街域化的内涵与特征

1.1 大数据思维

大数据思维是一种从大数据视角出发，应用大数据分析并解决问题的过程中形成的思维[7]。其主要特征包括全样性、相关性与容错性。全样性体现在抽取全体样本进行分析，获得比传统抽样分析[8]更加健壮和可靠的结果;相关性则表现在根据数据的分析结果，寻找与之具有强相关性的信息，从而预测用户的行为;在大数据时代下，全样数据的调查方式极大地提高数据的稳定性，数据中出现的异常、错误等离群数据同样符合数据的实际情况。离群数据通过正常数据进行修正，正常数据通过离群数据实现弹性兼容，极大地提高了分析结果的容错性。

1.2 街域化

街域化是一种基于街区概念的更大范围的地理区域划分，是一种应用场景下的区域划分。不同于传统线上购物平台面向全地域销售的特点，课题组将若干街区合并为一个街域，每个街域间相对独立，有着各自的销售群体与用户群体，但彼此之间又可相互联系、优势互补。这种模式对应的经济概念即为“街域经济”。市场化的需要推动了街域经济的提出，以适应社会主义市场经济[9]。然而，随着市场经济体制的建立和发展，街域经济经历了多次转型与改变。街域化模式不仅便于管理者对该街域中的地摊进行监管，同时也可以从配送成本方面降低摊主的营业门槛。

2 “云地摊”管理系统的提出

“云地摊”是一种依托于“互联网+”的理念和适应“科技新时代”的发展趋势，将线下传统地摊转移到线上的新型地摊模式。“云地摊”通过互联网实现广域共享、资源垂直分布的多层次服务模式。

课题组从大数据思维角度出发，提出了“云地摊”管理系统。对于銷售群体，系统从店面申请、店租等方面降低了准入条件，同时可以扩大其宣传和影响范围;对于用户群体，系统规范了传统地摊较为简陋且无凭证的交易流程。区别于常见的网购平台，系统还为用户群体设计了3D线上逛摊场景，让用户通过控制视角浏览不同摊位，享受沉浸式的购物过程。

3 “云地摊”管理系统的设计

3.1 总体设计

本系统遵循模块化设计（Modular Design）准则，采用C/S模式，依托OCP开发思想，从摊主、管理员、顾客三种角色出发，设计了人员管理、摊位管理、交易追踪、即时配送、流量推广五大模块，并赋予三种角色不同的权限。系统运用互联网架构理念，分离出数据层、视图层、逻辑层和模板层，符合软件工程“高内聚，低耦合”设计标准，极大地提高了事务的处理效率。系统总体设计如图1所示。

在设计各模块时，课题组融入大数据思维的理念，主要表现形式如下：以数据驱动的全样性分析，收集并分析人员、商摊、货品等可用数据;以结果预测的相关性分析，通过依靠多算法引擎驱动的智能推荐算法来计算相似物品及用户画像;以修正兼容的容错性分析，通过大量真实有效的数据，构建具有修正兼容能力的数据模型。

3.2 功能模块设计

3.2.1 人员管理

在人员管理模块中，顾客可分为功能受限的非注册游客和具有全功能体验的注册用户，但未实名的注册用户无法使用支付系统。已实名的注册用户可通过身份申请成为正式摊主，拥有申请和经营摊位的权利。系统管理员可对摊主的身份申请及二级管理员的授权申请进行审核，并有權对违规操作的账号进行封禁处理。管理员还可导出人员数据统计进行数据分析，实现人员的高效管理。

3.2.2 摊位管理

在摊位管理模块中，摊主申请的摊位会默认加入到附近所属街域，受地摊管理员监管。摊主可发起直播对货品进行宣传。正在浏览此摊位的顾客会收到直播提示，选择是否进入直播间，也可以向摊主发起私聊，进行隐私信息咨询。只有被摊主设置为开张状态的摊位可被顾客随机逛到。顾客通过3D街景漫游的形式进入当前位置所在街域的虚拟地图中，以触摸或陀螺仪等操作方式控制视角切换来实现在线“逛摊”。顾客还可选择切换至附近的街域，继续享受沉浸式“云逛摊”的过程。为防止其他街域的摊主未经授权在此街域中摆摊的窜街域行为，系统会实时对摊主进行定位，限制不合规摊位的开张。地摊管理员需要对摊位进行周期性管理，一旦发现违规行为，将及时对其处理。系统管理员则负责某块街域的创建，并对地摊管理员进行授权。功能模块如图2所示。

3.2.3 交易追踪

在交易追踪模块中，顾客与摊主之间的交易会生成订单，内含货品数量、货品价格、付款时间、实付金额等交易详情。交易的付款方式有线上支付、配送到付、自提到付等。当顾客对货品不满意时，可选择货品申诉，直接与摊主联系。摊主需根据交易订单记录及时与顾客协商处理。订单管理员监管从下单到支付的整个交易流程，对于违规交易的摊主或顾客，有权对其进行惩治处理。系统管理员可以对订单管理员进行授权。

3.2.4 即时配送

在即时配送模块中，顾客下单后可选择上门自提、送货上门等配送方式。摊主根据顾客选择的配送方式进行相应的配送操作，实时地更新的配送状态，在确认送达后选择结单。顾客可实时查看配送状态，确认收到后选择结单。双方皆结单后配送正式完成并关闭订单。订单管理员可监督整个配送进程，实时处理摊主与顾客间关于配送的各种纠纷。系统管理员可对订单管理员进行授权操作。

3.2.5 流量推广

流量推广模块继承并发展传统的地摊吆喝，最大程度上还原传统地摊熙熙攘攘的逛摊氛围。摊主可以在“吆喝面板”中为货品编辑并发布吆喝信息，并可对已发布的吆喝进行快捷重发。为防止摊主间的不正当竞争，系统根据摊主的信用积分等诸多因素设计相关鉴级算法，控制其吆喝发布频率。顾客在吆喝页面或直播间会接收到吆喝信息，选择点击感兴趣的吆喝可跳转至摊位查看详情。若顾客对繁多的吆喝感觉烦乱，可设置条件屏蔽吆喝。推广管理员对摊主的吆喝进行审核，屏蔽拦截违规吆喝，将合规的吆喝推送给顾客。同时摊主和推广管理员可以获取不同权限级的吆喝推送数据统计以及诸多数据分析，如推广转化率等，为摊主销售模式的调整和完善流量推广模块提供数据支持。系统管理员可对推广管理员进行授权操作。功能模块如图3所示。

4 系统实现

4.1 技术架构

4.1.1 客户端

客户端使用Kotlin语言进行Android开发，采用MVVM（Model-View-ViewModel）模式设计。相对于传统的MVC模式，MVVM模式无须直接操作DOM[10]，可以更清楚地将用户界面（UI）开发从应用程序的业务逻辑与行为中分离[11]，更利于后期项目的维护。其中Model层通过Retrofit网络框架和Gson数据解析框架请求并获取接口返回数据，并将其返回至ViewModel层;ViewModel层负责Model层和View层间的数据中转，通过分离Model层和View层，避免在View层开发时需要书写Model层的逻辑代码;View层通过响应式（Reactive）改变和视图组件化（Composable）的方式，生成和展示用户界面，提供人机交互的接口。客户端架构如图4所示。

4.1.2 服务端

服务端基于LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP）模式进行环境搭建，使用Tomcat作为Web容器。课题组使用Java作为后端主要开发语言，以SpringBoot框架作为后端基础架构，采用关系型数据库MySQL为存储仓库，开发出符合Restful规范的API接口;在数据处理上，Spring Data 封装了各种CRUD的接口，Hibernate则为上述接口提供了具体的ORM映射实现，为繁琐的数据库操作提供了极大的便利;在访问安全上，使用Spring Security+JWT实现基于用户角色的权限控制，充分利用控制反转（IOC）和面向切面编程（AOP）功能，为管理员、摊主、顾客等身份下的各种业务逻辑处理场景定制了不同的访问权限。

推荐算法方面，课题组使用Python语言进行功能实现。通过jieba中文分词框架搭建TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文件频率）模型，将搜索语句进行词向量化并赋予对应权重，实现基于关键字的智能搜索接口。同时课题组通过使用sklearn、Tensorflow等机器学习框架，搭建多评判准则的混合协同过滤推荐模型，实现多场景下对顾客和摊主的双向推荐预测，如基于顾客行为和导流物品标签的直播、摊位、货品推荐，以及基于用户画像的销售热点及货品销售额的分析预测等。服务端架构如图5所示。

4.2 核心技术应用

4.2.1 3D街景

Three.js是一款基于原生WebGL封装运行的三维引擎，应用极为广泛。它通过场景（scene）、相机（camera）、渲染器（renderer）三要素，绘制出精美的3D街景。系统通过WebGLRenderer渲染器进行场景渲染，依次对容器、场景、相机、渲染器等对象进行初始化。随后将单张球状全景图贴入材质（material），与球体（geometry）一起添加至网格对象（mesh）中，最终将网格对象放入场景。当场景和相机准备就绪后，渲染器调用render方法，将场景和相机作为参数传入，实现画面的更新。

系统将摊位以可视化方式分布于3D街景中，并为用户提供两种控制方式。

其一为陀螺儀控制方式。陀螺仪是一种用于检测物体空间位置状态的装置。手机的陀螺仪传感器可以实时监测手机的位置变化信息，系统以此实时更新3D街景中的摄像机视角，带给用户沉浸式的体验，实现云逛地摊的效果。

其二为传统的手势控制方式，通过注册监听用户对屏幕的按下、弹起、滑动、多点触摸缩放等触摸事件，获取屏幕二维坐标变更数据，并将其转化为3D街景中的经纬度坐标变更数据，通知渲染器根据新坐标进行重渲染，进而实现3D街景画面的实时更新显示。

4.2.2 流式加载

Three.js的运行依赖于Web框架，它与原生安卓app各自运行在相对独立的环境中，这带来了用户体验较差、数据难以交互等问题。为此，课题组采用了uni-app框架实现3D街景流式加载运行。

uni-app是一款基于Vue的webapp框架，它可以与安卓原生兼容，并支持以原生安卓程序为宿主。系统借鉴微信小程序的运行模式，将3D街景功能编写为uni-app小程序，并将其打包内置于app资源中，通过uni-app提供的sdk实现流式加载。这种方式保证了3D街景运行于app环境内，同时还允许宿主与小程序之间传递各种参数，实现良好的数据交互。

4.2.3 直播技术

系统给摊主与顾客提供了一套直播交流方案。具体实现如下。

在摊主端中，主要实现直播的推流操作。首先，App通过FFmpeg框架实时获取摊主直播的原始视频RGB数据和原始音频PCM数据，并分别编码压缩成H264格式的压缩视频码流和ACC格式的压缩音频码流，随后将两个压缩流合并封装成FLV格式文件。最后，通过RTMP（实时消息传送协议）对文件数据进行封包，并发送至服务器，至此实现全程的推流操作。

在服务器中，系统采用Nginx搭建流媒体服务器，存储并分发流媒体数据至CDN（内容分发网络）节点上。

在播放端，App向CDN节点请求获得流媒体数据，并依次通过对数据进行解协议、解封装、解码操作，获得其原始的音视频数据，最终通过播放器的加载，实现直播功能。

5 结束语

随着数字经济和科学技术的不断发展，传统地摊的局限性愈发明显。系统通过对现实地域进行街域化划分的方式来降低摊主的运营成本和管理者的管理难度，使用大数据思维构建多引擎推荐算法实现买卖双方相互导流。同时系统还采用3D街景漫游技术给用户带来沉浸式体验。这在某种程度上是推动地摊经济发展的新尝试。系统起意于疫情大环境，延伸并拓展至诸多领域，促进当地批发零售业和旅游业的发展，对构新型地摊模式有重要的参考意义。系统在复杂支付环境的兼容和处理上，还存在着一定的局限性，需改进优化。此外，将本系统与线下配送服务更好地有机结合也是需进一步研究的内容。

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