態(tài)度問題是一種挑戰(zhàn)，但治療它有許多不同的方法。首先，要識別問題的根源。這可能是由于不適當?shù)谋O(jiān)管或不良環(huán)境；或者可能是由于員工現(xiàn)實的壓力和標準的制定有所出入。
然后，嘗試與員工開誠布公地交談。了解他們的意見和感受，同時為他們提供支持和解決方案。
這將幫助他們重新認識到他們在公司的重要性，并顯示出管理層對員工的關注。
與此同時，為員工提供培訓課程和發(fā)展計劃，讓他們有機會提高技能和表現(xiàn)。
最后，表彰成功，并贊賞員工的工作。
這將改善員工的信心和工作效率，因此他們的態(tài)度也會得到改善。 總而言之，態(tài)度問題需要創(chuàng)造性的解決方案，而不是簡單地懲罰員工。
在KPI考核過程中，可能會出現(xiàn)以下態(tài)度問題：1. 不配合或抵觸態(tài)度：員工可能不愿意配合或抵觸KPI考核，認為這種評估方式不公平或不準確。他們可能會表現(xiàn)出消極的態(tài)度，不積極參與KPI考核的過程。2. 漠視態(tài)度：員工可能對KPI考核持漠視態(tài)度，認為考核結果對自己的工作沒有影響或意義，因此不重視KPI的設定和達成。3. 過度關注態(tài)度：有些員工可能過度關注KPI考核，在達成KPI指標成為唯一的目標，忽視了其他重要的工作方面，從而影響了整體的工作效果。4. 不負責任態(tài)度：在KPI考核中，一些員工可能表現(xiàn)出不負責任的態(tài)度，不確保自己的工作能夠按時按質完成，以達到設定的KPI指標。5. 不合作態(tài)度：一些員工可能在KPI考核中表現(xiàn)出不合作的態(tài)度，不愿意與同事或其他部門進行合作，以達成共同的KPI目標。這會影響團隊的合作效率和整體績效。6. 懶散態(tài)度：一些員工可能在KPI考核中表現(xiàn)出懶散的態(tài)度，不愿意付出額外的努力來達到KPI指標，只滿足最低要求。7. 短期主義態(tài)度：一些員工可能對KPI考核有著短期主義的態(tài)度，只關注即時的結果，不愿意在長期內為實現(xiàn)更好的績效而努力。這些態(tài)度問題可能會影響員工的工作表現(xiàn)和整體績效，因此，應該通過激勵措施、培訓和溝通來解決這些問題，提高員工對KPI考核的積極性和合作性。
態(tài)度不好的話可以投訴，或者是給他差評。
如果您對多多平臺上商家的服務態(tài)度有問題，可以通過以下幾種方式進行申訴：
1. 在多多平臺上直接給商家留言或評價：如果您在使用多多平臺時遇到了服務態(tài)度問題，可以在訂單評價或者訂單留言中反映您的問題。商家會在看到您的反饋后盡快聯(lián)系您處理相關問題。
2. 通過多多平臺客服進行投訴與申訴：如果直接和商家無法溝通或者處理不了問題，可以聯(lián)系多多平臺的在線客服人員。客服人員會核實您的情況并為您提供幫助。
3. 撥打多多平臺售后電話進行投訴與申訴：如果以上兩種方式不行，可以撥打多多平臺售后電話進行投訴與申訴，獲取更加專業(yè)化和優(yōu)質的服務。
需要注意的是，在進行投訴與申訴時，請保留好相關證據（例如聊天記錄、截圖等），以便于更好地說明情況。同時在表達意見和情緒方面要注意文明用語，不要使用過激和不合理的語言。
如果在拼多多平臺遇到了服務態(tài)度不佳的問題，可以通過以下幾種途徑來解決：1. 在拼多多APP中提交意見反饋，向其反映問題和投訴服務態(tài)度不佳的情況。2. 進入拼多多客服服務中心，在“幫助中心-拼多多客服-投訴與建議”中查詢相關問題，或向客服人員說明情況。3. 如果以上方法無法解決問題，可以考慮撥打拼多多官方客服電話，通過電話向其反映問題和投訴服務態(tài)度不佳的情況。4. 若以上三種方法均無效可考慮通過法律渠道進行維護。在向消費維權部門或法院提出投訴或者訴訟時，需要準備好_
每個人問的問題都不一樣所以大家隨機應變吧，通常面試10分鐘左右）首先是自我介紹，以前的工作經歷，興趣愛好，以及每個月有多長時間可以做云客服，接著就是快遞問題了。關于快遞送貨不上門/上門取件，物流長時間不更新，快遞員電話聯(lián)系不上，等
1 先傾聽客戶的問題和/投訴 向客戶道歉
2 安撫客戶/重視客戶（回答：不要著急，我能理解您的心情，感同身受 等字樣）核實客戶問題（請您稍等1—2分鐘我?guī)湍藢嵰幌?）核實后（感謝您的耐心等待）
3 積極解決客戶問題（讓業(yè)務員主動聯(lián)系客戶）
【2】關于快遞丟失/損壞
解決方案1核實客戶是發(fā)件人還是收件人
收件人：拒簽/聯(lián)系商家退貨
發(fā)件人：憑借底單到向快遞站索要賠償。
【3】關于客服情緒激動/語言過激/無理取鬧
1安撫客戶情緒，委婉拒絕了。（面試官可能問你的態(tài)度。）
以上話術基本可以套用大部分問題。
【4】關于自己態(tài)度問題
1遇到情緒激動語言過激的客服時（不能辱罵客戶，控制自己的情緒）
2面對客戶對你滿意的評價時（表示對客戶的感謝，最后對客戶的祝福）
【5】關于你對客服的理解哪些應該哪些不應該
1應該：對客戶問題的積極響應，禮貌用語，控制自己的情緒，快速解決問題
2不應該：言語過激，情緒失控，對客戶解決問題消極怠慢，掛客戶電話
企業(yè)管理的關鍵在于溝通，沒有良好的溝通，就沒有高效的管理，也就沒有良好的企業(yè)運行狀態(tài)。
企業(yè)管理溝通中存在的問題
企業(yè)管理中，溝通主要存在以下幾種類型：自上而下、自下而上和橫向溝通。
1、 自上而下溝通中存在的問題：
在自上而下的溝通中，其內容最主要是上情下達，如何正確、全面的將管理者的意圖、目的傳達到基層管理者以及員工的層面，是此類溝通中需要解決的主要問題。
當前的企業(yè)管理溝通中，管理者的意圖在向下傳達的過程中經常會丟失一部分信息，導致基層管理者及員工接收到的信息不完整、不清晰，使工作產生偏差。出現(xiàn)這種情況的主要原因在于管理者，管理者對于溝通的方式方法重視不夠，常常出現(xiàn)用自己的認知框架去解釋別人行為的現(xiàn)象。并且在向下級傳達信息時，以自己能理解但對方未必理解的方式進行溝通，語言刻板且惜字如金，溝通效率十分低下。也有的管理者表達方式不恰當，帶有強烈的個人情緒色彩，也會導致信息傳達不準確。
另外，管理者在向下級傳達信息時，只有單方向的發(fā)出信息渠道，沒有回收反饋信息的渠道。管理者不會傾聽接收方的質疑、求證。往往信息傳達下去就石沉大海，至于有沒有被接收被理解被執(zhí)行，就不得而知了。中國企業(yè)的管理者對信息反饋的重視程度遠遠不夠，特別是傳統(tǒng)國企中，上級對下級只有命令和要求，習慣了單方向的信息傳遞，沒有反饋修正，往往一個指令經過層層傳達，到最后已經面目全非，嚴重失真。執(zhí)行下來必定也得不到最初想要的結果。如果能在信息逐層下達的過程中建立反饋機制，允許信息接收方就不清楚或者理解不透徹的內容向上溝通，就可以修正信息傳達過程中產生的偏差，確保真實完整的向下傳遞。
2、 自下而上溝通中存在的問題：
自下而上的溝通，主要分為三個層級，基層員工向基層管理者提出的意見和建議，基層管理者向中層管理者做的工作匯報以及中層管理者向高層管理者所做的工作匯報。自下而上溝通中存在的最主要問題就是溝通渠道陳舊，溝通內容刻板、公式化。缺乏主動溝通的積極性和創(chuàng)新性。究其原因主要是僵化的溝通體制以及長期以來的官僚主義作風所導致，下屬在向上級匯報時采用例行公事的態(tài)度，多是套話、大話、空話，報喜不報憂，夸大工作成績，忽略工作中存在的問題，遇到問題不愿意主動向上級匯報，有了新的創(chuàng)意和想法不愿意積極向上反映，只一味的接收任務，很少發(fā)揮主觀能動性與上級溝通，害怕被上級批評，不愿做出頭鳥，多一事不如少一事、只求現(xiàn)世安穩(wěn)的混日子思想在國有企業(yè)等傳統(tǒng)的企業(yè)中比較明顯。甚至出現(xiàn)一種現(xiàn)象，企業(yè)里分成兩種人，一種是見到上級就躲，不自覺的躲避上層管理者，更別說主動匯報了。另一種是積極接近上級管理者，但只進行非工作內容的溝通，目的是拉近私人距離，而不是為了更好的完成工作，可以說自下而上的溝通不暢是非常普遍的問題。
另外有些企業(yè)里員工有向上溝通的愿望，卻沒有溝通的渠道，很多傳統(tǒng)的特別是國有企業(yè)里面，自下而上的溝通渠道非常陳舊，只有月度匯報、大會小會等例行公事的溝通渠道，沒有靈活有效的、以解決問題為目的的有效渠道?；鶎訂T工及管理者，想向上級反映問題以便得到指導，卻找不到路徑，甚至有的企業(yè)中，要靠經營上下級的私交來達到這一目的，是非常不科學也不合理的。因此在當今科技發(fā)展飛快的今天，創(chuàng)新溝通渠道是企業(yè)建立良好溝通機制的必修課，減少自下而上溝通的層級，使溝通能有效、快速的到達上層管理者，對于企業(yè)應對突發(fā)事件、及時決策避免損失有著至關重要的意義。
3、 橫向溝通中存在的問題：
橫向溝通在企業(yè)發(fā)展中的作用至關重要，特別是業(yè)務層面需要協(xié)調配合的工作內容，其效率高低很大程度上取決于橫向溝通的效率和成果。企業(yè)中有效的橫向溝通可以簡化信息傳遞渠道，保障信息傳播的效率。目前企業(yè)中橫向溝通非常欠缺，溝通的效率和信息的真實性、完整性以及準確性都不能保證，目前最常見的是只有在某一個層級上，特別是高層管理者之間才有橫向溝通，信息要經過向上再向下的過程，效率非常低。
當前企業(yè)中的橫向溝通多以非正式渠道進行，個人色彩濃厚，溝通的效率受個人的表達方式、情緒色彩影響大，沒有行之有效的溝通渠道，無專門進行此類工作的'組織和專業(yè)人員，往往是小道消息滿天飛，有用的信息卻不能有效傳達。沒有制度性，不產生效力，導致決策緩慢，貽誤時機。因此橫向溝通最重要的是要建立專門的組織，制定溝通制度，打通溝通渠道，有專業(yè)的信息員對信息進行整理、修繕、篩選以及發(fā)布和接收。
解決企業(yè)溝通問題的對策
1、 對管理者進行溝通培訓，對管理者的溝通能力進行考核。
一個具有競爭性的溝通戰(zhàn)略的實施以及改變企業(yè)對溝通重要性認識不足的現(xiàn)狀，取決于管理者的溝通思想和理念，管理者的溝通習慣、風格和理念不僅影響著企業(yè)的溝通效率，同時也對員工的溝通理念、習慣和風格有所影響。這是由管理者在企業(yè)中的作用和地位決定的。要想將企業(yè)變成一個溝通有效的企業(yè)，就要對企業(yè)的中高層管理者進行溝通方式方法以及技巧手段的專項培訓，使管理者認識到溝通的重要性，掌握溝通的各種技巧，并且具體制定溝通策略、推行決策實施。此外，對高層管理者還要進行溝通戰(zhàn)略計劃方面的培訓，在公司的戰(zhàn)略規(guī)劃中加入溝通戰(zhàn)略的內容，使溝通作為一項戰(zhàn)略目標進行實行。并且還要對管理者的溝通能力進行考核，作為工作績效的一個部分，引導并促使企業(yè)管理者積極主動的踐行溝通策略，提高溝通能力。
2、 推行溝通制度化，制定溝通規(guī)范，創(chuàng)新溝通渠道。
早在20世紀20年代，“組織管理之父”馬克思 韋伯就提出了著名的理想的行政組織理論，強調了制度規(guī)范對于大中型企業(yè)的重要性。沒有制度規(guī)范，處于企業(yè)管理核心的溝通內容就很難推行并堅持下去，溝通就無法正常開展，溝通的風格和原則就會隨著管理者的更換而改變，缺乏穩(wěn)定性。制定管理溝通的制度規(guī)范主要側重以下幾個方面，即溝通對象的確定、溝通渠道的選擇、溝通時效的把握、溝通反饋的落實以及溝通的頻率。一旦形成，就以制度的形式確定下來，不能隨意更改，作為企業(yè)管理的一項重要依據進行執(zhí)行。
傳統(tǒng)溝通渠道往往存在層級多、反饋慢的弊端，在互聯(lián)網時代、信息技術空前發(fā)達的今天，企業(yè)應該有意識的創(chuàng)新溝通渠道，讓先進的科技為企業(yè)溝通管理服務，比如公司層面的重要戰(zhàn)略性內容溝通可以采取現(xiàn)場會議、視頻會議、電話會議、內部局域網等方式，特別是視頻和電話會議應用了高科技手段，沒有地點的限制，靈活高效。業(yè)務層面以及員工之間的溝通、部門之間的溝通也可以利用公司內部BBS、郵箱、企業(yè)QQ群、企業(yè)內部局域網等方式進行快捷有效溝通。但需要注意的是，使用信息技術手段也要善加規(guī)范，現(xiàn)代信息平臺提供了高效溝通方式的同時也存在信息冗雜、復制便捷、虛假信息泛濫以及方便篡改等弊端，要對此類信息手段進行約束和管控，加強信息技術管理人員隊伍的建設，對信息傳播的方式方法和內容渠道進行有效的規(guī)范和監(jiān)督，留存?zhèn)浞?，并在重大決策等內容上仍以傳統(tǒng)溝通渠道為主要手段，日常溝通中也以傳統(tǒng)渠道為輔助，整合各種溝通渠道，形成一個揚長避短、相輔相成的溝通渠道網絡，最大限度的提高溝通效率和保證信息安全。
3、 成立專門的溝通部門
溝通是一門藝術，也是一門技術，溝通在企業(yè)管理中的重要性決定了企業(yè)應該用專業(yè)的人員去從事這項工作，成立專門的溝通部門來負責企業(yè)的內外溝通。同時也應該在各職能部門中設立專門的信息員，負責內外信息的集中發(fā)收，形成在全企業(yè)范圍內，由溝通部門統(tǒng)管、各職能部門專人對口的溝通組織構架，統(tǒng)一平臺、統(tǒng)一標準。其中溝通部門的主要職責是：制定企業(yè)溝通戰(zhàn)略并配合有關部門執(zhí)行、對企業(yè)溝通活動進行計劃、組織、實施和控制、對企業(yè)管理者的決策提供數(shù)據支持、對溝通效果進行反饋和評估、并提出進一步改進的建議等。同時也應當擔任企業(yè)對外和對內溝通的主要執(zhí)行部門，特別是在危機公關、重大決策的過程中扮演溝通的具體實施者的角色。而各部門的信息員的主要職責是接收部門外部的信息，整理、篩選并向部門管理者進行匯報，向部門全體員工發(fā)布公司決策、通知等，同時整理歸納部門內部員工意見和建議向上級反饋。作為橫向溝通的固定接口人，與其他部門的信息員進行點對點溝通，使部門間橫向溝通渠道保持暢通、規(guī)范、一致性。
成立專門的溝通部門進行溝通，從一定程度上可以改變企業(yè)溝通主體缺、溝通事務落不到實處的現(xiàn)象。
首先要開門見山，直奔主題。說明此次的會議上討論禮貌和態(tài)度的問題時，是對我們很重要的。
然后要說明禮貌和態(tài)度，在日常工作和日常學習生活中有什么樣的幫助。把禮貌和態(tài)度的問題從書面上轉化到日常生活工作當中去。然后用自己的實際情況舉例進行說明。
之前看了Mahout官方示例 20news 的調用實現(xiàn)；于是想根據示例的流程實現(xiàn)其他例子。網上看到了一個關于天氣適不適合打羽毛球的例子。
訓練數(shù)據：
Day Outlook Temperature Humidity Wind PlayTennis
D1 Sunny Hot High Weak No
D2 Sunny Hot High Strong No
D3 Overcast Hot High Weak Yes
D4 Rain Mild High Weak Yes
D5 Rain Cool Normal Weak Yes
D6 Rain Cool Normal Strong No
D7 Overcast Cool Normal Strong Yes
D8 Sunny Mild High Weak No
D9 Sunny Cool Normal Weak Yes
D10 Rain Mild Normal Weak Yes
D11 Sunny Mild Normal Strong Yes
D12 Overcast Mild High Strong Yes
D13 Overcast Hot Normal Weak Yes
D14 Rain Mild High Strong No
檢測數(shù)據：
sunny，hot，high，weak
結果：
Yes=》 0.007039
No=》 0.027418
于是使用Java代碼調用Mahout的工具類實現(xiàn)分類。
基本思想：
1. 構造分類數(shù)據。
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
接下來貼下我的代碼實現(xiàn)=》
1. 構造分類數(shù)據：
在hdfs主要創(chuàng)建一個文件夾路徑 /zhoujainfeng/playtennis/input 并將分類文件夾 no 和 yes 的數(shù)據傳到hdfs上面。
數(shù)據文件格式，如D1文件內容： Sunny Hot High Weak
2. 使用Mahout工具類進行訓練，得到訓練模型。
3。將要檢測數(shù)據轉換成vector數(shù)據。
4. 分類器對vector數(shù)據進行分類。
這三步，代碼我就一次全貼出來；主要是兩個類 PlayTennis1 和 BayesCheckData = =》
package myTesting.bayes;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.util.ToolRunner;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.training.TrainNaiveBayesJob;
import org.apache.mahout.text.SequenceFilesFromDirectory;
import org.apache.mahout.vectorizer.SparseVectorsFromSequenceFiles;
public class PlayTennis1 {
private static final String WORK_DIR = "hdfs://192.168.9.72:9000/zhoujianfeng/playtennis";
/*
* 測試代碼
*/
public static void main(String[] args) {
//將訓練數(shù)據轉換成 vector數(shù)據
makeTrainVector();
//產生訓練模型
makeModel(false);
//測試檢測數(shù)據
BayesCheckData.printResult();
}
public static void makeCheckVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"testinput";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-test-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失??！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeTrainVector(){
//將測試數(shù)據轉換成序列化文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"input";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SequenceFilesFromDirectory sffd = new SequenceFilesFromDirectory();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-ow"};
ToolRunner.run(sffd, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("文件序列化失?。?#34;);
System.exit(1);
}
//將序列化文件轉換成向量文件
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-seq";
String output = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(output);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
SparseVectorsFromSequenceFiles svfsf = new SparseVectorsFromSequenceFiles();
String[] params = new String[]{"-i",input,"-o",output,"-lnorm","-nv","-wt","tfidf"};
ToolRunner.run(svfsf, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("序列化文件轉換成向量失敗！");
System.out.println(2);
}
}
public static void makeModel(boolean completelyNB){
try {
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String input = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"tennis-vectors"+Path.SEPARATOR+"tfidf-vectors";
String model = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"model";
String labelindex = WORK_DIR+Path.SEPARATOR+"labelindex";
Path in = new Path(input);
Path out = new Path(model);
Path label = new Path(labelindex);
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if(fs.exists(in)){
if(fs.exists(out)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(out, true);
}
if(fs.exists(label)){
//boolean參數(shù)是，是否遞歸刪除的意思
fs.delete(label, true);
}
TrainNaiveBayesJob tnbj = new TrainNaiveBayesJob();
String[] params =null;
if(completelyNB){
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow","-c"};
}else{
params = new String[]{"-i",input,"-el","-o",model,"-li",labelindex,"-ow"};
}
ToolRunner.run(tnbj, params);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("生成訓練模型失??！");
System.exit(3);
}
}
}
package myTesting.bayes;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.fs.PathFilter;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.BayesUtils;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.NaiveBayesModel;
import org.apache.mahout.classifier.naivebayes.StandardNaiveBayesClassifier;
import org.apache.mahout.common.Pair;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.PathType;
import org.apache.mahout.common.iterator.sequencefile.SequenceFileDirIterable;
import org.apache.mahout.math.RandomAccessSparseVector;
import org.apache.mahout.math.Vector;
import org.apache.mahout.math.Vector.Element;
import org.apache.mahout.vectorizer.TFIDF;
import com.google.common.collect.ConcurrentHashMultiset;
import com.google.common.collect.Multiset;
public class BayesCheckData {
private static StandardNaiveBayesClassifier classifier;
private static Map<String, Integer> dictionary;
private static Map<Integer, Long> documentFrequency;
private static Map<Integer, String> labelIndex;
public void init(Configuration conf){
try {
String modelPath = "/zhoujianfeng/playtennis/model";
String dictionaryPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/dictionary.file-0";
String documentFrequencyPath = "/zhoujianfeng/playtennis/tennis-vectors/df-count";
String labelIndexPath = "/zhoujianfeng/playtennis/labelindex";
dictionary = readDictionnary(conf, new Path(dictionaryPath));
documentFrequency = readDocumentFrequency(conf, new Path(documentFrequencyPath));
labelIndex = BayesUtils.readLabelIndex(conf, new Path(labelIndexPath));
NaiveBayesModel model = NaiveBayesModel.materialize(new Path(modelPath), conf);
classifier = new StandardNaiveBayesClassifier(model);
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
System.out.println("檢測數(shù)據構造成vectors初始化時報錯。。。。");
System.exit(4);
}
}
/**
* 加載字典文件，Key: TermValue； Value：TermID
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<String, Integer> readDictionnary(Configuration conf, Path dictionnaryDir) {
Map<String, Integer> dictionnary = new HashMap<String, Integer>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
String name = path.getName();
return name.startsWith("dictionary.file");
}
};
for (Pair<Text, IntWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<Text, IntWritable>(dictionnaryDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
dictionnary.put(pair.getFirst().toString(), pair.getSecond().get());
}
return dictionnary;
}
/**
* 加載df-count目錄下TermDoc頻率文件，Key: TermID； Value：DocFreq
* @param conf
* @param dictionnaryDir
* @return
*/
private static Map<Integer, Long> readDocumentFrequency(Configuration conf, Path documentFrequencyDir) {
Map<Integer, Long> documentFrequency = new HashMap<Integer, Long>();
PathFilter filter = new PathFilter() {
@Override
public boolean accept(Path path) {
return path.getName().startsWith("part-r");
}
};
for (Pair<IntWritable, LongWritable> pair : new SequenceFileDirIterable<IntWritable, LongWritable>(documentFrequencyDir, PathType.LIST, filter, conf)) {
documentFrequency.put(pair.getFirst().get(), pair.getSecond().get());
}
return documentFrequency;
}
public static String getCheckResult(){
Configuration conf = new Configuration();
conf.addResource(new Path("/usr/local/hadoop/conf/core-site.xml"));
String classify = "NaN";
BayesCheckData cdv = new BayesCheckData();
cdv.init(conf);
System.out.println("init done...............");
Vector vector = new RandomAccessSparseVector(10000);
TFIDF tfidf = new TFIDF();
//sunny，hot，high，weak
Multiset<String> words = ConcurrentHashMultiset.create();
words.add("sunny",1);
words.add("hot",1);
words.add("high",1);
words.add("weak",1);
int documentCount = documentFrequency.get(-1).intValue(); // key=-1時表示總文檔數(shù)
for (Multiset.Entry<String> entry : words.entrySet()) {
String word = entry.getElement();
int count = entry.getCount();
Integer wordId = dictionary.get(word); // 需要從dictionary.file-0文件（tf-vector）下得到wordID，
if (StringUtils.isEmpty(wordId.toString())){
continue;
}
if (documentFrequency.get(wordId) == null){
continue;
}
Long freq = documentFrequency.get(wordId);
double tfIdfValue = tfidf.calculate(count, freq.intValue(), 1, documentCount);
vector.setQuick(wordId, tfIdfValue);
}
// 利用貝葉斯算法開始分類,并提取得分最好的分類label
Vector resultVector = classifier.classifyFull(vector);
double bestScore = -Double.MAX_VALUE;
int bestCategoryId = -1;
for(Element element: resultVector.all()) {
int categoryId = element.index();
double score = element.get();
System.out.println("categoryId:"+categoryId+" score:"+score);
if (score > bestScore) {
bestScore = score;
bestCategoryId = categoryId;
}
}
classify = labelIndex.get(bestCategoryId)+"(categoryId="+bestCategoryId+")";
return classify;
}
public static void printResult(){
System.out.println("檢測所屬類別是："+getCheckResult());
}
}
1. 請介紹一下WebGIS的概念和作用，以及在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
WebGIS是一種基于Web技術的地理信息系統(tǒng)，通過將地理數(shù)據和功能以可視化的方式呈現(xiàn)在Web瀏覽器中，實現(xiàn)地理空間數(shù)據的共享和分析。它可以用于地圖瀏覽、空間查詢、地理分析等多種應用場景。WebGIS的優(yōu)勢包括易于訪問、跨平臺、實時更新、可定制性強等，但也面臨著數(shù)據安全性、性能優(yōu)化、用戶體驗等挑戰(zhàn)。
2. 請談談您在WebGIS開發(fā)方面的經驗和技能。
我在WebGIS開發(fā)方面有豐富的經驗和技能。我熟悉常用的WebGIS開發(fā)框架和工具，如ArcGIS API for JavaScript、Leaflet、OpenLayers等。我能夠使用HTML、CSS和JavaScript等前端技術進行地圖展示和交互設計，并能夠使用后端技術如Python、Java等進行地理數(shù)據處理和分析。我還具備數(shù)據庫管理和地理空間數(shù)據建模的能力，能夠設計和優(yōu)化WebGIS系統(tǒng)的架構。
3. 請描述一下您在以往項目中使用WebGIS解決的具體問題和取得的成果。
在以往的項目中，我使用WebGIS解決了許多具體問題并取得了顯著的成果。例如，在一次城市規(guī)劃項目中，我開發(fā)了一個基于WebGIS的交通流量分析系統(tǒng)，幫助規(guī)劃師們評估不同交通方案的效果。另外，在一次環(huán)境監(jiān)測項目中，我使用WebGIS技術實現(xiàn)了實時的空氣質量監(jiān)測和預警系統(tǒng)，提供了準確的空氣質量數(shù)據和可視化的分析結果，幫助政府和公眾做出相應的決策。
4. 請談談您對WebGIS未來發(fā)展的看法和期望。
我認為WebGIS在未來會繼續(xù)發(fā)展壯大。隨著云計算、大數(shù)據和人工智能等技術的不斷進步，WebGIS將能夠處理更大規(guī)模的地理數(shù)據、提供更豐富的地理分析功能，并與其他領域的技術進行深度融合。我期望未來的WebGIS能夠更加智能化、個性化，為用戶提供更好的地理信息服務，助力各行各業(yè)的決策和發(fā)展。
