随着中国企业逐渐走向海外,越来越多的国内App在海外推广运营,但在运营的过程中也存在很多问题,如不熟悉海外各国语言文化、缺少数据驱动等。此次针对具体运营场景出现的问题,打造了一个为某App海外运营人员服务的运营系统。论文首先从海外市场运营过程中出现的问题入手,对运营人员的需求进行详细的分析。然后按照需求对系统整体架构进行设计,系统采用B/S的架构模式,运用UML面向对象建模技术给出了系统用例图。接着,对系统功能模块进行划分,分为实时爬取不同渠道视频的视频查找模块、为爬取的视频提供分数参考的视频打分模块、预测视频标签和栏目模块、展示文章各国点击量分布和运营数据的数据可视化模块和生成单词测验模块,并将这五大模块再细分为不同子模块,对其重难点进行了详细设计。其中,对视频打分模块进行了重点设计,该模块设计章节详细描述了数据建模的完整过程,通过提取实际业务场景的数据,并对其进行预处理、特征构建和特征筛选,然后分别使用极限森林算法、GBDT算法和Stacking模型融合算法进行数据建模,并在Stacking模型融合算法中改变以往使用同质化算法进行融合的方法,采用差异化明显的算法进行融合,使得在小数据量的情况下有更好的学习效果,接着使用评价指标R~2对三种模型进行对比分析,选出最佳模型进行视频打分。在视频标签栏目预测模块,使用TF-IDF算法提取视频文本信息,并采用余弦相似度计算视频信息的相似值,使用KNN算法进行视频标签和栏目的预测。最后,系统使用Python语言及其Web开发框架Django完成以上功能模块的开发,降低层级间的耦合性,使系统具有更好的可扩展性。目前各个主要功能模块已经初步实现,并通过了系统功能测试和性能测试,试运行良好。总体来说,本项目初步达到了提高运营人员的工作效率、降低人力成本、拉升运营指标的效果,而且对出海互联网企业中的运营过程具有重要的借鉴意义。