网上花店产品智能推荐与预定分析系统研究学士学位论文.doc

【网上花店产品智能推荐与预定分析系统研究】 随着电子商务的发展，网上花店作为一种新兴的花卉销售模式，逐渐成为人们购买花卉的主要渠道。然而，现有的许多网上花店销售系统缺乏有效的预测和分析功能，这对于花卉销售的可持续发展和制定精准的营销策略至关重要。本论文针对这一问题进行了深入研究，旨在构建一个能够实现智能推荐与预定分析的系统。 论文首先对花卉销售预测的影响因素进行了详细分析，包括季节变化、节日效应、消费者购买习惯、市场竞争状况等多个方面。通过对这些因素的探讨，论文明确了预测模型所需考虑的关键变量。 在预测算法的选择上，论文研究并比较了多种预测方法，最终筛选出了两种适应性较强的预测算法，可能是时间序列分析（如ARIMA模型）和机器学习算法（如随机森林、支持向量机等）。通过对这两种算法进行改进和优化，论文实现了对销售额和销售量的精确预测。通过对比实际销售数据与预测结果，确定了最适合花店业务需求的预测模型。 论文的另一个重点是智能推荐系统的设计。借助用户行为分析、商品关联规则挖掘以及用户画像构建，系统能够根据消费者的购买历史、偏好和行为模式，推荐相应的花卉产品，从而提高用户满意度和购买转化率。推荐系统可能采用了协同过滤、内容过滤或者混合推荐策略，以实现更个性化和精准的推荐效果。 此外，该系统还包含了预定分析功能，能够对订单数据进行实时监控和深度分析，为企业提供关于消费者需求差异、销售趋势以及库存管理的洞察，帮助企业提前做好资源配置和营销策略规划。 关键词：网上花店，预定分析系统，JSP，智能推荐，销售预测 本研究对于网上花店行业的运营具有重要意义，它不仅提升了预测的准确性，帮助商家更好地理解市场动态，而且通过智能推荐系统提升了顾客购物体验，促进了销售增长。同时，该系统的建立也为其他类型的在线零售业提供了可借鉴的模式和方法。