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基于数据挖掘技术的购物网站设计与实现毕业论文.doc
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基于数据挖掘技术的购物网站设计与实现毕业论文.doc
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I
题目类型: 设 计
(设计、论文、报告)
桂林理工大学
GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
本 科 毕 业 设 计 ( 论 文 )
题目: 基于数据挖掘技术的购物网站设计与实现
II
摘 要
随着信息化时代的来临,对人们的传统生活方式产生了巨大的冲击,越来越多的人
选择了网上购物,然而,在电子商务蓬勃发展与广泛应用的同时,所有电子商务决策者
们都面临着一个棘手的问题:如何在不涉及用户隐私的情况下对网站上的海量信息进行
挖掘,并将挖掘结果应用于电子商务决策支持,以此来提升电子商务竞争力。WEB 数据
挖掘技术应运而生,WEB 数据挖掘作为电子商务系统的一项重要应用技术,为电子商务
公司的商业决策提供强有力的支持。但是目前国内的大多数中小型电子商务企业,其电
子商务发展还不是很完善,对 WEB 数据挖掘技术与电子商务结合为电子商务提供决策支
持方面,无论是理论研究还是应用研究都还不是很完善。基于此,本文主要从应用的角
度将 WEB 数据挖掘技术与中小企业电子商务结合进行探讨和研究。并根据现有的网上购
物系统的现状而设计开发的电子商务平台。它不但可以扩大商家的规模和市场影响力,
而且可以减少企业的经营成本,提高工作效率。
本系统主要为用户提供了用户注册,购物车管理,商品搜索,商品推荐,个性化页
面,用户资料修改等功能,为管理员提供了商品管理,用户信息管理,新闻信息管理,
广告链接管理等功能。在设计方面,本系统采用 B/S 三层结构,同时使用 JSP 技术进行
动态页面的设计,从系统的安全性和代码的可重用性方面考虑,运用 JavaBeans 对程序
的关键代码进行封装。后台数据库选用 MS SQL server 数据库。
关键词:电子商务; 购物网站; 数据挖掘; JavaBeans
III
Based on data mining technology shopping site
Student: Qin Liquan Teacher: Chen Xiaohui
Abstract:With the advent of the information age,the traditional way of life made a huge
impact, more and more people choose an online shopping, however, With the quick
development and wide application of e-commerce,all decision-makers in charge of this face
the following tricky issue : how to mine the enormous WEB information available for
e-commerce decision-making without violating users’ privacy ? This leads to the birth of
WEB data mining technology which is an important application technology of e-commerce
and provides strong support for decision-makers.However,for many small and medium sized
domestic e-commerce companies,their e-commerce is not well developed and they are quite
weak at the theoretical study and application of combining WEB data mining and e-commerce
to support decision making.This paper explores the combination of WEB data processing and
e-commerce, It can not only enhance the scale of shopping centre and market influence,
and can also reduce the enterprise running cost, improve work efficiency.
The system has mainly provided users with the following functions: membership
registration 、 shopping car management 、 goods search 、 Product recommendation ,
personalized page 、 information modify etc. It has also provided managers with goods
management、customer information management、news management 、ad management and
so on. It has been designed with B/S mode of three-tier structure , JSP technology in
dynamic page design. Considering from the security and reusing code of the system, key
codes have been secured by JavaBeans technology. MS SQL server database has been used as
the background database.
Key words: e-commerce; online shopping; data mining; JavaBeans
IV
目录
摘 要...............................................................................................................................................................II
Abstract: ......................................................................................................................................................III
1 绪论.............................................................................................................................................................1
1.1 课题的研究背景和意义..................................................................................................................1
1.2 国内外研究现状.............................................................................................................................1
1.3 课题的目标.....................................................................................................................................2
1.4 研究思路.........................................................................................................................................2
1.5 本章小结.........................................................................................................................................3
2 相关技术及开发工具.................................................................................................................................4
2.1 JavaBeans.......................................................................................................................................4
2.2 MVC 模式..........................................................................................................................................4
2.3 开发工具.........................................................................................................................................5
2.4 WEB 数据挖掘..................................................................................................................................6
2.5 本章小结.........................................................................................................................................6
3 需求分析及概要设计.................................................................................................................................8
3.1 课题业务背景.................................................................................................................................8
3.2 目标功能需求分析.........................................................................................................................8
3.2.1 用户目标分析......................................................................................................................8
3.2.2 管理目标分析......................................................................................................................9
3.2.3 功能目标分析.....................................................................................................................9
3.3 系统结构分析...............................................................................................................................10
4 详细设计及实现过程...............................................................................................................................12
4.1 用户注册登陆...............................................................................................................................12
4.2 浏览用户留言与发表评论............................................................................................................14
4.3 购物车管理....................................................................................................................................16
4.4 后台管理........................................................................................................................................18
4.5 数据库设计...............................................................................................................................20
4.6 WEB 日志挖掘的数据预处理过程 ................................................................................................26
4.6.1 数据净化............................................................................................................................27
4.6.2 用户识别............................................................................................................................28
4.6.3 会话识别............................................................................................................................29
5 系统测试...................................................................................................................................................30
5.1 系统运行环境的搭建....................................................................................................................30
5.1.1JAVA 虚拟机的安装............................................................................................................30
5.1.2 Tomcat 服务器安装..........................................................................................................30
5.2 系统程序的安装和加载................................................................................................................31
5.3 单元测试........................................................................................................................................31
5.4 本章小结........................................................................................................................................33
总 结 ............................................................................................................................................................34
致 谢 ............................................................................................................................................................35
参考文献.......................................................................................................................................................36
桂 林 理 工 大 学 本 科 毕 业 设 计 · 论 文
1
1 绪论
1.1 课题的研究背景和意义
随着网络经济、知识经济和电子商务等新经济的迅猛发展,不但深刻地改变着人类
社会的生产、贸易、生活和学习方式,也促使全球化市场竞争和企业管理发展趋势发生
了巨大的变化。
然而面对如此复杂而庞大的 Internet 网络,越来越多的用户感到力不从心,据统计,
99%的 WEB 信息相对 99%的用户是无用的,用户真正需要的只是其中很小的一部分,大量
的无关信息会干扰甚至淹没其所需要的内容。如何有效地分析用户的需求,帮助用户从
Internet 信息海洋中找到他们所需要的资源,已经成为一个亟待解决的重要课题。
另一方面,电子商务的蓬勃发展使进行电子商务活动的公司、企业等面临一个极大
的挑战:如何对用户的注册信息、历史购买纪录、用户浏览信息等这些海量的相关数据
进行有效的组织利用,从而尽可能多的了解用户的爱好和价值取向、购买模式等信息,
以优化网站设计、为用户提供个性化服务、发掘潜在用户等。
1.2 国内外研究现状
随着电子商务的飞速发展,网上购物变得越来越普及,在 2008 年末,无论是国内还
是在国外都呈现出一股网上购物热潮。全球知名网站 Amazon 在 2008 年圣诞节期间销售
额同比 2007 年增长 44%,为“历年来最旺的圣诞节销售”,并曾经创造过单日 280 万个
订单的纪录。而国内的情况亦是如此,据淘宝网和艾瑞咨询联合发布的数据,2009 年春
节黄金周期间,淘宝网交易额比 2008 年同期增长 60%,日均销售额超过 3 亿元,并创下
单日销售 4.6 亿元的纪录。
在电子商务蓬勃发展的同时,将数据挖掘技术运用其中的探索也紧随其后。国外将
WEB 数据挖掘技术应用于电子商务始于 20 世纪 90 年代后期, Buchner A G,Mulvenna M
D 等人在 1998 年首次明确提出将 WEB 数据挖掘技术应用于电子商务环境下,以实现市场
智能化,并且给出了在电子商务环境下进行挖掘的一个总的框架。Ron Kohavi,Llew
Mason 等人于 2004 年总结了四年来在电子商务零售业中数据挖掘的经验及挑战,以及包
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