# 网上智能导购系统
本文主要的对象为消费者常购产品,基于此开发以 Web 为基础的导购系统,其中主要用的 Web 数据挖掘技术包括应用 Web 实现的挖掘以及商品关联的规则等。同时,网络购物系统还综合的利用 Java 技术、MVC 模式以及 J2EE 平台。
## 功能概述
网上智能导购系统为用户在网上海购提供支持,对在该系统中注册过的网上商店搜索,找出满足用户需要的商品,根据系统要完成的任务,可以将系统分为前台处理和后台处理两部分。
前台功能主要为客户提供各种操作,来实现客户与系统之间的交互,包指消费者用户注册、登录、商品搜索和购买等,企业用户的在线注册、发布商品信息等。
后台管理主要有系统管理员的维护操作和系统的后台的智能挖掘处理等。其中管理员信息维护包指对消费者、企业的注册信息的维护和搜集的商品信息的维护,后台智能挖掘主要包括系统对商品信息的搜索、智能推荐等。
## 功能模块描述
(1)用户管理模块:该模块主要包括消费者、企业和管理员三类用户的操作。
消费者用户主要是在系统中进行注册,描述自己个人倾向信息等。企业用户指各个网上商店在该系统中进行注册,在系统中存储网店信息,以便于系统对该网站进行查询,来搜取商品销售信息。系统管理员用户主要对消费者用户和企业用户进行管理、维护。
(2)商品管理模块:主要对商品的信息进行存储和管理,包指商品本身的信息和商家的信息等。
商品信息管理是对商品本身的信息进行管理,包招商品的名称、定价、类别和产地等。商家商品信息主要用来对从各个注册网上商店所出售的商品信息进行存储和管理,如出售该商品的商家站点、网址及出售价格等。发布统计报告是系统定期的对商品的信息进行统计和分析,为系统提供决策提供数据。
(3)网上购物模块:网上购物是系统的核心,用来完成消费者与系统之间的交互,消费者通过网上购物来选取和购买所需要的商品。该模块分三个关键功能:商品浏览、商品搜索和商品购买。
商品浏览是指系统会将近期热销的商品在系统的首页进行展示,以便用户的查找,并对定期的对热销商品进行更新,做到实时性。商品搜索是指消费者可以通过系统的搜索引擎与系统进行交互,向系统提交自己的需求,系统通过搜索分析来返回用户所需要的商品信息,来供用户进行选择。商品购买主要是指当消费者查询到了所需要的商品,将其添加到购物车中,系统通过代理来向商家进行下订单。
(4)智能椎荐模块:智能椎荐是该系统的另一个关键功能,它主要是根据商品的销售情况或根据消费者的购买倾向实时向用户进行商品推荐,主要有周期性商品排行和实时商品推荐两个功能。
周期性商品排行是指系统根据近期商品的销售情况及清单来进行分析,将热销商品按照其销量进行排名,然后放到系统的首页,供消费者进行选购。实时推荐是指系统根据消费的购买情况及同类消费者的购买情况或商品的关联性,向消费者进行商品推荐,为实现实时推荐功能,本系统设计两种推荐策略:消费者倾向推荐和关联商品推荐。
## 功能结构图
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## 第一章绪论
### 1.1 课题背景和意义
随着计算机网络的蓬勃发展,特别是电子商务和 Web 服务的广泛利用,网络消费者的数量也急剧的增加,商家期望依靠有效的网络营销赢得更多的顾客,获得丰厚的利润。如何在立足网络消费者特点的基础上,有效的做好引导顾客购买服务工作是广大网络商家积极思考的问题。
电子商务规模不断发展,其规模也得到了一定的扩展,消费者利用引擎实现对目前浏览器中存在的大量的信息进行优选难度较大。对于消费者而言,其通过网站进行信息的采集,获取有效信息,并对所选择的商品进行有效的类比。该过程具有时间成本很高,工作量很大的特点。能够对消费者不需要的信息进行筛选,增加了购买者的愿望[1]。
要支撑消费者的购物活动,开发合理的智能导购系统,能够实现信息服务的个性化特征。通过导购系统能够有效的对网购中遇到的多余的信息进行筛选,对于导购站点而言,能够为消费者提供足够多的优质的产品,而站点同时给消费者创建了自动搜索功能,因此,能够最大程度的满足消费者的需要。所以,智能导购系统的开发主要是要解决消费者对 Internet 海量信息检索及比较商品难度大的问题。也就是说该系统能够实现代替消费者进行相关信息的筛选,以满足其中的消费者需求为目的,基于购买历史进行相关商品的提供[2]。
近期,对于电子商务而言,其导购系统,不仅在理论上,同样在实践上都得到了极大程度的发展。而电子商务系统要深入的发展,必然是给智能导购系统提出了新的更高的要求,其也必然面临更多的挑战。对于需要克服的困难和亟需解决的问题,本文深入的进行研究和探索。
### 1.2 国内外研究现状
Web 挖掘是基于数据挖掘理论建立的,目前,在国外成果也是丰硕的。世界范围内多个高校也针对其进行了研究,同时也提出了新型的原型系统的构思,其中典型的有美国明尼苏达州立以及澳大利亚的 Simon Fraser 等大学。而他们提出的系统主要有 WebMinner、WebLogMiner 以及 WebWatcherl 等。对系统进行分类主要有站点文档的自动分类及用户导航和用户访问模式两种挖掘系统。其中 Oracle 公司近期开放并发布了 Oracle 8i 数据库,其能实现的数据对象也突破了传统数据的局限,也扩展到了 Web 页面的数据。此外,由微软公司也开发出了 SQLServer 2000,对于此系统而言,其功能更具备较为完善的 Web 功能,同时,能够对扩展标记语言(XML)进行支持,此外其挖掘引擎具有新颖性以及集成的特点,其中电子商务包括 B2B 以及 B2C 型在内的具有较高的效率[3-4]。
通常智能导购也叫做个性化的推荐系统,众多的学者都有各自不同的开发版本,首先是由 Robert Armstrong 等在 1995 年 3 月完成的,这些开发者多数来自卡耐基.梅隆大学,Web Watcher 即性化的导航系统;LIRA 则是由斯坦福大学 Marko Balabanovic 等研发出的;随后在 1999 年,由 Tanja Joerding 开发出最早的 TELLIM 即电子商务的原型,该开发者为德国 Dresden 技术大学的;在 2001 年由纽约大学实现了用户建模系统的构建,其中著名的研发者是 Gediminas Adoavicius 以及 Alexander Tuzhilin,该系统即 1:1Pro;同年, IBM 公司也做出了调整,对公司的电子商务平台进行了更新,主要是针对 Websphere 加入个性化的功能,也就对商务企业的电子商务网站实现了个性化[5-6]。
近期,Microsoft 公司开发并发布了以 XML 为基础的数据访问协议,此协议实现了开发商有效的将相关的数据提供给客户及平台。其中,对于.NET Web 服务协议中插入商业智能主要是由 XMLforAnalysis 辅助实现的。而 OLEDB for OLAP 以及 OLEDB for DateMining 都推动了此协议功能的不断强大,就 Microsoft 数据源访问能够提供支撑,同时以 Web 为基础的数据挖掘功能也能够被实现。对于 Internet 而言,也
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基于 Java+SQLServer2005 实现(Web)网上智能导购系统【100011133】
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