个性化电子商务系统设计与实现
基于多模型的移动电子商务推荐系统设计与实现
硕士学位论文论文题目基于多模型的移动电子商务推荐系统设计与实现研究生姓名叶红霞指导教师姓名刘纯平专业名称计算机技术研究方向电子商务论文提交日期2013.04.20基于多模型的移动电子商务推荐系统设计与实现中文摘要基于多模型的移动电子商务推荐系统设计与实现中文摘要随着Internet的普及和应用，电子商务因为其成本低廉、便捷、快速、不受时间和空间的限制等优点已在全球流行。
电子商务在为用户提供更多选择的同时，其结构也日益更加复杂。
一方面，用户面对大量的商品信息，很难快速找到自己真正需要的商品；另一方面，商家也无法与消费者面对面的交流。
个性化的电子商务推荐系统能根据用户行为特征为用户提供一对一的服务，快速帮助用户找到所需的商品，从而顺利完成购物过程。
商家通过推荐系统能提高电子商务系统销售能力，保持与客户的联系，提高用户忠诚度和满意度。
本文通过对当前B2C网站的电子商务个性化推荐系统分析，提出一种B2C模式下的多模型推荐系统（MMRS）的设计及实现，该系统通过对用户购物历史记录、Wap元数据以及用户注册信息处理，运用关联、聚类的方法，最后给出商品的推荐结果。
这种对不同用户的多模型的推荐方案，即使新老用户由于信息的不同，都能够产生有效的推荐，并能够对新产品产生推荐。
文中在推荐算法上做了一定改良，最后利用同组同学的Wap电子商务网站测试数据，对MMRS系统进行验证，发现改良后的算法能收到比较好的效果。
关键词：数据挖掘，电子商务，推荐系统，关联分析，交叉销售作者：叶红霞指导老师：刘纯平（副教授）Abstract Design and Accomplishment of Mobile e-Commerence Recommendation System based on Multi-Model Design and Accomplishment of Mobile e-Commerence Recommendation System based on Multi-ModelAbstractWith the fast development of Internet，E-commerce has become more and more popular all over the world. Business hence could overcome spatial and temporal barriers and are now capable of serving customers electronically and intelligently. However, the exponentially increasing amount of data and information along with the rapid expansion of business web sites and information systems make business hard to manage. On the other hand，it is also difficult for customers to find the products they want. For these reasons，the personalized recommendation system arises at the right moment, which provides customers one-to-one service based on their past behavior and reference from other users with similar preferences. Many companies nowadays are using this system to retain existing customers and attract new ones.The article proposes a new multi-models recommendation system's (MMRS) design and realization based on the current B2C website electronic commerce personalization recommendation system's analysis. The system deals with purchasing history, Wap data and user's registration information, uses the associate rule and cluster method, recommending the result in the way of commodities. The plan can give effective recommendation and new kinds of commodities to new and old users according to the different information. There is some improvement in recommending calculate and testing it with some data from a Wap site by my partner, and carrying on a verification to the MMRS system, and at the end we can find the improved calculate can receive good effect.Key Word: Data mining，Electronic Commerce，Recommendation Systems，Cross-sell，Relationship AnalysisWritten by:Hongxia Y eSupervised by:Chunping Liu目录第一章绪论 (1)1.1研究背景与研究意义 (2)1.1.1电子商务推荐系统概述 (2)1.1.2电子商务推荐系统的技术标准 (3)1.1.3 推荐技术分类 (3)1.1.4 推荐结果的应用 (4)1.1.5 主要的推荐算法 (4)1.1.6 商务推荐系统的研究热点与难点 (5)1.2本文研究内容 (7)第二章相关理论基础 (8)2.1数据挖掘技术 (8)2.1.1 关联规则挖掘 (8)2.1.2 聚类算法挖掘 (10)2.2 XML 介绍 (12)2.3 开发环境 (16)2.3.1 Eclipse 3.2 + MyEclipse 5.5 (16)2.3.2 JA V A (17)2.3.3 SQL Server 2005 (18)第三章多模型推荐框架与关键推荐算法 (19)3.1 多模型推荐系统设计 (19)3.1.1网站的数据流程分析 (19)3.1.2 多模型推荐系统设计框架 (19)3.2 推荐算法的研究与改进 (21)3.2.1 Apriori算法的研究与改进 (21)3.2.2 Clique算法的研究与改进 (22)3.3 推荐算法实现 (23)3.3.1 Apriori算法实现 (23)3.3.2 Clique算法实现 (28)3.4 实验结果与分析 (31)3.4.1 关联实验结果与分析 (31)3.4.2 聚类实验结果与分析 (32)第四章移动商务推荐系统设计与实现 (34)4.1系统需求分析 (34)4.2 推荐系统设计 (35)4.3推荐系统工作流程 (35)4.4系统与网站的整合 (36)4.5系统实现 (37)第五章总结与展望 (39)5.1 总结 (39)5.2 展望 (39)参考文献 (41)攻读硕士期间发表的论文 (42)致谢 (43)基于多模型的移动电子商务推荐系统设计与实现第一章绪论第一章绪论经历过二十世纪末的电子商务寒冬过后，从2002年开始，电子商务开始全面复苏。
电子商务系统的分析与设计-第3章
战略提出阶段 战略形成阶段 战略实施 战略评估
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3.3.2 电子商务战略规划的方法
1. 分析企业所在的 行业和竞争力 2. 分析确定企业如 何开展电子商务 3. 分析确定企业电 子商务的目标
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3.3.2 电子商务战略规划的方法 1. 分析企业所在的行业和竞争力
以完成企业核心业务转向电子商务为目标， 给定未来企业的电子商务战略，设计支持 未来这种转变的电子商务系统的体系结构， 说明系统各个组成部分的结构及其组成， 选择构造这一系统的技术方案，给出系统 建设的实施步骤及时间安排，说明系统建 设的人员组织，评估系统建设的开销和收 益。
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3.1.3 电子商务系统规划的特点 电子商务系统的规划强调地是从战略 层次、或者决策层次作出的 明确地给出系统未来的目标与定位， 也就是说需要指明配合企业电子商务 的实施，目标系统要“做什么” 的实施，目标系统要“做什么” 电子商务系统的规划依据企业实施电 子商务的目标来完成，服从于企业电 子商务的整体据 技术依据
(4) 商务系统的应用软件系统是可以动态分布 的，应用系统与物理服务器之间没有紧密的耦 合关系 (5) 电子商务系统中的应用软件、支持应用软 件的平台是在满足工业标准（如TCP/IP、 件的平台是在满足工业标准（如TCP/IP、 HTML、XML、J2EE、CORBA）要求的 HTML、XML、J2EE、CORBA）要求的 (6) 电子商务系统的基础网络是通过标准协议 向上提供服务的 (7) 系统是在一个安全的环境中运行的
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3.2 电子商务系统规划的内容
结论 ：
(1) 电子商务系统的规划过程是一个集企业商务模式 变革和系统开发于一体的过程，电子商务系统规划和 企业商务模式转变是不可分割的。 （2）如果从BRP的角度来看待企业的电子商务系统 ）如果从BRP的角度来看待企业的电子商务系统 规划，那么这种规划首先应当是对企业商务运作的合 理性进行根本的再思考和彻底地再设计，从电子商务 的本质出发重新考察企业的商务活动，将电子商务系 统作为企业价值链的倍增器，使企业与合作伙伴、企 业与客户形成一个新的、互动的整体，以求得企业的 生产及管理效率得到巨大的改善和提高。
电子商务平台的个性化推荐系统
电子商务平台的个性化推荐系统随着互联网的快速发展，电子商务平台已成为人们购物的主要渠道之一。
然而，在众多商品中寻找自己需要的产品，往往是一项繁琐且耗时的任务。
为了更好地提升用户的购物体验和效率，电子商务平台广泛应用个性化推荐系统。
一、个性化推荐系统的概述个性化推荐系统是一种基于用户的兴趣和偏好，依据用户历史行为和大数据分析的技术手段，为用户提供个性化的商品推荐。
通过算法的应用，个性化推荐系统能够将用户感兴趣的商品信息进行精准匹配，从而提供用户真正需要的商品选择。
二、个性化推荐系统的工作原理个性化推荐系统主要依赖于以下几个方面的工作原理：1. 用户的行为分析：个性化推荐系统会对用户在平台上的浏览、点击、购买等行为进行分析和记录，以了解用户的购物习惯和偏好。
2. 商品的标签化：平台会对商品进行标签化的处理，将每一件商品进行分类和标记，形成商品的描述性标签，方便系统对商品进行分类和匹配。
3. 用户兴趣模型的构建：通过分析用户的历史行为和喜好，系统会构建用户的兴趣模型，准确捕捉用户的兴趣点和偏好，以便更好地进行推荐。
4. 推荐算法的选择：根据用户的兴趣模型和商品的标签信息，个性化推荐系统会选择适合的推荐算法，比如协同过滤、内容推荐等算法，以提供个性化的推荐结果。
5. 推荐结果的展示：个性化推荐系统会将推荐结果以列表、卡片等形式展示给用户，用户可根据个人需求选择感兴趣的商品。
三、个性化推荐系统的优势个性化推荐系统的引入为电子商务平台带来了许多优势：1. 提升用户体验：个性化推荐系统能够根据用户的需求和兴趣，为其推荐相关的商品，节省用户搜索商品的时间和精力。
2. 提高购买转化率：由于推荐结果更加符合用户的喜好，个性化推荐系统能够提高用户的购买转化率，增加平台的销售额。
3. 拓展销售渠道：通过个性化推荐系统，平台能够向用户推荐和推广更多的商品，拓展销售渠道，提高平台的盈利能力。
4. 精准营销推广：针对用户的不同兴趣和偏好，个性化推荐系统能够进行精准的营销推广，提高广告的点击率和转化率。
电子商务平台设计思路
电子商务平台设计思路随着互联网的快速发展，电子商务平台成为了商业领域中不可或缺的一部分。
设计一个成功的电子商务平台需要综合考虑多个因素，包括用户体验、功能性、安全性等。
本文将探讨电子商务平台设计的思路和注意事项。
一、用户体验设计1. 界面设计：电子商务平台的界面设计应该简洁、直观，让用户能够快速找到他们所需的商品或服务。
采用合适的颜色搭配和字体，以及清晰的导航栏和搜索功能，提高用户的操作便利性。
2. 响应式设计：考虑到用户使用不同设备访问平台的情况，电子商务平台应该具备响应式设计，能够自动适应不同屏幕尺寸，确保在手机、平板和电脑等设备上都能正常浏览和购买商品。
3. 个性化推荐：通过分析用户的浏览和购买记录，电子商务平台可以为每个用户提供个性化的推荐商品。
这样能够提高用户的购买满意度，并促进销售额的增长。
二、功能性设计1. 商品分类与搜索：电子商务平台应该提供清晰的商品分类和搜索功能，方便用户根据自己的需求快速找到所需商品。
同时，搜索功能应该具备智能推荐和关键词联想等功能，提高用户的搜索效率。
2. 购物车与结算：用户在选择商品后，应该能够将其添加到购物车，并方便地进行结算。
购物车界面应该清晰明了，显示商品信息、价格和数量等，同时提供多种支付方式，以满足用户的不同需求。
3. 订单跟踪：为了提高用户的购物体验，电子商务平台应该提供订单跟踪功能。
用户可以随时查看订单的状态和物流信息，了解商品的配送情况，增强用户的信任感和满意度。
三、安全性设计1. 用户信息保护：电子商务平台需要采取措施保护用户的个人信息安全。
例如，采用加密技术保护用户的账号和密码，限制数据访问权限，并定期进行安全漏洞扫描和修复。
2. 支付安全：电子商务平台应该提供安全可靠的支付系统，确保用户的支付信息不被泄露或盗用。
采用加密传输技术和安全支付网关，以及多种支付方式的选择，提高用户的支付安全性。
3. 交易纠纷处理：电子商务平台应该建立健全的交易纠纷处理机制，及时解决用户在购物过程中遇到的问题和纠纷。
如何利用酒店电子商务实现个性化服务
如何利用酒店电子商务实现个性化服务酒店电子商务的发展为销售人员提供了更多的机会和工具，使得个性化服务成为可能。
在这篇文章中，我们将探讨如何利用酒店电子商务实现个性化服务，从而提高销售业绩和客户满意度。
一、了解客户需求个性化服务的核心是了解客户的需求和偏好。
通过酒店电子商务平台，销售人员可以收集客户的个人信息和历史订单数据，从而更好地了解客户的喜好和需求。
销售人员可以通过分析这些数据，为客户提供更加个性化的服务和推荐。
二、定制化服务基于客户的需求和偏好，销售人员可以利用酒店电子商务平台提供定制化服务。
例如，根据客户的喜好提供特定的客房装饰、床品、餐饮和娱乐设施等。
通过提供定制化服务，销售人员可以增加客户的满意度和忠诚度，从而提高销售业绩。
三、个性化推荐酒店电子商务平台可以根据客户的历史订单和偏好，提供个性化的推荐。
销售人员可以利用这些推荐，向客户推荐适合他们的产品和服务。
例如，如果客户经常选择高级客房和SPA服务，销售人员可以向他们推荐酒店的特别SPA套餐或者升级客房的优惠。
四、实时沟通酒店电子商务平台可以实现销售人员与客户的实时沟通。
通过即时通讯工具和在线聊天系统，销售人员可以与客户进行交流，了解他们的需求和问题，并及时解决。
这种实时沟通可以增强客户的满意度，提高销售转化率。
五、客户关系管理酒店电子商务平台也可以用于客户关系管理。
销售人员可以通过平台记录客户的联系信息、订单历史和沟通记录，建立客户档案。
通过客户关系管理系统，销售人员可以更好地管理客户关系，提供更加个性化的服务，增加客户的忠诚度和留存率。
六、数据分析与预测酒店电子商务平台提供了大量的数据，销售人员可以利用这些数据进行分析和预测。
通过数据分析，销售人员可以了解客户的消费习惯、偏好和行为模式，从而更好地制定销售策略和推广活动。
同时，销售人员可以利用数据预测客户的需求和市场趋势，提前做好准备。
七、客户反馈和评价酒店电子商务平台可以收集客户的反馈和评价，销售人员可以利用这些信息改进产品和服务。
农产品电子商务平台个性化推荐系统升级方案
农产品电子商务平台个性化推荐系统升级方案第一章：项目概述 (2)1.1 项目背景 (2)1.2 项目目标 (3)第二章：需求分析 (3)2.1 用户需求 (3)2.2 功能需求 (4)2.3 功能需求 (4)第三章：推荐算法选择 (4)3.1 常用推荐算法简介 (4)3.1.1 内容推荐算法 (4)3.1.2 协同过滤推荐算法 (5)3.1.3 混合推荐算法 (5)3.1.4 深度学习推荐算法 (5)3.2 推荐算法适用性分析 (5)3.2.1 内容推荐算法适用性分析 (5)3.2.2 协同过滤推荐算法适用性分析 (5)3.2.3 混合推荐算法适用性分析 (5)3.2.4 深度学习推荐算法适用性分析 (5)3.3 推荐算法选择 (6)第四章：数据采集与处理 (6)4.1 数据源分析 (6)4.2 数据采集方法 (6)4.3 数据预处理 (7)第五章：推荐系统架构设计 (7)5.1 系统架构设计原则 (7)5.2 推荐系统架构设计 (7)5.3 系统模块划分 (8)第六章：用户画像构建 (8)6.1 用户画像概念 (8)6.2 用户画像构建方法 (8)6.2.1 数据来源 (8)6.2.2 数据处理 (9)6.2.3 用户画像构建 (9)6.3 用户画像应用 (9)6.3.1 精准营销 (9)6.3.2 商品推荐 (9)6.3.3 用户体验优化 (9)6.3.4 服务改进 (10)第七章：推荐策略优化 (10)7.1 推荐策略概述 (10)7.2 推荐策略优化方法 (10)7.2.1 用户画像优化 (10)7.2.2 商品属性优化 (10)7.2.3 推荐算法改进 (11)7.3 实验与评估 (11)第八章：系统功能优化 (11)8.1 系统功能分析 (11)8.1.1 系统功能现状 (11)8.1.2 系统功能瓶颈 (12)8.2 系统功能优化方法 (12)8.2.1 数据库优化 (12)8.2.2 系统架构优化 (12)8.2.3 算法优化 (12)8.3 功能优化效果评估 (12)第九章：安全与隐私保护 (13)9.1 安全问题分析 (13)9.1.1 系统安全风险 (13)9.1.2 安全风险防范 (13)9.2 隐私保护策略 (13)9.2.1 隐私保护原则 (13)9.2.2 隐私保护措施 (13)9.3 安全与隐私保护措施 (14)第十章：项目实施与总结 (14)10.1 项目实施计划 (14)10.1.1 实施阶段划分 (14)10.1.2 实施步骤 (15)10.2 项目风险评估与应对 (15)10.2.1 风险识别 (15)10.2.2 风险评估与应对 (15)10.3 项目总结与展望 (15)第一章：项目概述1.1 项目背景互联网技术的飞速发展，电子商务逐渐成为我国农产品流通的重要渠道。
基于Flex的电子商务网站框架设计与实现
基于Flex的电子商务网站框架设计与实现摘要：该文针对电子商务这样典型的以数据为中心，存在大量用户的系统，为了丰富用户体验、提高互动性，提出了基于Flex+J2EE 框架下的电子商务网站的设计方案与实现方法。
该方案提升了电子商务系统的开发与维护效率，为现有遗留系统引入RIA框架提供了可靠方案。
关键字：RIA Flex 电子商务框架随着电子商务规模的不断扩大，电子商务网站建设的优劣直接影响电子商务的效果。
传统的Web电子商务网站一般都采用页面表现内容、由服务器端传递数据的开发模式。
其客户端是浏览器，主要是靠服务器端程序来处理相关业务程序，这种模式易于管理，安全性高，而且硬件花费较少，但同时也存在着缺乏灵活性、服务器端遇到网络带宽问题、应用程序缺乏丰富的用户界面及高效的多媒体处理性能等缺点。
因此，为了满足用户更高的、更全方位的使用体验要求，就需要功能更加强大的表示层。
于是，被称为富互联网应用（简称RIA）的、具有丰富用户体验和高度互动性的网络应用模式应运而生。
1 Flex技术简介Flex技术由MXML、ActionScript及Flex类库三部分组成。
MXML 是用来描述Flex程序视图部分的基于XML的标记语言，主要用来呈现Flex的用户界面，也包括一些不可见元素，例如数据绑定、访问数据源等。
ActionScript是一种基于ECMAScript的面向对象编程语言，主要负责实现和控制客户端程序逻辑。
Flex还提供了一个丰富的类库，包括了各种Flex容器和控件、行为组件、数据绑定组件及其他功能组件[1]。
这些组件作为辅助，来加快整个开发的进程。
2 电子商务网站功能设计基于Flex技术开发的电子商务网站，彻底改变了以往的交互过程，让顾客可以个性化地配置所选商品，并即时得到商品的最终效果，让顾客的购物过程更方便更快捷，极大的改善了顾客的购物体验。
2.1 需求分析对于电子商务这样的数据流量较大的数据库管理系统类网络管理系统，必须做到使用方便、操作灵活等设计要求。
电子商务系统分析与设计
第三阶段：电子商务系统的发展阶段（1997年～现在） 该阶段的电子商务系统呈现以下特点。 系统与企业内部的信息系统形成一个整体电子商务系统,逐渐演化成为如图1.3所示的结构。
图1.3 电子商务系统结构示意图
电子商务系统的发展阶段
~*~
电子商务应用系统的逻辑结构呈现出清晰的层次结构
1
图1.4业务逻辑层的内部结构分析
第4章 电子商务系统的规划
第6章 电子商务系统的设计
走信息路 读北邮书
第7章 电子商务网站的设计
第8章 电子商务安全的设计
第9章 电子商务系统实施
第5章 电子商务系统的分析
第10章 电子商务系统运营维护与评估
主要介绍电子商务系统的战略规划，商务模型，盈利方式，开发战略和可行性分析
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03
01
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SCM
SCM也涉及企业生产的全过程，传统上的原材料采购、仓储以及运输、配送等直接影响到企业的生产及管理成本。
当交易活动通过因特网实现后，企业原材料的采购可以在网络上进行，生产出的产品的运输及交付过程可以得到有效的监控。
与SCM相关的产品采购，虚拟交易市场，可视化供应链就得到了前所未有的发展。
电子商务系统开发与集成的相关内容，测试的目的、原则、过程和要做的工作。
电子商务运行准备的任务和主要工作。系统维护和系统评价的内容。
A
第1章 概 论
B
1.2 电子商务系统的分类
C
1.1 电子商务与电子商务系统
D
1.3 电子商务系统的体系结构
E
1.4 电子商务系统发展中的热点技术
02
CRM
2．系统优化技术 ① 动态负荷优化技术（Load Balance) ② 优化搜索及检索技术 ③ 第四层交换技术 ④ 集群（Cluster）技术 3．新的开发工具 支持各种平台的开发工具，JavaApplet， JSP； 支持windows NT平台的开发工具ASP, Active X， PHP 支持Unix平台的工具，PHP。
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个性化电子商务系统设计与实现
随着互联网的快速发展，电子商务已成为现代商业活动
的重要组成部分。在这个高度竞争的市场中，个性化电子
商务系统成为了各大商家争相采用的一种策略和工具。个
性化电子商务系统不仅能提供更好的用户体验，还能提升
销售额和客户留存率。本文将探讨个性化电子商务系统的
设计与实现，包括用户信息收集、用户画像建立、推荐算
法、界面设计以及系统评估等方面。
首先，个性化电子商务系统的设计与实现需要收集用户
信息。为了能够提供个性化的推荐和服务，系统必须获得
用户的基本信息、浏览行为、购买记录等。这些信息有助
于建立用户画像，为用户提供更符合其兴趣和需求的商品
和服务。在信息收集方面，可以通过用户注册、浏览记录、
交易数据等方式获取用户信息，并确保用户隐私安全与保
护。
建立用户画像是个性化电子商务系统设计的核心。通过
收集的用户信息，系统可以利用数据分析和机器学习技术
来构建用户画像模型。用户画像是用户的一个抽象描述，
包含了用户的特征、偏好和行为等信息。通过对用户画像
的分析，系统可以更好地理解用户需求，从而进行个性化
的推荐和定制化服务。用户画像的建立需要考虑多种因素，
如用户的个人信息、购买习惯、兴趣爱好等。
推荐算法是个性化电子商务系统的核心功能之一。推荐
算法能够根据用户的画像和历史行为，为其推荐符合其兴
趣和需求的商品和服务。常见的推荐算法包括基于内容的
推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。基于内容的推荐算法
使用商品的属性和描述等信息来进行推荐；协同过滤推荐
算法通过分析用户与其他用户之间的相似性来进行推荐；
混合推荐算法则将多种推荐算法结合起来，以获得更精准
和多样化的推荐结果。
个性化电子商务系统的界面设计也是至关重要的。界面
设计要符合用户的习惯和体验，将用户画像和推荐结果以
直观、易用的方式展示给用户。界面设计需要考虑布局、
颜色、字体等方面，以提升用户的体验感和购物满意度。
同时，界面设计也应考虑到不同用户群体的差异和偏好，
为不同用户提供个性化的界面风格和布局。
为了保证个性化电子商务系统的效果和优化其运行，系
统的评估非常重要。评估可以通过用户反馈、转化率和销
售额等指标进行。借助数据分析和统计方法，可以对系统
的性能和推荐结果进行分析和评估，并根据评估结果调整
和改进系统的设计和算法。系统评估有助于发现问题和瓶
颈，并进一步提升系统的个性化推荐效果和用户满意度。
总之，个性化电子商务系统的设计与实现需要考虑多个
方面，包括用户信息收集、用户画像建立、推荐算法、界
面设计和系统评估等。通过高效收集和处理用户信息，并
利用数据分析和机器学习技术创建用户画像，系统可以为
用户提供更加个性化和精准的推荐和服务。同时，良好的
界面设计和系统评估也是确保系统效果和用户体验的重要
环节。个性化电子商务系统的设计与实现不仅在提升用户
体验和满意度方面具有巨大潜力，还能为商家带来更高的
销售额和客户留存率。