文档介绍：目录
目录 i
图索引 ii
表索引 iii
第1章绪论 1
课题背景 1
研究意义 1
国内外研究现状 2
论文章节安排 3
第2章系统相关技术 4
个性化推荐技术 4
协同过滤技术 4
系统开发工具 4
第3章系统分析 4
第4章系统设计和实现 5
5
系统框图 5
购物流程 5
数据库设计 6
系统实现 6
第5章总结 6
图索引
图 41 5
表索引
系统管理员表表 41 6
商品信息表表 42 6
商品统计表表 43 6
绪论
课题背景
和电子商务的迅速发展,互联网市场蕴藏的巨大商机使网上购物交易越来越受到重视,在蓬勃发展的电子商务网站上,人们能够获得的信息也越来越多,为我们的决策提供了更多的信息参考,但同时由于太多的信息量,用户花费在检索信息上的时间也更多了。为了解决信息量繁多的困扰,迫切需要某些信息检索技术的帮助。特别是在电子商务的虚拟环境下,商家在网上提供的商品种类和数量非常之多,用户不愿意花太多时间漫无边际在网上寻找自己想要的商品,而是非常希望Web站点根据不同的用户浏览模式能提供不同的服务,从而可以更方便快捷地定位到自己感兴趣的信息。为了提高网络服务质量,方便网站的访问者,为他们提供个性化服务,研究人员提出了很多基于Web数据挖掘的Web应用,可以根据用户的兴趣爱好自动地推荐给每个用户他们可能感兴趣而且满意的商品。
在这种情况下,电子商务个性化推荐系统(Personalized mendation System for merce)应运而生。电子商务个性化推荐技术,构成了现有电子商务个性化推荐系统的基础。在这里,之所以强调个性化,是因为需要推荐系统能为每个用户推荐适合他们偏好和兴趣的产品,而不是千篇一律的推荐。通过个性化推荐技术把现有Web网站以“网页”为中心转换为以“用户”为中心,是近年来随着数据库和人工智能技术的发展而出现的一种新的研究领域。
……
研究意义
电子商务推荐系统是电子商务迅速发展的产物,在理论研究方面,电子商务推荐系统具有较高的学术价值。在实际应用方面,研究电子商务推荐系统对企业具有很高的经济价值。顾客是利润的来源,谁能提供给顾客更好、更满意、更具
个性化的产品和服务,谁就能赢得市场。据 munications报道,通过对25个电子商务消费网站的调查发现,这些网站在提供推荐系统后第一年中,平均增加了47%的新用户,利润同比增加52% 。 Rating报道,与一般的电子商务网站相比,提供推荐系统的电子商务网站将可以把更多的访问者变成购买者,并且受到个性化推荐服务的用户的在线消费金额比未受到的用户的要高。
简单概括,[J].计算机系统应用, 2008(12):58-61.
Schafer JB,Konstan JA,Riedl mendation Mining and Knowledge Discovery,2001,5(1-2) :115-153.
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(1)帮助用户寻找他的所需商品。提供顾客可能最感兴趣的商品,减少顾客在大量商品中进行查找和比较的时间。
(2)根据每个顾客的特点推荐其可能感兴趣的物品,充分展现了个性化服务的特点,能得到顾客更高的满意度。
(3)促进产品的销售推荐系统。根据用户兴趣推荐一些有价值的但用户本来没有想到要购买的产品,或者根据已购买的产品推荐相关或同类的产品,可以有效的促进交叉销售,加强已有的产品或服务,提供给用户更好的服务。
(4)提高用户忠诚度。网站的个性化推荐系统通过个性化服务提高了顾客的满意度,使网站能拥有大量稳定的顾客群,并吸引更多的顾客进入网站购物,从而提高了顾客对网站的忠诚度。
国内外研究现状
目前,在国外已有相当多的个性化推荐系统应用了web数据挖掘技术来提高企业的收益。用户是网站的最大财富,用户数量和架构在网站上的电子商务以及投放的广告的收入紧密相关。随着电子商务事业的不断完善,网站仅靠提供大量的信息己经不能完全吸引用户,用户需要更个性化、更智能的服务。这就引出了个性化服务,人们期望网站的风格以及内容都可以根据自己的兴趣进行定制,同时,还希望网站可以根据用户的兴趣所在,为用户推荐可能感兴趣但是尚未阅读的内容。
论文章节安排
第一章介绍课题的研究背景、意义及国内外的现状。
第二章介绍了系统的相关技术。
第三章对系统进行了需求分析、可行性分析。
第四章描述了系统的数据库设计和系统框架