易宝二手商品电子商务系统设计与实现

山东大学硕士学位论文易宝二手商品电子商务系统设计与实现姓名：张敬宾申请学位级别：硕士专业：软件工程指导教师：孙宇清20080410易宝二手商品电子商务系统设计与实现作者：张敬宾学位授予单位：山东大学相似文献(10条)1.学位论文陈广正WEB环境下电子商务个性化服务研究2007以信息为主导的网络经济时代，通讯和计算机技术缩短了消费者与生产者之间的距离，企业可以轻易地把产品和服务推向市场，实现跨区域、跨国界经营。为了适应这种经济模式的转变，在电子商务领域，根据不同用户的特点对用户进行个性化服务，以吸引更多的访问者成为自己的客户，提高已有客户的忠诚度，增强网站的交叉销售能力，已经成为许多电子商务企业追求的目标。Web环境下，涉及信息服务理念、服务方式、服务机制的变化的个性化信息服务逐渐成为信息管理领域中一个新的研究热点。个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域，出现了各种各样的个性化信息服务的形式，如个性化导航、个性化网站以及个性化图书馆等。针对电子商务个性化服务研究现状，本论文先进行研究现状分析，根据分析结果提出需要解决的问题，然后概述了电子商务个性化产生、发展及内容，并分析了电子商务与个性化需求的关系，阐述了个性化服务的体系结构及模式，详细介绍了个性化服务技术及系统构建，最后以海尔为例论述了个性化电子商务解决方案。主要内容简述如下：(1)电子商务个性化服务概述。该部分详细介绍电子商务个性化的产生条件，阐明作为电子商务个性化服务典型的购物搜索的发展过程，然后，从个性化服务及电子商务网站个性化两个方面论述电子商务个性化服务的内容，最后，从地域性、互动性、全时性三个角度探讨了电子商务与个性化需求的关系。(2)电子商务个性化服务体系分析。该部分首先根据不同的个性化服务系统抽象出一个通用的四层体系结构，并从用户、商品信息获取和个性化信息获取的角度描述了体系中的用户信息搜集模块，然后通过传统与网络经济时代营销模式的比较，归纳出了个性化服务模式，最后阐明了电子商务个性化服务中的个性化服务问题。(3)电子商务个性化服务技术。该部分详细阐述了电子商务个性化服务相关技术，为下一章的系统构建提供技术支持。个性化推荐技术是电子商务个性化服务技术实现的核心，笔者根据实现途径的不同将其分成四类，并将各推荐技术和工作负载模式进行映射；然后，分析了Web挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用，并详细论述其工作流程；最后，文章介绍了其他较常用的个性化技术。(4)电子商务个性化服务系统。该部分首先从离线处理和在线处理两个方面描述了电子商务站点个性化系统的结构；然后，详细论述了基于数据挖掘的个性化电子商务系统的体系结构、流程设计及系统特点；最后，介绍了个性化推荐系统的概念，阐述了其作用及工作步骤，在此基础上，描述了基于用户浏览行为挖掘的电子商务推荐系统模型。(5)电子商务个性化服务解决方案。该部分首先从企业电子商务方向的确定、系统平台的构建的角度，阐述了个性化电子商务解决方案需遵循的原则；然后，从企业流程管理的角度给出了个性化电子商务需求的实现方案；最后，以海尔为例介绍了电子商务个性化服务的实现。2.期刊论文靳明霞.李玉华.管建军.JINMing-xia.LIYu-hua.GUANJian-jun序列模式挖掘在电子商务个性化服务中的应用-计算机技术与发展2006,16(10)分析了电子商务发展面临的问题和个性化服务的特点,提出了Web使用挖掘技术在电子商务个性化服务中的应用方法,论述了基于Web挖掘的个性化服务研究,详细阐述了其挖掘过程,最后讨论了使用序列模式和分类相结合的技术得以实现个性化服务的方法.利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新,从而提高网络信息服务效率,为用户提供一对一的具备自适应性的智能个性化服务.3.学位论文靳明霞数据挖掘在电子商务个性化服务中的应用研究2006电子商务随着Internet的热潮逐渐流行起来，成为了商业的新模式。电子商务系统在运行的过程中积累了大量的数据，这对数据挖掘产生了需求。对供应商来说，这些数据是十分宝贵的决策资源，对其进行分析和挖掘，可以充分了解客户的喜好、购买模式及潜在的消费趋势，设计出满足不同客户群体需要的个性化服务，进而吸引客户，增强自己的竞争能力。因此，将Web挖掘技术应用于电子商务已经成为当前数据挖掘中一个倍受关注的重要领域。从Web挖掘技术出发，着眼于在电子商务中的应用研究，对这一应用的理论和具体实现技术进行了较为深入的探讨。围绕Web挖掘及其在电子商务中的应用问题，给出了Web挖掘技术应用到电子商务中的应用框架。结合该框架和Web使用记录挖掘的一般框架，以理解客户意图为目标，设计了电子商务中Web使用记录挖掘的一种简化框架图，并把整个挖掘工作分为数据清理、模式挖掘和模式分析三个部分，便于实际操作实施。Web日志挖掘是Web挖掘的重要内容。因而，以简化框图为指导进行了具体的应用研究。采用了两种新的XML应用一XGMML和LOGML，大大简化了预处理工作；在此基础上，利用最大前向引用算法和完全扫描算法挖掘客户访问模式，包括客户的个人访问模式和客户群体所体现出来的群体访问模式。这不仅实现了客户“一对一”的个性化服务要求，同时也利用分类对客户群体进行了划分，照顾了商家的利益。根据上述用户访问模式的挖掘技术，探讨了Web挖掘模式对电子商务环境下的客户分类支持框架和思路，以及商务环境下的客户关系管理问题，以正确制订企业的营销策略，帮助企业吸引客户、保留客户，提高效益，并从Web挖掘算法和商业应用两方面给出了定性评价指标。4.期刊论文薛云浅谈电子商务环境下的个性化服务-商场现代化2009,(7)随着个性化信息服务时代的到来,电子商务环境下为客户提供的个性化服务对于提高商家的竞争力意义重大.本文从个性化信息服务的概念出发,重点阐述了电子商务环境下所能够提供的六种个性化服务,并且介绍了实现个性化服务的关键技术.5.学位论文蔡华利基于Web使用挖掘的电子商务个性化服务研究2007随着通信技术、数据库技术、安全技术、数据处理技术以及互联网技术的发展，电子商务技术也日趋成熟。目前，淘宝网、eBay易趣、阿里巴巴、卓越网等大型的电子商务企业正以难以置信的速度壮大，其它一些非从事电子商务的企业也逐渐将自己的产品搬到网络上来。可见，传统的经济模式已经逐渐被网络经济模式所追赶和超越。在传统经济模式下，为了在竞争中站稳脚，企业需提供个性化的服务和产品。而在网络经济模式下，企业更加需要提供个性化的服务和产品。然而，电子商务网站如何提供个性化的服务和产品?如何将这些个性化更及时、更准确是本论文的主要研究内容。第一章介绍了电子商务个性化和个性化电子商务的定义以及二者之间的关系，进而从电子商务经济环境、网站策略需求和企业经营方式等三个角度谈到了电子商务应该具备个性化的经营模式，同时本章还简要介绍了Web使用挖掘的定义和步骤，最后简述了Web使用挖掘技术在电子商务中的应用策略。第二章提出了Web使用挖掘中所用数据的多种渠道--服务器端、客户端和中间环节，并给出了各种渠道数据的例子。本章的最后，还列出了数据采集时常见的一些问题。第三章探讨了数据预处理的流程，即数据清理、用户识别、用户会话识别、路径补充和数据格式化。并对每一个过程展开了详细的阐述，有的给出了相应的算法，有的在借鉴前人使用方法的基础上给出了效率更高的解决方法，有的则列出了详细处理步骤并附加了相关的流程图。第四章简述了协同过滤推荐算法的定义、分类，详细介绍了协同过滤推荐算法的过程，提出了协同过滤推荐的不足以及基于动态聚类的k-means算法。在本章的最后，给出了一个k-means算法的例子，并将迭代结果用图来形象的描绘出来。第五章首先叙述了推荐引擎的构成和功能定位，进而从三个层次构建了电子商务个性化模型的体系结构，后来讲到了站点服务器(ApacheTomcatWeb服务器和Sqlserver2000服务器)，并创建了日志数据库的结构，最后陈述了电子商务网站必备的功能模块以及主要功能模块改进的个性化策略。6.期刊论文邵波.宋继伟国内外电子商务个性化服务研究分析-情报杂志2008,27(7)20世纪90年代中期,卡内基·梅隆大学的RobertArmstrong等人提出了个性化导航系统WebWatcher,自此,电子商务个性化服务研究开始.经过十几年的发展,个性化服务理论与技术的研究已初具规模.通过对国内外的学位论文、研究论文、论著等调研,分析了目前个性化电子商务的研究现状、研究内容,并对电子商务个性化服务的研究热点进行了评述.7.学位论文陈昕中国电子商务的现状和解决之道针对消费者的市场分析和个性化服务2000该文力图从电子商务的本质入手,挖掘出电子商务对商务模式的改变,结合中国的具体情况,做出分析和探讨,从而发现目前存在的问题.由于中国的特殊国情,BtoC的市场将会是近几年的主流.该文从消费者的角度,探讨了国内消费者的结构和消费习惯,从而指出有针对性的商品选择和营销策略.另外,对于BtoC电子商务中如何应用个性化服务来加深服务的附加值,带来最大的客户满意度进行了模式探讨.8.会议论文崔巍.李湘蓉.王晓波电子商务个性化服务解决方案的研究2006个性化服务是目前制约电子商务普及和发展的瓶颈之一,本文提出利用以本体(Ontology)为核心的语义Web来实现电子商务的个性化服务解决方案,方案包括基于语义Web的支撑平台,本体库、知识库的建立,实现个性化服务的用户建模技术和个性化推荐技术.9.学位论文何典面向电子商务个性化服务的Web挖掘应用研究2005随着网络技术和数据库技术的发展以及互联网应用的普及，电子商务正处于飞速发展的时期。电子商务网站不断涌现，竞争日趋激烈，电子商务网站的用户数目和商品数目日益增加，个性化服务成为新时期电子商务网站立足和取得成功的重要手段之一。电子商务网站积累了大量的业务数据和用户访问信息。将数据挖掘技术和Web挖掘技术应用到电子商务中，可以从海量的数据中得到有用的知识，用来指导电子商务网站对用户进行个性化服务，从而提高用户的获得率和忠诚度，增强网站的交叉销售能力。本文介绍了电子商务及其主要实现技术，指出了研究电子商务个性化服务的重要意义，综述了电子商务个性化服务的发展和现状，指出了Web挖掘技术对于电子商务个性化服务的作用和意义。本文论述了数据挖掘和Web挖掘技术的定义、特点、过程模型和研究现状。对个性化服务中主要使用的Web使用记录挖掘过程进行了描述。对Web日志挖掘技术进行了深入探讨，指出了其关键技术和难点。本文针对Web日志挖掘存在的困难和不足，根据电子商务个性化服务的要求，提出了在Web挖掘中使用用户访问记录代替Web日志作为主要数据来源，并且结合动态页面应用程序，主动、有选择性地进行用户访问记录的收集。本文指出了用户访问记录的组成，给出了具体的数据采集和用户识别方法，并进行了可行性分析和相关实验。实验表明，该方法对系统的响应时延影响很小，并且大大减少了待挖掘的数据量，减轻了数据清理的工作量，提高了用户识别的准确度，方便了用户识别工作，为提高数据挖掘算法实施的效率打下了良好的基础。据此，本文进一步提出了引入用户访问记录后的基于Web挖掘的电子商务个性化服务体系结构、工作过程和网站布置。在挖掘算法方面，本文对Web使用记录挖掘中普遍用到的访问路经分析和关联规则挖掘进行了简单介绍，重点对通过URL-UserID关联矩阵得到页面聚类和用户聚类的算法进行了研究。指出了可以结合用户的交易结果来评价用户对商品页面的兴趣度，并给出了改进后的算法和计算过程，从而使关联矩阵元素的权值能够更准确地反映用户对商品页面的感兴趣程度。10.期刊论文蔡友林.陆钢基于WEB访问信息挖掘提高电子商务个性化服务研究-商场现代化2008,(20)随着Internet的发展,个性化信息服务已经被广泛应用到很多领域.本文阐述了电子商务个性化服务的数据挖掘方法,并对电子商务个性化服务的实现进行了探讨.本文链接：