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摘要：基于智能推薦算法的網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)是一款可以為用戶智能推薦商品的系統(tǒng)，用戶可以更加快捷準(zhǔn)確的購(gòu)買(mǎi)到自己想要的商品。本系統(tǒng)是基于Struts技術(shù)設(shè)計(jì)的B/S模式的網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng),開(kāi)發(fā)工具選擇的是目前流行的MyEclipse，數(shù)據(jù)庫(kù)則選擇了穩(wěn)定性較高的SQL Server 2005，主要研究?jī)?nèi)容如下： (1) 實(shí)現(xiàn)了商品的分類瀏覽以及后臺(tái)信息的分頁(yè)查看； (2) 采用J2EE面向?qū)ο蠓椒▽?shí)現(xiàn)了前后臺(tái)交互及控制整個(gè)應(yīng)用流程； (3) 應(yīng)用數(shù)據(jù)敏感及表單的驗(yàn)證控件開(kāi)發(fā)了相關(guān)的商品推送數(shù)據(jù)處理、顯示模塊； (4) 基于頭腦風(fēng)暴法和歸一化算法確定了影響商品權(quán)重的因素和權(quán)重； （5）構(gòu)建了商品智能推薦算法數(shù)學(xué)模型并實(shí)現(xiàn)了基于興趣度的智能推送。
關(guān)鍵詞 Struts技術(shù)；智能推薦算法；數(shù)碼產(chǎn)品
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-3 1.1 研究背景和意義-3 1.2 國(guó)內(nèi)數(shù)碼產(chǎn)品網(wǎng)站現(xiàn)狀-3 1.3本課題主要研究工作-4 2 系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境與技術(shù)-5 2.1 概述-5 2.2 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言Java簡(jiǎn)介-5 2.3 SQL Server 2005簡(jiǎn)介-5 2.4 MyEclipse簡(jiǎn)介-6 3 基于智能推薦算法的網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)的設(shè)計(jì)-7 3.1 系統(tǒng)需求分析-7 3.1.1數(shù)據(jù)字典-7 3.2 系統(tǒng)模塊總體設(shè)計(jì)-8 3.2.1 系統(tǒng)前臺(tái)功能模塊-8 3.2.2 系統(tǒng)后臺(tái)功能模塊-9 3.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)-10 3.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)E-R圖設(shè)計(jì)-10 3.3.2 數(shù)據(jù)庫(kù)表設(shè)計(jì)-11 3.4 系統(tǒng)業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)-14 3.4.1 業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)-14 4 基于智能推薦算法的推送服務(wù)-15 4.1智能推薦算法的背景及研究現(xiàn)狀-15 4.2算法數(shù)學(xué)模型構(gòu)建-15 4.2.1影響商品興趣度因素的分析與選擇-15 4.2.2模型構(gòu)建原理-15 4.2.3數(shù)學(xué)模型構(gòu)建-16 4.3權(quán)重確定與歸一化處理-16 4.3.1興趣度的計(jì)算-17 4.4智能推薦結(jié)果-19 4.5結(jié)果分析-20 4.5.1召回率與準(zhǔn)確率-20 4.5.2 召回率與準(zhǔn)確率圖示分析-21 5基于智能推薦算法的網(wǎng)上購(gòu)物系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)-23 5.1 前臺(tái)系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-23 5.1.1 用戶注冊(cè)與登錄-23 5.1.2 數(shù)碼產(chǎn)品展示-26 5.1.3 購(gòu)物車(chē)模塊-26 5.1.4 結(jié)帳模塊-28 5.1.5 訂單查看模塊-29 5.1.6 公告信息模塊-30 5.2 系統(tǒng)后臺(tái)管理功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)-31 5.2.1 基本信息管理-31 5.2.2 訂單信息管理-32 5.2.3 商品信息管理-33 5.2.4 友情鏈接信息管理-34 結(jié)論-36 致謝-37 參考文獻(xiàn)-38 |
