关联规则在电子商务推荐系统中的应用
王江伟郭民
北京工业大学电子信息与控制工程学院，北京 １００１２４
摘要：以数据挖掘中的关联规则为基础，深入研究了基于关联规则的个性化推荐技术在电子商务中的应用，提出了电子商务推荐系统的体系结构，并对系统涉及到的关键技术进行了详细的描述。系统采用ＦＰ－Ｇｒｏｗｔｈ算法进行关联规则的挖掘，紧紧结合了数据库技术的优势，对当前电子商务系统中大量复杂的数据具有很好的适应性。
数据挖掘；关联规则；电子商务推荐系统；数据库技术
ＴＮ９１５－３４Ａ １００４－３７３Ｘ（２０１１） １９－０１７９－０４
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王江伟 男，１９８５年出生，河北人，硕士研究生。主要从事数据挖掘方面的研究工作。
郭民 男，１９５９年出生，北京人，高级工程师。主要从事信息控制与管理、数据仓库、数据挖掘等技术方面的研究工作。
关联规则在电子商务推荐系统中的应用
作者：王江伟， 郭民， WANG Jiang-wei， GUO Min
作者单位：北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京,100124刊名：
现代电子技术
英文刊名：Modern Electronics Technique
年，卷(期)：2011,34(19)
本文链接：https://www.doczj.com/doc/065940941.html,/Periodical_xddzjs201119056.aspx
LOGO Shopxxx电商平台系统 (Shopxxx V4.0) 产品介绍说明书 XXX科技发展有限公司
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目录 1. 文档介绍4 1.1文档目的4 1.2文档范围4 1.3读者对象4 1.4参考文档4 1.5术语与缩写解释4 2. 产品介绍4 3. 产品面向的用户群体6 4. 产品应当遵循的标准或规范6 5. 产品范围6 6. 产品中的角色7 7. 产品的功能性需求7 7.1功能性需求分类7 7.2特色7 8. 产品的非功能性需求9 8.1用户界面需求9 8.1.1W EB9 8.1.2单品页9 8.1.3店铺管理9 8.1.4订单管理9 8.1.5商品管理9 8.2软硬件环境需求9 8.3产品质量需求9 9 产品结构及实施10 9.1项目构成10 9.2主要层次结构说明11 9.3硬件网络拓扑图12 9.4硬件配置12
1. 文档介绍 1.1 文档目的 随着互联网迅速的崛起，越来越多的人选择了网上购物。各种网购平台也顺势而出，每个平台都各有优劣及面向的客户群。本平台为满足网购人员的各种需求，而独创了一套结构化模块化的电商管理平台，可对各种需求进行模块化定制及管理，已达到更好的满足网购用户及电商的需求。提供一体化的系统管理、产品发布、在线购物等服务。 本文主要用于产品阶段的工作成果，为相关领导、产品负责人、开发主管等领导决策提供切实可靠的依据。 1.2 文档范围 包括功能介绍、使用说明、优势分析、界面展示、产品需求介绍、业务架构、系统架构等。 1.3 读者对象 公司领导、部门总监、产品总监、技术总监及相关人员 1.4 参考文档 1.5 术语与缩写解释
学年论文 题目：电子商务推荐系统实现方法的分析学院：信息工程学院计算机系 专业：电子商务 班级： 学号： 姓名： 指导教师： 2011 年 5 月15 日
电子商务推荐系统基本实现方法的分析 电子商务08-01 摘要：互联网技术的迅猛发展把我们带进了信息爆炸的时代. 海量信息的同时呈现, 一方面使用户很难从中发现自己感兴趣的部分, 另一方面也使得大量少人问津的信息 成为网络中的“暗信息”, 无法被一般用户获取. 个性化推荐系统通过建立用户与信息产品之间的二元关系, 利用已有的选择过程或相似性关系挖掘每个用户潜在感兴趣的 对象, 进而进行个性化推荐, 其本质就是信息过滤. 个性化推荐系统不仅在社会经济 中具有重要的应用价值, 而且也是一个非常值得研究的科学问题. 事实上, 它是目前 解决信息过载问题最有效的工具. 文中根据推荐算法的不同, 分别介绍了协同过滤系统, 基于内容的推荐系统, 混合推荐系统, 以及最近兴起的基于用户—产品二部图网 络结构的推荐系统. 并结合这些推荐系统的特点以及存在的缺陷, 提出了改进的方法 和未来可能的若干研究方向. 推荐系统的研究受到了信息科学、计算数学、统计物理学、认知科学等多学科的关注, 它与管理科学、消费行为等研究也密切相关. 能够为不同学科领域的科研工作者研究推荐系统提供借鉴, 有助于我国学者了解该领域的主要进展. 关键词：协同过滤推荐算法；皮尔逊相关度；欧几里得距离评价；卓越亚马逊
目录 1、概述 (1) 1.1研究背景 (1) 1.2定义 (1) 2、推荐系统历史 (1) 2.1个性化推荐系统的发展历程 (1) 3、电子商务推荐系统的基本实现方法分析 (2) 3.1电子商务推荐系统的分类 (2) 3.2电子商务推荐系统的基本算法： (3) 3.2.1基于关联规则的推荐算法 (3) 3.2.2基于内容的推荐算法 (3) 3.2.3协同过滤推荐算法(Collaborative Filtering Recommendation) (3) 4、电子商务推荐系统的工作流程 (4) 4.1数据采集 (4) 4.2数据预处理 (4) 4.2.1欧几里得距离评价： (5) 4.2.2皮尔逊相关度： (5) 4.3形成推荐 (6) 4.4结果显示 (8) 4.4.1卓越亚马逊的推荐系统分析 (8) 4.4.2豆瓣网的推荐系统分析 (8) 5、电子商务推荐系统的作用 (10) 6、总结 (10) 参考文献 (10) 附录1 (12)
电商系统需求分析说明书 一．引言 .....................................................错误!未定义书签。 项目背景.................................................错误!未定义书签。 前期工作.................................................错误!未定义书签。 参考资料.................................................错误!未定义书签。二．技术概述 .................................................错误!未定义书签。 目标.....................................................错误!未定义书签。 硬件支持.................................................错误!未定义书签。三．功能需求 .................................................错误!未定义书签。 功能块划分...............................................错误!未定义书签。 功能块描述...............................................错误!未定义书签。四．性能需求 .................................................错误!未定义书签。 数据精确度...............................................错误!未定义书签。 适应性...................................................错误!未定义书签。五．系统流程图 ...............................................错误!未定义书签。 顾客流程图如下...........................................错误!未定义书签。 订单处理流程说明........................................错误!未定义书签。六．数据流图 .................................................错误!未定义书签。 数据流图如下..............................................错误!未定义书签。 一．引言 项目背景 电商系统致力于提供产品展示及订购为核心的网上购物服务宣传自己商店的产品并将自己的产品展现给客户，让客户通过网站便能对自由的选择地购买产品。 该网站是通过用户登录浏览商品、查看公告、购买、确定购买、实现用户模 块功能。其中订单的生成，网站后台系统，通过系统管理员管理商品、订单、用户来实现。前期工作 我们在编写该需求前，首先是对各大网上销售网站进行了调查，其中包括：网页排版、顾客消费流程、以及管理员的操作，这三大块进行了调查。并总结出了有自 己特色的设计思路。 参考资料 《软件需求分析》《网上商城需求分析计划书》。
电子商务个性化推荐技术研究 ——以电影推荐系统为例 一、项目背景 随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。 电子商务个性化推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。 针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文先以豆瓣网的电影推荐系统进行分析研究，并设计属于自己的个性化推荐系统。 二、豆瓣电影推荐系统的研究 （一）豆瓣电影推荐系统简介 1.豆瓣网定位 豆瓣网是一个兴趣为出发点社交网络，人与人之间的关系建立在具有共同兴趣的基础上，且人们是以获取和分享有价值的信息为目的，网站的设计与功能主要围绕围绕这几点：如何获取信息、如何发现信息、如何分享信息。 2.豆瓣人群
主要为知识分子和文艺青年。 人群特点：文化程度较高，对读书、电影、音乐有着某种偏爱。有品味、有思想，善于表达。喜欢和崇尚自由。喜欢简洁、富有内涵的生活方式。 （二）豆瓣人对电影频道的可能需求 1.了解某部电影的详细介绍：剧情、导演、演员、上映时间、别人评价、总体评分 2.了解某个影人 3.了解某个城市的影院 4.了解最近的电影资讯（最近有什么电影上线或当看到一部正在上映新片的介绍时，且被它深深吸引时，希望可以查到所在城市的放映影院和放映时间） 5.分享影评、交流观后感： 6.建立自己的电影名单，记录自己的足迹，便于对个人知识的管理（看过、想看、根据不同主题建立的豆列） 7.发现喜欢的电影（通过他人影评、他人豆列、标签类型、相同元素（导演、演员）、经典影片） 8.发现喜欢的影人 9.查看线下有没有关于电影的最新活动 （三）从不同的角度分析 1.用户在获取信息上 这里的获取指用户主动的挖掘、搜索查询信息，如用户去搜索某部电影的相关信息、某位喜欢的影人信息。豆瓣电影可给用户提供的查询功能有查询电影、查询影人、查询影院、新片的放映情况。 查询电影可通过标签（可按电影类型、区域、艺术家、年代查找）（链接）、影名、IMDb编号（输入框搜索）等方式；查询影人可通过影人职业、获奖情况、所在国家、影人名字、IMDb编号等方式；查询影院可通过搜索影院的名称、地址的方式；查询新片可通过首页的正在热映栏目和右上角的查询框选择查询。 豆瓣电影给用户提供了丰富的查询内容和查询方式，而且这些不是简单的堆砌，而应该是根据用户的需求和使用流程，在用户需要的位置提供给用户。 1）满足的用户需求：
电子商务中的推荐系统是利用数据挖掘等技术，分析访问者在电子商务网站的访问行为，产生能帮助访问顾客访问感兴趣的产品信息的推荐结果. 电子商务系统规划与建设本来就包括数据库系统的建立，技术含量不是特高的电子商务推荐系统就是在原有的数据库系统上新添的利用数据挖掘技术对动态的客户访问所返回的数据加以分析并调出客户可能感兴趣的的产品目录。 看这里----就知道它只是在原有的系统上加了些技术模块 根据系统功能设计的要求以及功能模块的划分，数据库的设计相对较简单。除用于销售商品的电子商务网站中所必须的基本数据库表，如商品信息、用户信息、网站信息等外，还应包括：用于初始化数据设置的参数表、仅对有评分商品推荐起作用的顾客商品评分表、顾客商品购买记录表、商品聚类表、顾客聚类表、商品推荐表 随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务系统在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。电子商务推荐系统直接与用户交互，模拟商店销售人员向用户提供商品推荐，帮助用户找到所需商品，从而顺利完成购买过程。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留用户、防止用户流失，提高电子商务系统的销售。 推荐系统在电子商务系统中具有良好的发展和应用前景，逐渐成为电子商务IT 技术的一个重要研究内容，得到越了来越多研究者的关注。 电子商务推荐系统在理论和实践中都得到了很大发展。但是随着电子商务系统规模的进一步扩大，电子商务推荐系统也面临一系列挑战。针对电子商务推荐系统面临的主要挑战，本文对电子商务推荐系统中推荐算法设计以及推荐系统体系结
电子商务推荐系统研究 摘要：简要介绍了电子商务推荐系统的概念、作用及其组成模块，系统介绍了基于协同过滤的推荐技术、基于内容的推荐技术、基于效用的推荐技术、基于知识的推荐技术、基于用户统计的推荐技术等六种推荐技术，并描述了电子商务推荐系统的工作流程，重点阐述了未来电子商务推荐系统的研究方向。 关键词：推荐系统；电子商务；协同过滤 一电子商务推荐系统概念及作用 推荐系统就是一个能够在分析用户以往的使用行为的基础上，能够破解用户需求并提出建议的信息系统，该信息系统实际上市网站与用户之间的一个行为对话系统。（刘杰决策支持系统应用的一个新领域：电子商务推荐系统管理学家2008 297-299）推荐系统的有效性取决于提供个性化服务的深度和能够充分减少信息超载以及增加用户的满意度，它已经成为决策支持系统(Decision Support Systems—DSS)的一个重要的研究方向。 Resnick & Varian 在1997 年给出了电子商务推荐系统( Recommender Systems) 正式的定义，指利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议, 帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。(Resnick, Varian.Recommender https://www.doczj.com/doc/065940941.html,munication of the ACM, 1997,40(3):56-58.)电子商务推荐系统最大的优点在于它能收集用户感兴趣的资料，并根据用户兴趣偏好主动为用户作出个性化推荐。电子商务推荐系统作用主要表现在以下几个方面：①将电子商务网站的浏览者转变为购买者者( Converting Browsers into Buyers)；②提高电子商务网站的交叉销售能力(Cross-Sell)；③减少消费者成本（时间、资金等），满足顾客需求，增加其满意度；④增加卖家产品浏览度，从而提高卖家收益。 二电子商务推荐系统的组成 推荐系统面对的是用户（user），任务是为用户提供对项目（item）的推荐。用户是指推荐系统的使用者，也就是电子商务活动中的客户。项目是被推荐的对象，是指电子商务活动中提供给客户选择的产品和服务，也就是最终推荐系统返回给用户的推荐内容。在一个电子商务活动中，用户数和项目数是非常多的。推荐系统面对的当前用户，称为目标用户或者活动用户。推荐系统的当前工作，就是为根据一定的算法，给出对目标用户的推荐项目。 电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，输入主要来自个人和社团群体两部分。个人输入主要指目标用户，即要求获得推荐的人，为得到推荐必须对一些项目进行评价，以表达自己的偏好，包括隐式浏览输入、显式浏览输入、关键词和项目属性输入以及用户购买历史等；社团群体输入主要指集体形式的评价数据，包括项目属性、社团购买历史、文本评价和等级评分等。其中用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价（rating）数据； 推荐方法模块用来根据一定算法，根据用户数据，得出对目标用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。 输出模块主要是指得到的推荐以何种形式反馈给用户。主要的形式有：（余力,刘鲁.电子商务个性化推荐研究.计算机集成制造系统.2004(10):1306-1309）①建议(suggestion)，分 为单个建议(single item)、未排序建议列表(unordered list )和排序建议列表(ordered list )，典型的如Top-N：根据客户的喜好向客户推荐最可能吸引客户的N 件产品；②预测(prediction), 系统对给定项目的总体评分；③个体评分( individual rat ing)，输出其他客户对商品的个体评分；④评论( Review )，输出其他客户对商品的文本评价。 二电子商务推荐系统的关键技术 电子商务系统根据其所采用推荐技术大致可以分为几类：一是基于协同过滤技术的推
电子商务推荐系统中推荐技术研究(一) 摘要]随着电子商务的不断深入发展，电子商务推荐系统的应用更加广泛。文章主要介绍了目前应用较广的几种电子商务推荐系统中的推荐技术，并对这几种推荐技术存在的问题进行了分析。 关键词]电子商务推荐系统推荐技术 一、引言 随着网络的广泛普及，电子商务对传统的商贸活动产生了革命性的变化，产生从以商品为中心到以客户为中心的商业模式的转变。新的商业环境在为企业提供新的商机的同时，也对企业提出了新的挑战。围绕客户进行服务，为客户提供所需要的商品，所以对每个客户提供个性化的服务已经成为必要。而电子商务推荐系统成为解决问题的重要途径。本文研究了电子商务推荐系统中的各类推荐技术。 二、电子商务推荐系统 电子商务推荐系统定义为：利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助客户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买过程。它是一个基于客户网上购物的以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为客户推荐符合其兴趣爱好的商品。分析客户的消费偏向，向每个客户具有针对性地推荐的产品，帮助客户从庞大的商品目录中挑选真正适合自己需要的商品。电子商务推荐系统在帮助了客户的同时也提高了客户对商务活动的满意度,从而换来对电子商务站点的进一步支持。 电子商务推荐系统主要起到了三个方面的作用：首先，极大地增加了客户，可以把网站的浏览者转变为购买者，提高主动性；其次，可以提高网站相关系列产品的连带销售能力；最后，可以提高、维持客户对网站的满意度和信任度。 电子商务推荐系统具有良好的发展和应用前景。在日趋激烈的竞争环境下，电子商务推荐系统能有效保留客户，提高电子商务网站系统能大大提高企业的销售额。成功的电子商务推荐系统将会产生巨大的经济效益和社会效应。 三、电子商务推荐技术 目前,电子商务推荐系统中使用的主要推荐技术有基于内容推荐,协同过滤推荐,基于知识推荐,基于效用推荐，基于关联规则推荐,混合推荐等等。 1.基于内容的推荐。它是信息过滤技术的延续与发展，项目或对象通过相关特征的属性来定义，系统基于商品信息,包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜好来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。 内容推荐技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，因而推荐响应时间快。缺点是难以区分商品信息的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的商品，只能发现和用户已有兴趣相似的商品。 2.协同过滤推荐。协同过滤推荐是目前研究最多、应用最广的电子商务推荐技术。它基于邻居客户的资料得到目标客户的推荐,推荐的个性化程度高。利用客户的访问信息,通过客户群的相似性进行内容推荐,不依赖于内容仅依赖于用户之间的相互推荐,避免了内容过滤的不足,保证信息推荐的质量。
22个国外电子商务系统 作者: its|发布: 2009-12-5 (12:27)|阅读: 239|评论: 0|静态地址|容源码 在中加入电子商务功能越来越重要，不管是出于时髦还是实用，本文介绍了22个国外最常用的电子商务系统，从简单的购物车，到完整的电子商务平台，到可以集成到第三方CMS系统的框架，到托管式电子商务服务，有收费的，也有免费的。 轻量级电子商务系统 如果你只想在中简单销售几样东西，部署一个完整的电子商务平台就小题大做了，下面的这些轻量级系统可以满足这个需求。 E-junkie 最适合销售可下载数字素材，虽然也可以用来销售有形商品，但需要注意处理好扣税，发运等事宜。FatFreeCart 同样由 E-Junkie 团队开发，适合于使用 Paypal 和 Google Checkout 做结算的业务，只需将他们的代码放到你的，并修改产品信息。
Big Cartel 适合设计师和艺术家在网上销售他们的作品。 在 WordPress 博客中开店 以下产品适用于在你的 WordPress 博客中开一个小店。WordPress e-Commerce plugin WordPress 下最著名的电子商务插件，和 WordPress 完美结合。eShop
WordPress 下的电子商务插件，包括众多有趣功能，比如统计，订单处理，可定制的模板。Shopp 并非免费，但很好用，同 WordPress 完美集成，有很好的模板标签文档。 WordPress MiniCart WordPress 下的非常轻量的购物车插件，可以嵌入到帖子中，还可以用作捐款插件。 著名 CMS 系统下的购物车集成
XXXX网ERP系统需求说明 XXXX 版本号：V1.0 日月810日期：2010年目录 ERP总体需求 .............................................. 项目背景 .............................................. 总体需求 .............................................. 主要业务流程描述 ...................................... 商品采购入库 ...................................... 商品销售出库 ...................................... 采购系统需求 .............................................. 基础数据维护 .......................................... 供应商管理 ............................................ 采购计划管理 .......................................... 采购合同管理 .......................................... 采购管理 ..............................................
单据审核 .............................................. 单据查询 .............................................. 查询统计 .............................................. 库房系统 .................................................. 库房架构 .............................................. 商品管理 .............................................. 库房管理 .............................................. 盘点 .................................................. 单据查询 .............................................. 查询统计 .............................................. 订单管理系统 .............................................. 订单查询 .............................................. 订单处理 .............................................. 财务系统 ..................................................
项目案例名称：电子商务系统 项目案例文档：《电子商务系统用例说明说》 1、导言 1.1 目的 本需求分析报告的目的是规范化本软件的编写，旨在于提高软件开发过程中的能见度，便于对软件开发过程中的控制与管理，同时提出了本电子商务系统的软件开发过程，便于程序员与客户之间的交流、协作，并作为工作成果的原始依据，同时也表明了本软件的特性，以期能够获得更大范围的应用。 1.2 范围 本站点分为前台和后台两个管理层面。 后台设有管理员对买家、卖家、会员以及商品的管理，管理员可以统筹的对卖家、买家、会员以及商品进行添加、删除以及修改的操作，这样就可以更好的确保所有的用户信息的完整和安全。 前台设有用户注册、用户登录、在线购物、在线浏览商城商品、成为会员等方便广大上班族有闲暇时间轻松购物的功能。可以让广大的用户足不出户就可以购买到自己中意的喜欢的商品，为用户节省了大量的时间。 1.3术语定义 本文档的术语定义如表1-1所示： 编号术语名称 1 用户浏览商城的商品或有意向在商城购买商品的商城游客，登录进 入商城的商城普通用户或会员浏览商城商品和有意向购买商 城的商品。 2 超级管理员就是对普通管理员的管理 3 普通管理员对商品的增删改查及订单的查看等操作 1.4参考资料 【1】《软件工程案例教程---软件项目开发实践》第2版，国家示范型软件学院系列教材，机械工业出版社。 【2】《面向对象分析与设计》北京市高等教育精品教材立项项目，机械工业出版社 【3】《软件需求最佳实践---SERU过程框架原理与应用》电子工业出版社 2、系统定义 主要阐述该项目的目标和项目的目标及项目的功能 2.1 项目目标 本项目设定的目标如下： ●为用户提供一个方便、快捷的网上购物系统 ●系统能够提供友好的用户界面，使操作人员的工作量最大限度的减少。 ●系统具有良好的运行效率，能够达到提高销售率的目的。 ●系统应有良好的可扩充性，可以容易的扩充功能。 2.2系统整体结构 根据用户的需求分析，确定本项目是分级来运行，有用户，超级管理员，普通管理员，用户分为会员和VIP用户，主要就是购买商品，还可以浏览和给管理员留言等等，而超级管理员只是管理普通管理员，普通管理员是对商品的增删改查，还可以查看订单的情况，折扣管理，VIP管理等。如图1-2
电商系统需求分析说明 书 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT
电商系统需求分析说明书 一．引言 项目背景 电商系统致力于提供产品展示及订购为核心的网上购物服务宣传自己商店的产品并将自己的产品展现给客户，让客户通过网站便能对自由的选择地购买产品。 该网站是通过用户登录浏览商品、查看公告、购买、确定购买、实现用户模块功能。其中订单的生成，网站后台系统，通过系统管理员管理商品、订单、用户来实现。 前期工作
我们在编写该需求前，首先是对各大网上销售网站进行了调查，其中包括：网页排版、顾客消费流程、以及管理员的操作，这三大块进行了调查。并总结出了有自 己特色的设计思路。 参考资料 《软件需求分析》《网上商城需求分析计划书》。 二．技术概述 目标 我们使用php技术构建网站，争取将本网站做成一个界面友好、用户购物方便、管理员管理方便的购物系统。 硬件支持 Cpu: 1G以上、内存：512M以上 三．功能需求 功能块划分 网上商城共分两个部分，一部分是面向用户的部分，包括：顾客在线注册、购物、提交订单、付款等操作；另外一部分是商城管理部分，这部分的内容包括：产品的添加、删除、查询、订单的管理、操作员的管理、注册用户的管理等。三，商家（增，删，改）功能块描述 3.. 面向用户部分功能： (1) 注册功能。顾客首先要注册为网上商城的用户。注册时只要填写登录用户名、密码、联系电子信箱3项信息即可。注册后，用户可继续如实填写详细个人信息及收货人信息，同时可修改密码、查询及修改订单。
(2) 选择产品功能。顾客浏览网上商城， 将自己需求的产品放入到购物车中（可在网上商城首页、专柜首页、产品小类、专卖店首页、搜索结果页面、产品详细信息页面进行该操作），可连续添加商品。 (3) 管理购物车。顾客选择完商品后可进入购物车页面，查看自己要购买的商品，可修改某一商品数量、取消购买某商品和清空整个购物车。 (4) 订单功能。顾客确定购物车中的商品后提交订单，如顾客已填写收货人信息，则页面显示该信息并由顾客确认。如尚未填写则显示相应表单请其填写，系统记录顾客提交的收货人信息以便其下次购物时使用。顾客提交订单后可在网上商城查询该订单，并可对尚未处理的订单进行取消、修改等操作。 (5) 付款功能。顾客在订单被销售方确认后，要选择付款方式，并付款给销售方，然后才可以收到货。 后台管理部分功能： (1) 管理人员部分。该部分的用户有一个超级管理员以及若干个普通管理员，超级管理员拥有最高权限，可访问所有订单，可浏览、查询订单，可浏览、修改普通管理员和会员的资料，普通管理员分两种，一种是订单管理员：主要负责订单管理，可浏览、修改订单状态，可浏览会员信息；另一种是界面管理员：主要负责界面管理，可增、删商品和广告等操作。 (2) 管理订单功能。顾客可通过Web方式取消、修改自己提交的订单（在管理员确认前），查询自己提交的订单（随时）。如订单的状态在一定时限（如12个小时）后仍没有发生变化（“订单关闭”状态除外），系统自动提醒管理员（如该订单变色，弹出提醒窗口等方式。订单状态发生变化，系统自动发E-mail给顾客，“无效订单”、“订单关闭”状态除外）。
大数据背景下电商推荐系统研究 发表时间：2019-07-23T12:16:52.093Z 来源：《知识-力量》2019年9月34期作者：高婕 [导读] 大数据时代下，海量信息已渗透到各行的发展模式当中，如何更好地利用这些数据来创造行业中新的价值，是学者们需要持续研究的内容。推荐系统正是利用这些有价值的数据来挖掘用户的偏好，为其推荐合适的商品，从而为电商行业创造出更多价值。本文通过研究电商推荐系统中的几种主流的推荐算法，探析其大数据特征，从而提出一些符合当今时代特点的发展对策。 （广州工商学院计算机科学与工程系） 摘要：大数据时代下，海量信息已渗透到各行的发展模式当中，如何更好地利用这些数据来创造行业中新的价值，是学者们需要持续研究的内容。推荐系统正是利用这些有价值的数据来挖掘用户的偏好，为其推荐合适的商品，从而为电商行业创造出更多价值。本文通过研究电商推荐系统中的几种主流的推荐算法，探析其大数据特征，从而提出一些符合当今时代特点的发展对策。 关键词：大数据；推荐系统；电子商务 1电商推荐系统简介 推荐系统是一种预测用户对商品和信息的喜好或评分的模型，它以电子商务网站为依托，以海量的数据为依据，来挖掘用户感兴趣的信息和商品。该模型主要包含协同过滤方法、基于内容的推荐系统和基于知识的推荐系统等多种类型[1]。 （1）协同过滤推荐方法 协同过滤方法的主要思想是通过处理大量用户的评分来预测遗失的评分[1]。例如，大量用户的购买信息或评分行为可以用来对这些用户进行聚类，相似爱好的用户被归为一组，同类群体所喜好的物品就可以对组内其他个体做推荐。其中又包含基于用户的协同过滤算法以及基于物品的协同过滤算法两种类型[2]。 此方法突破了上文所述推荐算法无法给用户推荐其没有消费过的商品领域的瓶颈，在预测用户偏好未知商品时很有用。 （3）基于知识的推荐算法 上文所介绍的两种算法都要求提取用户浏览、购买或评分的大量历史记录，但如果需要购买产品高度定制的商品时，则不适用。例如，汽车、房产、旅游产品、金融产品、昂贵的奢侈品等等，这些物品很少有购买记录，并且无法获取到充足的评分、购买记录。基于知识的推荐算法可以让用户通过网页表格输入自己想要的属性值，比如用户被问到一系列问题，来明确自己的初始偏好，接着对该用户推送相关的产品。 此方法利用与用户之间的交互反馈，了解用户的兴趣方向，突破了以上几种方法若不挖掘用户兴趣模型就无法推荐的问题以及冷启动问题。 2 电商推荐系统的大数据特性 根据上文对电子商务推荐系统几种主流推荐算法的探讨，本文结合推荐算法中的数据提取以及推送结果等环节，以当前大数据时代为背景，分析该系统的特性，有以下几点。 （1）复杂性 电子商务中的消费者兴趣与物品特性等数据，具有差异化、多样性等特点，在预测消费者需求时，又具有非线性、模糊性等特点。这些都体现了该系统的复杂性大数据特性。 （2）即时性 由于消费者的购买动机、喜好与需求会跟着时间、季节、以及潮流的变化而变化，因此，为了保证数据有效并算出更加准确的商品排名，一般来说获取的数据都具有即时性。 （3）相关性 用户与用户、用户与数据、数据与数据之间通过网络平台的交互作用使得这些因素被连成一个网状结构，可以通过同类别的用户来预
电子商务推荐系统的应用(一) 摘要]本文简要的介绍了电子商务推荐系统的概念及其作用，详细地论述电子商务推荐系统所采用的推荐技术及其实现。 关键词]电子商务推荐系统推荐技术 随着互联网的广泛普及，电子商务获得迅猛发展。与传统商业模式不同,电子商务交易双方是不谋面的,商家不能直观地了解客户,能获得的只是大量的相关数据(如用户注册信息、历史购买记录等)。这样通过对数据的分析来尽可能地揣摩客户,在适当的时间向适当的客户推荐适当的商品或服务就显得尤为重要，电子商务推荐系统正是针对这一需求应运而生的。一、电子商务推荐系统简介 电子商务推荐系统是一个基于网上购物环境、以商品为推荐对象的个性化推荐系统,为用户推荐符合兴趣爱好的商品。其定义为：利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。 电子商务推荐系统使得电子商务网站主动适应每个客户的特定需求,为每个客户创建适应该客户个性化需求的电子商店,从而为每个客户提供完全不同的个性化购物环境,为电子商务系统实现“一对一营销”的个性化服务提供了可能。 电子商务推荐系统和销售系统、决策支持系统既相似又有不同。销售系统是帮助销售人员如何把产品销售出去；决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产什么产品，其目的是为企业生产者服务；推荐系统是帮助用户对购买什么产品做出决策，是面向用户的系统。 二、电子商务推荐系统的作用 电子商务推荐系统的最大优势在于它能够根据客户的兴趣、爱好、习惯,以及各个客户之间的相关性主动为客户做出推荐。推荐的形式包括向客户推荐商品,提供个性化的商品信息、及其他客户的喜恶等，并且给出的推荐也是实时更新的。即当系统中的产品库和客户的兴趣等资料发生改变时，给出的推荐信息也会自动改变。广义而言,推荐系统使得网站更具个性化(网站会调整某些信息以迎合不同的客户)。总的来说，电子商务推荐系统的作用主要表现在三个方面:①将电子商务网站的浏览者转变为购买者。有时客户只是看看网站的内容而没有购买的意思，推荐系统可以帮客户找到他们感兴趣的、愿意买的商品。②提高电子商务网站的交叉销售能力。基于用户已经购买的商品,推荐客户购买一些相关的商品。③提高客户对电子商务网站的忠诚度。推荐系统可以提供符合客户个性化需求的购物信息，因此能够吸引老客户访问网站。 三、电子商务推荐技术 目前，电子商务推荐系统所采用的推荐技术大致可以分为三类：信息检索、内容过滤、协同过滤。 1.信息检索：响应用户提交的搜索请求，返回相应的查询结果。网络搜索引擎如yahoo，google 等采用的都是这种技术。信息检索技术一般对文本内容建立全文索引或摘要索引，对非文本内容如图片、视频等根据一些特征进行索引。信息检索技术容易实现，检索速度快，但其不足在于：①提交一个查询往往返回数以千计的结果，有些是相关的，但大多数并不相关，用户需要花费时间和精力去挑选；②只能回答用户询问的问题，不能主动、增量的向用户提供知识。 2.内容过滤：基于商品信息,包括商品的属性及商品之间的相关性和客户的喜恶来向其推荐。基于商品属性主要是基于产品的属性特征模型推荐。例如,对在购物车以往记录中或有多张打折CD的客户就可以向其推荐一些打折CD。基于商品间的关联性是根据客户感兴趣的产品推荐相关的产品。例如,服装的搭配,商品的系列或配套件。内容过滤技术分析商品的属性及其相关性可以脱机进行，所以推荐响应时间快，其弊端在于不能为用户发现新的感兴趣的商品,只能发现和用户已有兴趣相似的商品；不能为新客户形成合适的推荐,因为客户还没有购
尚硅谷大数据技术之电商推荐系统 第1章项目体系架构设计 1.1 项目系统架构 项目以推荐系统建设领域知名的经过修改过的中文亚马逊电商数据集作为依托，以某电商网站真实业务数据架构为基础，构建了符合教学体系的一体化的电商推荐系统，包含了离线推荐与实时推荐体系，综合利用了协同过滤算法以及基于内容的推荐方法来提供混合推荐。提供了从前端应用、后台服务、算法设计实现、平台部署等多方位的闭环的业务实现。 用户可视化：主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2进行实现，部署在Apache服务上。 综合业务服务：主要实现JavaEE层面整体的业务逻辑，通过Spring进行构建，对接业务需求。部署在Tomcat上。 【数据存储部分】 业务数据库：项目采用广泛应用的文档数据库MongDB作为主数据库，主要负
责平台业务逻辑数据的存储。 缓存数据库：项目采用Redis作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 离线统计服务：批处理统计性业务采用Spark Core + Spark SQL进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 离线推荐服务：离线推荐业务采用Spark Core + Spark MLlib进行实现，采用ALS算法进行实现。 【实时推荐部分】 日志采集服务：通过利用Flume-ng对业务平台中用户对于商品的一次评分行为进行采集，实时发送到Kafka集群。 消息缓冲服务：项目采用Kafka作为流式数据的缓存组件，接受来自Flume的数据采集请求。并将数据推送到项目的实时推荐系统部分。 实时推荐服务：项目采用Spark Streaming作为实时推荐系统，通过接收Kafka 中缓存的数据，通过设计的推荐算法实现对实时推荐的数据处理，并将结构合并更新到MongoDB数据库。 1.2 项目数据流程
1.电子商务网站的特点是什么？ 1.广告宣传电子商务可凭借企业的Web服务器和客的浏览，在Internet上发播各类商业信息。客户可借助网上的检索工具(Search)迅速地找到所需商品信息，而商家可利用网上主页(Home Page)和电子邮件(E-mail)在全球范围内作广告宣传。与以往的各类广告相比，网上的广告成本最为低廉，而给顾客的信息量却最为丰富。 2.咨询洽谈电子商务可借助非实时的电子邮件(E-mail)，新闻组(News Group)和实时的讨论组(chat)来了解市场和商品信息、洽谈交易事务，如有进一步的需求，还可用网上的白板会议(Whiteboard Conference)来交流即时的图形信息。网上的咨询和洽谈能超越人们面对面洽谈的限制、提供多种方便的异地交谈形式。 3.网上订购电子商务可借助Web中的邮件交互传送网上的订购。网上的订购通常都是在产品介绍的页面上提供十分友好的订购提示信息和订购交互格式框。当客户填完订购单后，通常系统会回复确认信息单来保证订购信息的收悉。订购信息也可采用加密的方式使客户和商家的商业信息不会泄漏。 4.网上支付电子商务要成为一个完整的过程。网上支付是重要的环节。客户和商家之间可采用信用卡帐号实施支付。在网上直接采用电子支付手段将可省略交易中很多人员的开销。网上支付将需要更国可靠的信息传输安全性控制以防止欺骗、窃听、冒用等非法行为。 5.电子帐户网上的支付必需要有电子金融来支持，即银行或信用卡公司及保险公司等金融单位要为金融服务提供网上操作的服务。而电子帐户管理是其基本的组成部分。信用卡号或银行帐号都是电子帐户的一种标志。而其可信度需配以必要技术措施来保证。如数字凭证、数字签名、加密等手段的应用提供了电子帐户操作的安全性。 2.电子商务网站的构成要素 1.网站域名域名是企业、机构或个人在域名注册的名称，是互联网上企业或机 构间相互联络的网络地址。域名必须向ISP申请，只有获得批准后，才是合法的域名。 2.网站物理地点即网站空间，是存放网站的磁盘空间，由专门的服务器或租用的虚 拟主机承担. 3.网页每个网站都由许多网页文件组成。网页文件，即网站的源文件，网页之间 以超链接相关联。电子商务网站一般分为前台与后台两种，前台页面提供客户注册登录及商品分类，如同进入一家大的商店，让客户能迅速找到想要的商品进行购物.
第8章电子商务系统概述 电子商务是指通过电子数据的交换来完成某种与商务或服务相关的工作，它可以是各种形式、各种内容、各种目的、各种风格、各种程度的电子数据交换，其基础是以电子化的形式来处理和传输商务数据，包括文本、声音、视频、图像等数据类型。虽然电子商务的发展不是绝对局限于国际互联网，但是，这种网络技术正在深刻而快速地影响电子商务的实现形式，越来越多的电子商务应用走向了以国际互联网技术为平台的道路。特别是九十年代中期，随着Internet技术和web规范的迅速普及，其功能也已从学术研究、资料查询、信息交换等演变成为一种大众化信息传播工具，Internet从学术走向商业。同时基于Internet和web 的电子商务因其民间色彩（即不直接引用专用网络协议和特定技术标准），而使任何企业和用户均可以直接使用该系统，任何类型商贸业务都可以得到支持。因此，本章所介绍的主要是基于Internet和web的电子商务系统。 8.1 电子商务系统的框架 电子商务系统从本质上说，就是实现商业活动的信息化载体和环境，其一切模块组成设计、技术协议及硬件构成归根结底都是为了安全有效的完成交易过程。本节从电子商务系统功能实现的角度入手，着重介绍电子商务系统的网络结构及应用系统构成。 8.1.1 电子商务系统分类 电子商务系统的分类可以按照交易过程、业务性质以及安全数据交换协议和机制等几方面来划分。 1．按照交易前后过程的分类 从电子商务系统可以支持交易前后业务的角度来看，目前电子商务系统可以分为三类，即支持交易前、交易过程中、交易后的电子商务系统。 ⑴支持交易前的系统 支持交易前的系统（PRO—TRANSACTION或称PRO—TRADE）的系统实际上就是通过网络和应用系统提供商贸信息源的一个信息发布和查询系统。这类系统对于供应商来说，就是要建立自己的网页，并加入到同行业的一些著名的网站中，然后积极组织本企业的产品信息上网；而对于需求商来说，则需要通过网络到本行业的相关网站中获得自己所需的产品信息。这类系统的只是向供需双方提供沟通信息的机会，并且不参加后续的交易行为。其使命具有单纯性，因此在结构和功能上不存在安全性、保密性、单证或票据交换、法律地位以及与其他系统互联等问题。其系统开销极小，设计及使用简单，中小企业和个人用户均可使用，而且信息传播功能较强经济效益巨大。 ⑵支持交易过程中的系统 支持交易过程中（transaction或trade）的系统实际是在支持交易前系统的基础上，补充一些功能以商贸单证或票据交换的过程。这类系统对于支持交易前系统而言从商务业务和技术发展的角度来看是巨大的进步，但同时随之而来的问题和系统的复杂程度也大大增加了。首先是系统必须从技术上确认用户的订货要求没有欺诈和恶作剧行为；其次是确认供应方确实是合法单位并且保证他人不会盗取用户的银行卡信息从事违法活动。因此这类系统往往在运作机制上较为复杂，通常要求交易各方事先在指定的网络认证中心进行有效性和合法性的注册。只有已注册的用户才能从事网上交易，并且在交易过程中系统将会提供动态联机认证和保密措施。因此这类业务常常发生在一些买卖交易频繁、买卖关系相对比较固定的同行业B2B业务中。