基于UML的电子商务系统建模及应用研究

发布时间：2017-04-18 21:11

  本文关键词：基于UML的电子商务系统建模及应用研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着企业内部网络技术和先进通信技术的发展,电子商务在企业中得到了广泛应用,电子商务系统也变得日益复杂,其体系结构的灵活性、可扩展性和可维护性决定了开发电子商务系统不能按照传统的分析方法,更为关键的是系统分析员、客户、程序员和其他开发人员如何通过一种能够相互理解和达成一致的方式来组织系统的设计过程,因此,如何应用一种统一的分析和设计方法,开发出高效、适用的电子商务系统是当前急需解决的重要课题。 本文结合RUP的二维开发模式,给出了基于UML电子商务系统建模的具体流程,并将其运用于南昌大学“网上商城”的建设。针对“网上商城”长期积累的大量历史订单,提出了应用关联规则对商品订单进行数据挖掘的思路。主要内容如下： 1.将RUP核心工作流和UML图相结合,对基于UML的系统开发过程进行分析,并针对电子商务系统的体系结构特点,给出了电子商务系统建模过程。UML是统一的建模语言,但却独立于过程,因此,本文应用RUP统一开发过程作为指导,结合电子商务系统的体系结构特点,给出了基于UML的电子商务系统建模的过程：需求分析→需求建模→静态结构建模→动态结构建模→数据库建模→物理建模。 2.以Rational Rose2003为建模工具,运用基于UML的电子商务系统建模过程,对南昌大学“网上商城”进行了系统建模。首先通过需求分析,确定系统的边界和功能模块；用用例图捕捉系统的各功能模块需求建立了系统的需求模型；用分析类的类图对各功能进行描述建立系统的静态结构模型；用顺序图和活动图描述特定对象的基于时间的工作动态交互建立系统的动态结构模型；通过类图向数据库的映射实现了系统的数据库模型；用组件图和配置图显示系统的物理结构建立系统的物理模型。 3.鉴于“网上商城”积累的大量客户订单,运用关联规则对历史订单进行分析,进而挖掘客户的潜在需求,完成了系统的“订单分析”功能分析与设计。根据客户历史订单中的数据,采用关联规则挖掘客户购买商品的关联所在,从而指导商户进行决策,提高其服务质量。
【关键词】：UML RUP 电子商务 建模 数据挖掘 关联规则
【学位授予单位】：南昌大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 国内外研究现状10-16
• 1.2.1 国内外电子商务研究10-11
• 1.2.2 系统开发方法发展历程11-14
• 1.2.3 国内外UML系统建模研究14-15
• 1.2.4 UML与电子商务系统建模15-16
• 1.3 研究意义16-17
• 1.4 研究内容及方法17-19
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 研究方法18-19
• 1.5 论文结构19-20
• 第2章 UML理论基础20-33
• 2.1 UML概述20-21
• 2.2 UML图21-26
• 2.2.1 用例图21-22
• 2.2.2 类图22-23
• 2.2.3 顺序图23-24
• 2.2.4 活动图24-25
• 2.2.5 组件图25
• 2.2.6 配置图25-26
• 2.3 UML与统一开发过程26-32
• 2.3.1 RUP的特点26-27
• 2.3.2 RUP的二维开发模式27-30
• 2.3.3 UML与RUP30-32
• 2.4 小结32-33
• 第3章 基于UML电子商务系统建模分析33-42
• 3.1 电子商务系统概念及其体系结构33-36
• 3.1.1 电子商务系统的概念33-35
• 3.1.2 电子商务系统的体系结构35-36
• 3.2 基于UML电子商务系统建模过程36-41
• 3.2.1 需求分析37-38
• 3.2.2 需求建模38
• 3.2.3 静态结构建模38-39
• 3.2.4 动态结构建模39-40
• 3.2.5 数据库建模40
• 3.2.6 物理建模40-41
• 3.3 小结41-42
• 第4章 南昌大学“网上商城”建模实例42-63
• 4.1 系统的需求分析42-47
• 4.1.1 系统的设计背景42-43
• 4.1.2 系统的模块设计43-47
• 4.2 需求建模47-51
• 4.2.1 系统参与者47
• 4.2.2 识别用例47-51
• 4.3 静态结构建模51-55
• 4.4 动态结构建模55-57
• 4.5 数据库建模57-61
• 4.6 物理建模61-62
• 4.7 小结62-63
• 第5章 基于数据挖掘的商品订单分析63-73
• 5.1 数据挖掘技术63-64
• 5.1.1 数据挖掘的概念63
• 5.1.2 数据挖掘的功能—可以挖掘什么类型的模式63-64
• 5.2 关联规则挖掘技术64-67
• 5.2.1 关联规则基本概念分析64-65
• 5.2.2 关联规则相关分类65
• 5.2.3 二值型关联规则挖掘步骤65-67
• 5.3 关联规则的实现算法67-68
• 5.3.1 Apriori算法67
• 5.3.2 Apriori算法过程67-68
• 5.4 基于关联规则的订单分析算法设计68-72
• 5.4.1 订单分析算法设计68-71
• 5.4.2 结果分析和建议71-72
• 5.5 小结72-73
• 第6章 总结与展望73-75
• 6.1 总结73-74
• 6.2 创新74
• 6.3 论文的下一步研究方向74-75
• 致谢75-76
• 参考文献76-78

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：315756