电子商务个性化服务系统的研究与实现

发布时间：2017-04-23 15:15

  本文关键词：电子商务个性化服务系统的研究与实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】： 随着信息技术的迅猛发展和Internet互联网技术的日益普及,电子商务走进人们的生活,并对国家经济、企业管理和个人生活带来了巨大的影响。在竞争日益激烈,普遍追寻差异化的当今社会,电子商务开始向个性化服务方向发展。 论文结合加拿大Midwest Veterinary Distribution Cooperative Limited公司的实际需求,对该公司的电子商务个性化服务系统(MVDC系统)进行了深入分析,研究了相关的关键技术,实现了系统的功能。主要研究内容如下: (1)运用UML技术以及Rational统一过程(RUP)进行电子商务个性化服务系统的建模,从而实现了对本电子商务个性化服务系统的总体设计。 (2)为了能够帮助客户快速搜索自己所需商品,应用人工智能的智能代理技术以及基于规则的技术;设计链树式数据结构,用于存储系统智能导购模型。实现了该系统中基于有向图的智能导购助手,并开发了相应模块。 (3)为了智能高效地向客户推荐符合其潜在购物需求的商品,采用Jess规则引擎技术实现了商品在线推荐功能,并开发了相应模块。 (4)开发出了MVDC电子商务个性化服务系统,实现了智能导购、新商品推荐、关联商品推荐等功能。目前该系统从2006年6月份开始,在该公司正式使用,运行安全可靠,取得了很好的效果。 最后,对论文的研究做了总结和展望。
【关键词】：电子商务 个性化服务 人工智能 有向图 数据结构 规则 推荐系统 Jess
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP311.52
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第1章 绪论12-19
• 1.1 电子商务概述12-15
• 1.1.1 电子商务定义及分类12-13
• 1.1.2 电子商务的主要功能13-14
• 1.1.3 电子商务网站的主要设计方法14
• 1.1.4 电子商务的现状及发展趋势14-15
• 1.2 电子商务发展的新趋势——电子商务个性化服务的基本概念15-16
• 1.2.1 电子商务个性化服务的产生及其主要内容15
• 1.2.2 电子商务个性化服务系统的分类15-16
• 1.3 课题背景16-17
• 1.4 论文主要研究内容17-19
• 第2章 系统实现的主要关键技术19-35
• 2.1 面向对象的方法与UML 语言19-22
• 2.1.1 面向对象的基本方法19-20
• 2.1.2 统一建模语言UML 和Rational 统一过程RUP20-22
• 2.2 图以及图的存储方式22-25
• 2.3 人工智能技术及电子商务中的智能代理技术25-27
• 2.4 基于规则的专家系统27-29
• 2.5 Jess 规则引擎29-34
• 2.5.1 Java 规则引擎29-31
• 2.5.2 专家系统开发工具——Jess31-32
• 2.5.3 Jess 工作原理——Rete 算法32-34
• 2.6 本章小结34-35
• 第3章 基于UML 的系统总体设计35-52
• 3.1 MVDC 网站业务系统的需求分析35-37
• 3.1.1 业务系统概述35-36
• 3.1.2 需求分析36-37
• 3.2 分析问题领域37-41
• 3.2.1 系统角色的识别38-39
• 3.2.2 系统用例的识别39-41
• 3.3 系统的静态结构模型41-45
• 3.3.1 用例图41
• 3.3.2 类图41-45
• 3.3.3 包图45
• 3.4 系统的动态结构模型45-50
• 3.4.1 时序图46-47
• 3.4.2 协作图47
• 3.4.3 状态图47-48
• 3.4.4 活动图48-50
• 3.5 UML 实现与部署50-51
• 3.5.1 构件图50
• 3.5.2 配置图50-51
• 3.6 本章小结51-52
• 第4章 智能导购功能的研究与实现52-66
• 4.1 智能导购系统的总体设计52-54
• 4.1.1 系统的体系结构52-53
• 4.1.2 系统功能设计53-54
• 4.2 系统实现54-58
• 4.2.1 系统的设计方案54-56
• 4.2.2 系统实现模型56-58
• 4.3 对系统模型的存储方式的研究58-65
• 4.3.1 有向图存储为链树式数据结构的算法研究58-60
• 4.3.2 将有向图结构存储为链树式结构的可行性分析60-61
• 4.3.3 链树式存储结构的性能分析61
• 4.3.4 系统模型存储为链树式结构61-62
• 4.3.5 结点对话模块的存储与调用62-63
• 4.3.6 智能导购系统控制规则的表述63-65
• 4.4 本章小结65-66
• 第5章 在线推荐系统的研究与开发66-81
• 5.1 在线推荐系统的总体设计方案66
• 5.2 新商品在线推荐功能的设计66-72
• 5.2.1 新商品推荐系统的体系结构66-68
• 5.2.2 新商品推荐规则的建立68-71
• 5.2.3 Jess 实现新商品推荐71-72
• 5.2.4 商品匹配度的算法研究72
• 5.3 关联商品推荐功能的设计72-80
• 5.3.1 关联商品推荐专家系统的体系结构72-74
• 5.3.2 关联商品推荐的规则的建立74-78
• 5.3.3 商品推荐的处理过程78-79
• 5.3.4 冲突解决机制79-80
• 5.4 本章小结80-81
• 第6章 MVDC 系统的实现81-97
• 6.1 系统体系结构及其配置81
• 6.2 功能介绍81-82
• 6.3 前台界面介绍82-90
• 6.3.1 系统主界面82-83
• 6.3.2 智能导购过程83-85
• 6.3.3 推荐过程85-88
• 6.3.4 在线购物过程88-90
• 6.4 后台界面介绍90-96
• 6.4.1 系统管理员工作界面90-93
• 6.4.2 网上商品销售顾问工作界面93-94
• 6.4.3 产品经理工作界面94-96
• 6.5 本章小结96-97
• 第7章 总结和展望97-99
• 7.1 全文总结97-98
• 7.2 研究展望98-99
• 参考文献99-104
• 致谢104-105
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文105
• 在学期间参与的项目105
• 发表论文情况105

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 杨真;数据挖掘技术在商品管理中的应用研究[D];北方工业大学;2008年

2 王婷;主动推送式学习支持系统的设计与实现[D];华中师范大学;2012年

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本文编号：322610