基于Android的会员卡信息管理设计与实现

发布时间：2019-09-25 05:23

【摘要】：随着移动互联网技术的飞速发展,移动终端已成为认识世界的全新媒介,智慧生活将成为社会发展的主流方向。会员卡的发行改善了人们的生活方式,进一步加大了商家与会员用户的紧密联系。然而,零售业市场基于会员卡信息管理的应用系统存在结构模式简单、功能单一等问题。因此,一方面为实现商家对会员信息全面多方位的管理,提高管理人员工作效率,以及挖掘会员消费数据分析用户消费意向,为其用户提供个性化服务以吸引更多消费,也可为市场调研提供可靠的数据分析;另·方面方便会员卡用户可随时随地的查看会员信息,及时了解商家动态等的目的,本文设计实现了一个架构合理功能完善的会员卡信息管理系统。本文首先对当前国内外会员卡信息管理系统相关技术进行了研究分析,并运用数据挖掘技术,设计实现了由服务端和移动客户端组成的会员卡信息管理系统。该系统服务端采用阿里云服务器平台,通过搭建LAMP运行环境并结合使用ThinkPHP开发框架完成系统后台服务器的实现;移动客户端采用Android系统移动终端为运行平台,运用网络通信编程并结合xUtils开发框架设计并实现移动端软件的开发。其次,使用改进的Apriori关联规则算法和K-Means聚类算法进行数据挖掘分析,在移动端实现了为会员卡用户提供个性化商品推荐,在服务端为商家管理人员提供数据挖掘分析后的价值信息,从而为商家管理人员提供市场采购及商品摆放的优化策略,推动产品类别优化、增加企业销售额,最终使商家企业利润最大化。通过测试验证了该系统可满足课题设计的基本功能需求,且实用性较强,也为会员卡信息管理系统的进一步扩展开发提供了借鉴作用。同时对改进前后的两种算法分别在Hadoop平台上进行实验,并从加速比方面进行算法的评估,结果表明两种改进后的算法在数据处理效率上均有所提升。通过该系统对于会员卡用户和商家的功能设计分析可知,该系统的设计与实现将对于无论是企业商家还是广大会员卡用户都具有较好的应用前景。
【图文】：

比较图,加速比,算法改进,比较图

;sum;e=sum/num;e 收敛){e=average;};}key,mvalue>;的 K-Means 算法性能评估现并行算法性能的主要标准之一，它所描述的算法性能是通到的。本课题中对改进的 K-Means 算法做加速比方面上的算，mT 为单个节点聚类所用的时间，nT 表示 n 个节点同时工。分别在 1、2、3 个节点上进行对比实验，结果如图 4.9 所

比较图,数据规模,运行时间,比较图

图 4.12 相同数据规模在不同数目节点的运行时间比较图示的结果，是 Hadoop 平台分别对 3 个数据规模，在 1、2、3 个结果，可以看出，节点数越多，Hadoop 处理数据所用的时间就进后的 Apriori 算法在 Hadoop 平台的加速比较好。结介绍了对系统的服务器端和客户端的总体设计方案和数据挖掘进算法的介绍。首先，对系统的服务器 LAMP 平台进行了搭建，能模块进行详细设计，包括有页面实现以及业务逻辑的详细设计移动客户端软件的设计，最后，根据数据挖掘需要运用到的聚类分析之后，提出改进方法，，将算法优化，运用下一章的到数据挖
【学位授予单位】：西安科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP311.52

【参考文献】