基于.NET的装饰家居分类销售管理系统的设计与实现
这是一篇关于装饰家居,销售管理系统,搜索的论文, 主要内容为现代信息技术的不断发展和网络化时代的到来，极大程度上改变了人们的购物习惯，依靠互联网技术的网上购物越来越流行。高速发展的网络技术和急剧膨胀的网上购物需求都对网络销售管理系统的设计提出了更高的要求和挑战。 本文正是在网络化购物的背景下分析了当今主流的网上购物系统，根据国内装饰家居销售网站较少，内容尚不完整，数据管理和业务流程尚未合理规划等现状，提出并设计了一款可以有效分类的装饰家居销售管理系统。文中主要关注管理员登陆管理，普通用户访问操作，购物车模块，数据库管理，商品管理等几大部分，主要内容为: 1.对当前主流网上购物系统进行分析研究，提出基于.NET的装饰家居分类销售管理系统。充分分析了装饰家居销售管理系统的需求及管理员、客户、产品、支付以及相应的业务流程，明确了销售管理系统的功能需求。该系统主要由前台普通会员管理模式和后台超级管理员管理模块两部分。前台功能模块主要由普通会员注册，会员信息管理，商品分类查询，会员购物，会员购物车管理，各种协议说明和服务条款。后台管理模块主要包括超级管理员对商品、会员、物流、订单的管理。 2.装饰家居分类销售管理系统数据库的设计和实现。主要包括多个实体的确定，E-R模型图的设计，E-R图向关系模型转换。根据设计需求，主要包括如下几张表格，管理员表，会员表，区域表，购买信息表，商品类型表，商品信息表，商品图片表，订单信息表，购物车表等。 3.系统的主要模块分析及实现，主要包括商品管理，购物车管理，指定模式搜索等关键模块，其中对商品管理，搜索模块和购物车模块的实现进行了详细的介绍和演示。突出了本系统的主要客户需求，即便于用户查询搜索的实用装饰家居订购系统，和便于管理的实用装饰家居管理销售系统。 4.根据系统的需求，利用DIV+CSS等技术设计视觉效果较佳的前端界面，使得用户方便，便捷的使用该系统。
音频广播搜索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于搜索,推荐,SSM框架,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网科技不断发展并且不断地深入到人们生活的各个领域,各行各业的信息不断地增加,人们已经进入到了信息大爆炸的时代。对于音频领域来说,如何快速、高效的从大量音频领域的资源中搜索到自己想要的内容,己成为做音频领域的企业迫切需要解决的难题。虽然现在已经存在一些通用的搜索推荐技术,但是,这些搜索推荐技术检索出来的信息量依旧很大,仍需要用户从检索结果中筛选自己想要的信息,并没有达到用户实际检索的目的。并且针对音频领域的特殊表达方式,不能准确的将其检索出来。所以企业迫切的需要一款针对音频领域的搜索推荐系统,来满足用户对于音频信息的需求。本论文实现的是音频广播搜索推荐系统,旨在使用户更快速、更准确的检索到自己想要的资源,并且提供多种策略的个性化推荐功能,提升用户体验。系统基于微服务架构进行设计,采用SSM框架进行开发。数据库使用的是My SQL,并用Redis来做缓存。使用ElasticSearch搜索引擎为系统提供搜索服务,并在此基础上添加了查询纠错,联想词提示,分词以及分类搜索模型,为系统提供更加完善的搜索服务。另外,系统的新词发现服务通过提升分词效果间接的提高搜索的准确性。系统推荐模块采用基于朴素贝叶斯的推荐算法,能够为不同属性的用户推荐其可能感兴趣的音频。系统主要包含登录注册、音频搜索、新词发现、音频推荐,后台管理、播放管理、个人信息管理七个模块,论文将从需求分析、概要设计、详细设计与实现以及系统测试等方面对各个模块进行详细阐述。在项目的整个开发过程中,本人主要参加了需求分析、系统设计、后台代码的编写以及后期的测试工作。系统的每个功能模块都是独立的服务模块,从而保证了系统的可重用性、易维护性和可扩展性。目前系统已经成功上线并投入使用,系统的各个功能模块都能够正常运行并满足大部分用户的需求。
音频广播搜索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于搜索,推荐,SSM框架,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网科技不断发展并且不断地深入到人们生活的各个领域,各行各业的信息不断地增加,人们已经进入到了信息大爆炸的时代。对于音频领域来说,如何快速、高效的从大量音频领域的资源中搜索到自己想要的内容,己成为做音频领域的企业迫切需要解决的难题。虽然现在已经存在一些通用的搜索推荐技术,但是,这些搜索推荐技术检索出来的信息量依旧很大,仍需要用户从检索结果中筛选自己想要的信息,并没有达到用户实际检索的目的。并且针对音频领域的特殊表达方式,不能准确的将其检索出来。所以企业迫切的需要一款针对音频领域的搜索推荐系统,来满足用户对于音频信息的需求。本论文实现的是音频广播搜索推荐系统,旨在使用户更快速、更准确的检索到自己想要的资源,并且提供多种策略的个性化推荐功能,提升用户体验。系统基于微服务架构进行设计,采用SSM框架进行开发。数据库使用的是My SQL,并用Redis来做缓存。使用ElasticSearch搜索引擎为系统提供搜索服务,并在此基础上添加了查询纠错,联想词提示,分词以及分类搜索模型,为系统提供更加完善的搜索服务。另外,系统的新词发现服务通过提升分词效果间接的提高搜索的准确性。系统推荐模块采用基于朴素贝叶斯的推荐算法,能够为不同属性的用户推荐其可能感兴趣的音频。系统主要包含登录注册、音频搜索、新词发现、音频推荐,后台管理、播放管理、个人信息管理七个模块,论文将从需求分析、概要设计、详细设计与实现以及系统测试等方面对各个模块进行详细阐述。在项目的整个开发过程中,本人主要参加了需求分析、系统设计、后台代码的编写以及后期的测试工作。系统的每个功能模块都是独立的服务模块,从而保证了系统的可重用性、易维护性和可扩展性。目前系统已经成功上线并投入使用,系统的各个功能模块都能够正常运行并满足大部分用户的需求。
音频广播搜索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于搜索,推荐,SSM框架,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网科技不断发展并且不断地深入到人们生活的各个领域,各行各业的信息不断地增加,人们已经进入到了信息大爆炸的时代。对于音频领域来说,如何快速、高效的从大量音频领域的资源中搜索到自己想要的内容,己成为做音频领域的企业迫切需要解决的难题。虽然现在已经存在一些通用的搜索推荐技术,但是,这些搜索推荐技术检索出来的信息量依旧很大,仍需要用户从检索结果中筛选自己想要的信息,并没有达到用户实际检索的目的。并且针对音频领域的特殊表达方式,不能准确的将其检索出来。所以企业迫切的需要一款针对音频领域的搜索推荐系统,来满足用户对于音频信息的需求。本论文实现的是音频广播搜索推荐系统,旨在使用户更快速、更准确的检索到自己想要的资源,并且提供多种策略的个性化推荐功能,提升用户体验。系统基于微服务架构进行设计,采用SSM框架进行开发。数据库使用的是My SQL,并用Redis来做缓存。使用ElasticSearch搜索引擎为系统提供搜索服务,并在此基础上添加了查询纠错,联想词提示,分词以及分类搜索模型,为系统提供更加完善的搜索服务。另外,系统的新词发现服务通过提升分词效果间接的提高搜索的准确性。系统推荐模块采用基于朴素贝叶斯的推荐算法,能够为不同属性的用户推荐其可能感兴趣的音频。系统主要包含登录注册、音频搜索、新词发现、音频推荐,后台管理、播放管理、个人信息管理七个模块,论文将从需求分析、概要设计、详细设计与实现以及系统测试等方面对各个模块进行详细阐述。在项目的整个开发过程中,本人主要参加了需求分析、系统设计、后台代码的编写以及后期的测试工作。系统的每个功能模块都是独立的服务模块,从而保证了系统的可重用性、易维护性和可扩展性。目前系统已经成功上线并投入使用,系统的各个功能模块都能够正常运行并满足大部分用户的需求。
音频广播搜索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于搜索,推荐,SSM框架,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网科技不断发展并且不断地深入到人们生活的各个领域,各行各业的信息不断地增加,人们已经进入到了信息大爆炸的时代。对于音频领域来说,如何快速、高效的从大量音频领域的资源中搜索到自己想要的内容,己成为做音频领域的企业迫切需要解决的难题。虽然现在已经存在一些通用的搜索推荐技术,但是,这些搜索推荐技术检索出来的信息量依旧很大,仍需要用户从检索结果中筛选自己想要的信息,并没有达到用户实际检索的目的。并且针对音频领域的特殊表达方式,不能准确的将其检索出来。所以企业迫切的需要一款针对音频领域的搜索推荐系统,来满足用户对于音频信息的需求。本论文实现的是音频广播搜索推荐系统,旨在使用户更快速、更准确的检索到自己想要的资源,并且提供多种策略的个性化推荐功能,提升用户体验。系统基于微服务架构进行设计,采用SSM框架进行开发。数据库使用的是My SQL,并用Redis来做缓存。使用ElasticSearch搜索引擎为系统提供搜索服务,并在此基础上添加了查询纠错,联想词提示,分词以及分类搜索模型,为系统提供更加完善的搜索服务。另外,系统的新词发现服务通过提升分词效果间接的提高搜索的准确性。系统推荐模块采用基于朴素贝叶斯的推荐算法,能够为不同属性的用户推荐其可能感兴趣的音频。系统主要包含登录注册、音频搜索、新词发现、音频推荐,后台管理、播放管理、个人信息管理七个模块,论文将从需求分析、概要设计、详细设计与实现以及系统测试等方面对各个模块进行详细阐述。在项目的整个开发过程中,本人主要参加了需求分析、系统设计、后台代码的编写以及后期的测试工作。系统的每个功能模块都是独立的服务模块,从而保证了系统的可重用性、易维护性和可扩展性。目前系统已经成功上线并投入使用,系统的各个功能模块都能够正常运行并满足大部分用户的需求。
基于网络爬虫的电影集成搜索系统设计与实现
这是一篇关于电影,J2EE,B/S模式,Mysql,搜索的论文, 主要内容为如今电影逐步成为受广大群众喜爱的娱乐方式。网络影视数据资源丰富且增长速度迅猛，使得如何有效的整合网络资源变成一项重要工作.电影信息集成网站是一个全面且完善的电影信息平台，用户通过该平台，从信息的海洋中迅速准确的获取自己所需，使搜集感兴趣的影资料、与其他爱好者分享感受及挖掘新的优秀电影作品变得更为简单方便。 本文本着“以用户体验为最高宗旨”的设计思想，确定了基于网络爬虫的电影集成搜索网站的功能需求及设计目标，重点对J2EE技术及搜索引擎进行了较深入的了解研究，特别对于搜索引擎技术的不同实现方式进行了性能及搜索准确率的测试对比与深入研究，同时对J2EE不同框架技术进行了深入研究，提出了自己对电影集成网站的原型设和具体技术实现方法。本设计完成了电影集成搜索网站的开发工作，利用目前网络电影信息结构，进行对比与抽离，抽象出系统设计的数据对象，并通过Mysql数据库对数据关系进行设计，使用java程序对于网络数据行进抓取与整合，并集成J2EE框架与搜索引擎对数据进行管理。采用B/S设计模式,完成对网络电影信息的抓取与集成并统一提供给用户数据搜索与收藏交流。
技术交易全程服务平台下交易量及信息地图系统的实现
这是一篇关于交易信息,地图,搜索,统计的论文, 主要内容为技术市场于上世纪80年代中期应运而生,我国的技术交易起始于二十世纪九十年代末,其主要是通过技术市场和技术产权交易所进行。交易相对比较集中,便于交易双方获得交易信息,在一定程度上降低了交易成本,提高了交易频率。但技术交易目前对我国而言还属于一个新兴市场,目前信息还未完善,体制还未全面,导致交易信息的统计数据很少,搜索难度大大增加,更新不及时等,以至于常常出现不是找不到数据,至于数据也还是好几年前的还未更新的局面。本研究依托在研国家科技支撑计划课题,目的就在于为技术交易的平台建立一个地图形式界面的垂直搜索引擎,让用户可以通过搜索引擎快捷方便地找到技术交易统计过后的信息,比如在技术领域的分类中,2014年8月北京海淀的统计信息是怎样的,或是2014年6月广州整体的统计信息是怎样的。用户都可以通过本搜索引擎进行查找,从而省去慌乱搜寻的时间和精力,促进技术交易服务,使得技术交易在运作中更规范、更透明、更具效率。功能方面类似搜索引擎或搜索导航。本研究通过对技术交易的统计数据与垂直搜索引擎技术进行了一定的研究,提出系统的功能以及实现方案,包括技术框架的设计,主体数据库的设计和主要功能模块设计,最后采用应用服务器集群的方式对系统的性能进行测试。本研究是基于技术交易全程服务平台下的技术交易量及交易信息地图系统,采用B/S架构,应用主流的SSH框架、JSP、JavaScript和jQuery等来实现系统的技术方案,主要实现的功能有垂直搜索,实时统计,制作统计图等。
音频广播搜索推荐系统的设计与实现
这是一篇关于搜索,推荐,SSM框架,ElasticSearch的论文, 主要内容为随着互联网科技不断发展并且不断地深入到人们生活的各个领域,各行各业的信息不断地增加,人们已经进入到了信息大爆炸的时代。对于音频领域来说,如何快速、高效的从大量音频领域的资源中搜索到自己想要的内容,己成为做音频领域的企业迫切需要解决的难题。虽然现在已经存在一些通用的搜索推荐技术,但是,这些搜索推荐技术检索出来的信息量依旧很大,仍需要用户从检索结果中筛选自己想要的信息,并没有达到用户实际检索的目的。并且针对音频领域的特殊表达方式,不能准确的将其检索出来。所以企业迫切的需要一款针对音频领域的搜索推荐系统,来满足用户对于音频信息的需求。本论文实现的是音频广播搜索推荐系统,旨在使用户更快速、更准确的检索到自己想要的资源,并且提供多种策略的个性化推荐功能,提升用户体验。系统基于微服务架构进行设计,采用SSM框架进行开发。数据库使用的是My SQL,并用Redis来做缓存。使用ElasticSearch搜索引擎为系统提供搜索服务,并在此基础上添加了查询纠错,联想词提示,分词以及分类搜索模型,为系统提供更加完善的搜索服务。另外,系统的新词发现服务通过提升分词效果间接的提高搜索的准确性。系统推荐模块采用基于朴素贝叶斯的推荐算法,能够为不同属性的用户推荐其可能感兴趣的音频。系统主要包含登录注册、音频搜索、新词发现、音频推荐,后台管理、播放管理、个人信息管理七个模块,论文将从需求分析、概要设计、详细设计与实现以及系统测试等方面对各个模块进行详细阐述。在项目的整个开发过程中,本人主要参加了需求分析、系统设计、后台代码的编写以及后期的测试工作。系统的每个功能模块都是独立的服务模块,从而保证了系统的可重用性、易维护性和可扩展性。目前系统已经成功上线并投入使用,系统的各个功能模块都能够正常运行并满足大部分用户的需求。
基于分布式的个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于个性化,推荐系统,搜索,实时热点的论文, 主要内容为随着移动互联网信息的爆炸式增长和机器学习技术的不断进步,依托大数据的推荐应用的使用越来越广泛。然而大多数推荐应用的信息来源都只限于应用开发者设定的信息源,用户并不能对信息源进行选择,限制了信息内容的多样性。本文系统支持用户定制感兴趣的信息源,用户能更容易、更快速地获取感兴趣的信息。同时,系统还为用户提供基于大数据的实时热点词云显示、信息搜索和个性化推荐服务,使得用户获取感兴趣信息的难度进一步降低。论文主要基于目前流行的大数据技术,使用Spark大数据计算框架来分析和计算从网络获取的信息数据,构建用户行为日志采集和分析系统,对用户行为建模。根据信息建模数据和用户行为建模数据来做个性化推荐。该项目集成了各种技术,系统个性化的为用户提供了信息分类浏览、信息搜索、信息个性化推荐服务。信息分类浏览通过使用Scrapy-Redis分布式爬虫来获取Internet上的信息数据。将数据组织成结构化信息并写入HBase数据库以创建信息源库。使用TF-IDF算法提取出信息主题词并结合WordCould生成实时热点词云。信息搜索基于分布式搜索引擎Elasticsearch,根据用户的信息获取需求设计搜索接口。信息个性化推荐根据信息的主题分布向量和用户偏好行为向量的相似度来计算用户对待推荐信息的兴趣值。其中信息的主题分布向量基于LDA主题模型对信息源库中的信息进行建模,通过Spark分布式计算框架计算而得。而用户偏好行为向量通过使用网页埋点技术收集用户偏好行为日志,基于流处理技术实时处理用户行为日志并经过时间权重衰减函数计算而得。测试表明,系统运行稳定,没有明显错误,设计和实现方法可行有效。系统发布到测试环境待测试人员使用后,收到了良好的反馈,表明系统可以准确地向用户推荐感兴趣的信息,大大降低了信息获取的难度。
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