大众点评团购券第三方服务系统的设计与实现
这是一篇关于团购,Spring框架,Struts 2,iBATIS的论文, 主要内容为大众点评团购现有券系统较为庞大和复杂,单一系统功能过多导致耦合性过高,不同商户技术方法的多样性也使代码结构混乱,同时多组应用共享数据库还存在安全问题。针对这些问题,我们建立了一个团购券第三方服务系统,从而降低了团购业务间的耦合,使各个服务模块高度内聚,也使团购业务具有更好的扩展性,能够不断满足新增的业务需求。本文主要围绕团购券第三方服务系统的设计与实现展开工作。首先介绍了完成系统所要涉及的技术和框架,包括Spring框架、Struts 2、iBATIS、Quartz和WebService等技术。然后对项目的基本需求进行了分析,概述了系统的总体设计和模块划分,并进一步对系统的详细设计进行阐述。最后在总体架构的基础上,描述了系统主要功能的具体实现细节。本文重点论述了大众点评第三方团购券的生产模块、核销验证模块与退款模块的详细设计与实现,从细节上展示了第三方团购券从生产到核销的一系列操作的实现流程。
基于Android平台的团购信息系统的设计
这是一篇关于团购,信息播放,Android平台,爬虫的论文, 主要内容为团购是一种多赢的市场行为,既能满足企业的销售需求,又可以满足社会市场的共性需求。对于消费者,可以通过团购以较少的投入购买到较为合意的服务或者商品,而对于企业或者普通商家,团购活动能够在短时间内带来较大规模的商品或者服务需求,这一服务形式能够很大程度地减少企业的成本,加速企业的资金流通。市场上有各种各样团购网站,这些网站带来了海量的团购信息,一个能够分门别类搜集各种团购信息的网站将在很大程度上降低用户的搜索成本,并且节约消费者获取信息的时间。本文研究团购信息整合播放系统。首先,分析了几种操作系统的特点,根据智能手机成为接入网络的主流的现状,选取了Android操作系统作为团购信息播放系统的开发平台。其次,介绍了基于模板化网络爬虫技术的web网页信息抽取流程,对引用网站的网页进行分析,引入正则表达式的概念及用法,总结出了相应网站的网页模板。再次,针对不同的网站以及网站内不同的频道,团购网站内容日益增长以及网页内容不断更新的特点,开发基于模板的数据抓取技术,设计了一套独特的基于模板的爬虫系统架构,该爬虫系统在运行时通过一些自定义的特征在模板集合里进行查找,通过自动匹配最合适的模板来保证程序运行时的高效性和准确性,继而简化系统编程和用户的操作。最后,结合爬虫系统提供的海量数据,对团购信息系统进行了测试,结果表明系统服务端实时稳定、客户端界面简洁高效,系统具有良好的可用性、健壮性和交互性。
基于协同过滤的个性化团购推荐系统研究
这是一篇关于推荐系统,协同过滤,团购,信息过载,冷启动的论文, 主要内容为近年来,团购作为电子商务的一种新兴模式,得到了迅速的发展。然而,面临信息过载问题时,由于尚未发展成熟,团购网站无法针对用户进行个性化推荐。论文针对团购网站做了深入的研究,探讨了传统的协同过滤算法应用在团购网站个性化推荐系统中所存在的问题,并针对数据稀疏性、项目冷启动及缺乏信任依据等问题提出了解决方案。在此基础上,本文结合传统的基于项目和基于用户的协同过滤算法的特点,提出组合的协同过滤算法模型,并应用到团购网站的个性化推荐系统中。此外,采用商品推荐和好友推荐的双重推荐模式,满足团购个性化推荐的需要。最后,为了验证改进后算法的有效性,进行仿真实验,实验结果表明,改进后的算法在推荐效果明显强于传统算法,对协同过滤算法起到了改进作用。
大众点评团购券第三方服务系统的设计与实现
这是一篇关于团购,Spring框架,Struts 2,iBATIS的论文, 主要内容为大众点评团购现有券系统较为庞大和复杂,单一系统功能过多导致耦合性过高,不同商户技术方法的多样性也使代码结构混乱,同时多组应用共享数据库还存在安全问题。针对这些问题,我们建立了一个团购券第三方服务系统,从而降低了团购业务间的耦合,使各个服务模块高度内聚,也使团购业务具有更好的扩展性,能够不断满足新增的业务需求。本文主要围绕团购券第三方服务系统的设计与实现展开工作。首先介绍了完成系统所要涉及的技术和框架,包括Spring框架、Struts 2、iBATIS、Quartz和WebService等技术。然后对项目的基本需求进行了分析,概述了系统的总体设计和模块划分,并进一步对系统的详细设计进行阐述。最后在总体架构的基础上,描述了系统主要功能的具体实现细节。本文重点论述了大众点评第三方团购券的生产模块、核销验证模块与退款模块的详细设计与实现,从细节上展示了第三方团购券从生产到核销的一系列操作的实现流程。
基于Vue和SpringBoot架构的智能推荐农产品团购销售系统
这是一篇关于Vue,Spring Boot,农产品电商,团购,推荐算法的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,传统商业模式逐渐向互联网商业模式转变,各类电商平台快速兴起,出现了各种针对不同用户和不同商品的电商平台,线上购物也逐渐成为人们生活当中不可分割的一部分。通过互联网电商销售农产品也是一种为农业工作者增收的途径。本文提出一种基于团购模式的农产品销售系统,以提高农产品客单价格,降低农产品的总体运输成本,并在非负矩阵分解的基础上提出了基于权重非负矩阵分解的协同过滤算法,提高了农产品推荐的准确率和用户对平台的黏性。本文的主要内容如下:(1)在基于非负矩阵分解的协同过滤算法中,引入结合用户评分平均值和方差的权重因子,并加入正则化项,提出基于权重非负矩阵分解的协同过滤推荐算法,并在试验中得到了优异的表现。(2)在农产品销售模式的研究中,提出利用社区团购的模式销售农产品,实现了一种农产品直达用户的模式。这种模式下,对相同社区销售的农产品进行统一配送,降低了物流成本,去除了传统农产品销售过程中的多层中间商,有利于优质农产品销售,降低了用户的购买成本。(3)通过对农产品电商与传统农产品销售的分析,前端采用基于MVVM设计模式的Vue渐进式框架。后端使用基于Java的Spring Boot后端开发框架,采用My SQL作为数据库管理系统,开发了一套基于团购模式的农产品电商销售系统。
团购商品个性化推荐系统的研究与实现
这是一篇关于团购,个性化推荐,协同过滤,近邻等级,兴趣消退,类目层次的论文, 主要内容为21世纪以来,电子商务随着互联网的发展迅速发展起来。近年来,一种新兴的电子商务模式——“网络团购”磅礴发展,迅速吸引了大批消费者,成为了一种重要的电子商务形式。团购领域竞争逐渐激烈,如何为用户提供更好的服务成为一个重要的研究课题,团购网站商品的展示方式往往使用户无法迅速找到感兴趣商品,用户需要花费额外的时间遍历当日上架的所有商品以寻找感兴趣的商品。个性化推荐系统是上世纪末提出的一种解决信息过载问题的方法,现在在许多电子商务领域中已进入实际应用。本文考虑将个性化推荐系统与团购网站相结合,帮助用户快速准确地找到感兴趣的商品。 本文考虑了几种常用的个性化推荐方法,对其优势、缺点以及应用领域进行了对比研究,最终选取基于项目的协同过滤推荐算法作为系统的核心算法。由于传统的基于项目协同过滤算法的项目相似度计算方法有不足之处,本文提出了一种改进的均方距离相似度计算方法,通过实验证明了有效性 本文分析团购网站的特点以及与传统电子商务网站的不同之处,设计了团购商品的个性化推荐系统。提出一种将本日偏好和历史偏好相结合的组合式推荐算法,并对用户日志处理、推荐策略选择、推荐结果生成等环节进行了设计和探讨。在此基础上完成了系统的整体设计,推荐系统可根据用户本日的行为,综合参考其历史行为,为其提供个性化的推荐,改善团购网站的服务质量。
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