基于O2O模式的电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于O2O,分润管理,用户推荐,面向对象方法的论文, 主要内容为随着网络与信息化技术的发展,电子商务行业迅速发展,网购成为人们购物的重要方式。电商行业由于其具有方便、快捷的优势,迅速地占领各大领域,以其全新的经营方式改变着人们的生活态度,线上线下模式的电子商务已经为人们购物提供了便利的途径,也转变了人们的购物方式。现阶段传统的购物模式已经不能不满足人们的需要,如何拓展销售渠道,获取增长点,成为大多数销售企业面临的主要问题。为此,北京经开电子商务公司为了打造线上线下相结合的园区生活服务平台,设计开发了基于O2O模式的电子商务系统。本文采用面向对象的设计理念对基于O2O模式的电子商务系统进行了设计,该电子商务系统采用B/S结构进行设计。本文所设计开发的电子商务系统是基于O2O模式的,首先分析北京经开产业园区电子商务相关业务现状,并分析了经开产业园区周边的餐饮、交通、购物、休闲等资源所面临的主要问题,基于此提出了设计开发基于O2O模式的电子商务系统的必要性。通过对O2O模式电子商务信息化理论研究与应用研究的分析,得出了国内O2O电商所面临的问题,通过国内外对比分析,得出待设计开发系统的主要目标。本文通过对O2O模式电子商务关键业务流程的分析,提出了待设计电子商务系统的主要功能。根据确立的功能需求,提出了系统设计方案,详细分析了系统的逻辑架构设计过程,并对系统的数据库设计以及与外部其它系统的接口设计进行了详细的分析,设计完成后对该O2O模式的电子商务系统进行详细的测试工作。本文所研究的基于O2O模式的电子商务管理系统是提高了北京经开电子商务有限公司市场竞争力,扩大市场占有率,同时本文所建的基于O2O模式的电子商务系统还可以根据用户的操作及搜索热度来智能推荐给用户感兴趣的产品,该系统解决了经开产业园区周边的餐饮、交通、购物、休闲等资源所面临的主要问题。
基于数据挖掘的房屋租赁管理系统设计与实现
这是一篇关于房屋租赁,信息管理,数据挖掘,用户推荐的论文, 主要内容为城市公租房为众多低收入家庭和外来低收入人群提供了住房保障。为了提高房屋租赁管理工作的质量和效率,本文通过房屋租赁信息化管理,应用数据挖掘技术提升供需双方的匹配度,提升房屋租赁工作的有效性。本文在综述和分析国内外研究背景的基础上,采用软件工程思想对系统进行需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。首先,通过系统分析明晰系统各项应用需求,确定系统的用户权限设置,设定租赁管理系统各功能模块的业务流程。其次,在系统网络拓扑设计的基础上,进行系统逻辑设计,将系统功能规划为六个部分,分别对应于相应的功能模块,每个模块又由若干子功能模块构成。系统详细设计确定和给出系统功能模块的功能时序,理顺各模块间的逻辑关联,确定各功能模块的逻辑功能,以保证系统开发的有效进行。系统数据库设计给出系统数据库E-R图,确定系统需要的各数据库表结构。系统实现采用MVC三层体系结构,系统架构采用B/S架构,开发框架为SSH,并借助JSP及My SQL数据库进行系统功能的实现。在基于数据挖掘技术进行的数据推荐体系构建方面,系统首先通过网络爬虫技术进行数据收集,通过数据预处理进行数据清洗,实现数据筛选、缺失值和噪声处理。其次通过数据集成、数据变换和数据量化,获得适合数据聚类的数据集。为了提高聚类算法的效率,通过数据归约和聚类属性的取舍,将多维空间数据点进行聚合存储,在多个抽象层次概念分层上进行属性数据分析,并通过K-Means聚类算法对获取到的房屋数据进行属性分类,从而抽取和抽象出用户的兴趣模型。在此基础上,为了实现用户兴趣与房屋属性的匹配,通过灰色关联分析,获取多属性样本数据与多维用户兴趣模型的关联度,从而实现房屋数据与目标用户的有效匹配,以提升系统的匹配度。系统测试结果表明,本文设计和实现的房屋租赁管理系统能够满足预定的应用需求,通过数据挖掘技术实现的用户推荐功能能够有效提升供需双方的匹配度。
基于微信的移动电商平台设计与实现
这是一篇关于电商系统,可靠性,微信平台,用户推荐的论文, 主要内容为随着我国在“互联网+”产业方面的发展,互联网企业数目逐步增多,电子商务作为互联网产业的典型代表也获得了较大的发展,其产业的规模、交易量持续的增大,并逐步渗透到了大众人民的生活中,为人们的生活提供了更多的便利。相关数据表明我国在网络购物方面的数量与规模都呈现出急剧增长的趋势。并且随着手机等移动终端的发展,电商开始从PC电商模式进入到移动电商模式。而这也极大地丰富了人们的购物生活,其可以在任何时间任何地点通过网络来进行购物。当前微信公众平台已经获得了较多的应用,其也能够为用户提供不同类型的服务,基于微信平台的电商也呈现出了较明显的发展趋势。云计算技术以及大数据技术的发展,使得电商系统的实施具有了更多的条件,其成本较低、服务质量较高,具有较高的稳定性与灵活度。本文电商系统属于一个基于微信公众平台的前端系统,用户可以搜索公众号之后进行关注即可使用系统进行购物,也可以查询各种类型的系统,另外系统还能够基于用户的购买数据与购买行为进行推荐,并将用户可能购买的商品推荐给用户。用户可以对自己订单进行查询或者是下单购买;后台管理人员可以基于用户的订单来进行管理。基于系统需求可以将其总体划分为前台模块与后台模块,其中前台主要面向的是顾客,也就是需要购买商品的人员,其主要包括购物管理模块、账户管理模块等。后台主要面向的是管理人员,其可以对商品、订单以及用户信息等进行综合管理。系统采用了数据库的方式来完成对商品数据、订单数据以及用户数据的管理,提升了数据管理的可靠性与安全性。对系统进行了测试与部署工作,证明了系统在稳定性与操作性等方面能够达到的标准。
基于数据挖掘的房屋租赁管理系统设计与实现
这是一篇关于房屋租赁,信息管理,数据挖掘,用户推荐的论文, 主要内容为城市公租房为众多低收入家庭和外来低收入人群提供了住房保障。为了提高房屋租赁管理工作的质量和效率,本文通过房屋租赁信息化管理,应用数据挖掘技术提升供需双方的匹配度,提升房屋租赁工作的有效性。本文在综述和分析国内外研究背景的基础上,采用软件工程思想对系统进行需求分析、系统设计、系统实现和系统测试。首先,通过系统分析明晰系统各项应用需求,确定系统的用户权限设置,设定租赁管理系统各功能模块的业务流程。其次,在系统网络拓扑设计的基础上,进行系统逻辑设计,将系统功能规划为六个部分,分别对应于相应的功能模块,每个模块又由若干子功能模块构成。系统详细设计确定和给出系统功能模块的功能时序,理顺各模块间的逻辑关联,确定各功能模块的逻辑功能,以保证系统开发的有效进行。系统数据库设计给出系统数据库E-R图,确定系统需要的各数据库表结构。系统实现采用MVC三层体系结构,系统架构采用B/S架构,开发框架为SSH,并借助JSP及My SQL数据库进行系统功能的实现。在基于数据挖掘技术进行的数据推荐体系构建方面,系统首先通过网络爬虫技术进行数据收集,通过数据预处理进行数据清洗,实现数据筛选、缺失值和噪声处理。其次通过数据集成、数据变换和数据量化,获得适合数据聚类的数据集。为了提高聚类算法的效率,通过数据归约和聚类属性的取舍,将多维空间数据点进行聚合存储,在多个抽象层次概念分层上进行属性数据分析,并通过K-Means聚类算法对获取到的房屋数据进行属性分类,从而抽取和抽象出用户的兴趣模型。在此基础上,为了实现用户兴趣与房屋属性的匹配,通过灰色关联分析,获取多属性样本数据与多维用户兴趣模型的关联度,从而实现房屋数据与目标用户的有效匹配,以提升系统的匹配度。系统测试结果表明,本文设计和实现的房屋租赁管理系统能够满足预定的应用需求,通过数据挖掘技术实现的用户推荐功能能够有效提升供需双方的匹配度。
基于O2O模式的电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于O2O,分润管理,用户推荐,面向对象方法的论文, 主要内容为随着网络与信息化技术的发展,电子商务行业迅速发展,网购成为人们购物的重要方式。电商行业由于其具有方便、快捷的优势,迅速地占领各大领域,以其全新的经营方式改变着人们的生活态度,线上线下模式的电子商务已经为人们购物提供了便利的途径,也转变了人们的购物方式。现阶段传统的购物模式已经不能不满足人们的需要,如何拓展销售渠道,获取增长点,成为大多数销售企业面临的主要问题。为此,北京经开电子商务公司为了打造线上线下相结合的园区生活服务平台,设计开发了基于O2O模式的电子商务系统。本文采用面向对象的设计理念对基于O2O模式的电子商务系统进行了设计,该电子商务系统采用B/S结构进行设计。本文所设计开发的电子商务系统是基于O2O模式的,首先分析北京经开产业园区电子商务相关业务现状,并分析了经开产业园区周边的餐饮、交通、购物、休闲等资源所面临的主要问题,基于此提出了设计开发基于O2O模式的电子商务系统的必要性。通过对O2O模式电子商务信息化理论研究与应用研究的分析,得出了国内O2O电商所面临的问题,通过国内外对比分析,得出待设计开发系统的主要目标。本文通过对O2O模式电子商务关键业务流程的分析,提出了待设计电子商务系统的主要功能。根据确立的功能需求,提出了系统设计方案,详细分析了系统的逻辑架构设计过程,并对系统的数据库设计以及与外部其它系统的接口设计进行了详细的分析,设计完成后对该O2O模式的电子商务系统进行详细的测试工作。本文所研究的基于O2O模式的电子商务管理系统是提高了北京经开电子商务有限公司市场竞争力,扩大市场占有率,同时本文所建的基于O2O模式的电子商务系统还可以根据用户的操作及搜索热度来智能推荐给用户感兴趣的产品,该系统解决了经开产业园区周边的餐饮、交通、购物、休闲等资源所面临的主要问题。
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