基于推荐算法的B2B电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于B2B快消品,推荐算法,用户行为的论文, 主要内容为电子商务自出现至此已有近二十个年头,它打破了原有的商品交易方式,从线下的一对一现金交易变为互联网的线上交易,人们仅需要通过手机和电脑进行简单的点击操作即可完成喜欢商品的购买。然而传统电商平台的消费群体往往是购买日常用品的普通用户,针对快消品行业专门的B2B(Business-to-Business,企业与企业间进行的商业活动)类的电商平台却不多见。2019年,B2B快消品行业的交易金额已经接近2000亿元,如此庞大的消费群体与普通电商用户有着本质性的差别。因由快消品行业流动快、库存积压成本高、购买商品固定等特点,相应的电商平台需根据用户特点因地制宜的进行功能改变,传统的电商平台已经无法满足此类用户的需求。本文笔者根据实习期间参与的真实B2B快消品电商项目,结合现有快消品电子商务平台的痛点,设计并实现了一款基于推荐算法的B2B商务系统。本文首先论述了B2B快消品国内发展的现状、论文研究的内容、论文的组织架构和论文用到的相关技术,其次对整体的电商系统进行了功能分析,将全部的系统拆分成前端需求、服务端需求和推荐相关需求,后结合各自的需求功能点进行技术可行性的分析以及详细实现的设计。B2B快消品行业主要针对的用户群体为小店老板,为防止舆论以及伤害品牌厂商的利益,商品价格的不透明程度需要得到保证,因而在登录流程外增加用户的店铺审核流程。此外,针对快消品较为固定、购买频次固定和流动较快等特点,本文设计特殊的促销方式(如满减与满赠)以满足厂商与小店老板之间的利益平衡。同时为保证客户端的正常运行,服务端增加CMS(Content Management System,内容管理系统)后台的相关需求,从商品中心、订单设置、促销配置等角度完善客户端需求。部署的核心的技术栈采用Spring Boot2.1.5.Release+Dubbo2.7.2的整体框架,推荐模块采用以Hadoop+Spark的框架进行搭建。首先通过流程图、用例图、页面截图等方式对用户的操作行为进行详细阐述,实现注册、登录、审核、浏览、加车、下单和支付的全部功能;此外对原有推荐算法进行部分修改,引入实时推荐并且丰富离线推荐的种类,从原先仅支持基于评分统计的商品推荐扩充为基于用户实时行为和内容的商品推荐,极大提升了用户的下单转化率;最后对整个电商系统进行全流程的回归测试,从功能测试验证用户的下单流程是否存在问题,从性能测试方面检测系统接口抗压的临界值,整体测试均结果均符合系统预期的功能与非功能要求。本系统已在笔者实习公司落地实现,但依然存在部分需求点待完善,如页面层级较为简单、商品信息修改困难等;对推荐模块的优化带来整体CVR(Conversion Rate,转化率)接近3个百分点的提升,效果较为显著。本文提出的观点和方法以及所取得的最终成果对B2B电商平台的发展有一定的参考价值。
基于推荐算法的B2B电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于B2B快消品,推荐算法,用户行为的论文, 主要内容为电子商务自出现至此已有近二十个年头,它打破了原有的商品交易方式,从线下的一对一现金交易变为互联网的线上交易,人们仅需要通过手机和电脑进行简单的点击操作即可完成喜欢商品的购买。然而传统电商平台的消费群体往往是购买日常用品的普通用户,针对快消品行业专门的B2B(Business-to-Business,企业与企业间进行的商业活动)类的电商平台却不多见。2019年,B2B快消品行业的交易金额已经接近2000亿元,如此庞大的消费群体与普通电商用户有着本质性的差别。因由快消品行业流动快、库存积压成本高、购买商品固定等特点,相应的电商平台需根据用户特点因地制宜的进行功能改变,传统的电商平台已经无法满足此类用户的需求。本文笔者根据实习期间参与的真实B2B快消品电商项目,结合现有快消品电子商务平台的痛点,设计并实现了一款基于推荐算法的B2B商务系统。本文首先论述了B2B快消品国内发展的现状、论文研究的内容、论文的组织架构和论文用到的相关技术,其次对整体的电商系统进行了功能分析,将全部的系统拆分成前端需求、服务端需求和推荐相关需求,后结合各自的需求功能点进行技术可行性的分析以及详细实现的设计。B2B快消品行业主要针对的用户群体为小店老板,为防止舆论以及伤害品牌厂商的利益,商品价格的不透明程度需要得到保证,因而在登录流程外增加用户的店铺审核流程。此外,针对快消品较为固定、购买频次固定和流动较快等特点,本文设计特殊的促销方式(如满减与满赠)以满足厂商与小店老板之间的利益平衡。同时为保证客户端的正常运行,服务端增加CMS(Content Management System,内容管理系统)后台的相关需求,从商品中心、订单设置、促销配置等角度完善客户端需求。部署的核心的技术栈采用Spring Boot2.1.5.Release+Dubbo2.7.2的整体框架,推荐模块采用以Hadoop+Spark的框架进行搭建。首先通过流程图、用例图、页面截图等方式对用户的操作行为进行详细阐述,实现注册、登录、审核、浏览、加车、下单和支付的全部功能;此外对原有推荐算法进行部分修改,引入实时推荐并且丰富离线推荐的种类,从原先仅支持基于评分统计的商品推荐扩充为基于用户实时行为和内容的商品推荐,极大提升了用户的下单转化率;最后对整个电商系统进行全流程的回归测试,从功能测试验证用户的下单流程是否存在问题,从性能测试方面检测系统接口抗压的临界值,整体测试均结果均符合系统预期的功能与非功能要求。本系统已在笔者实习公司落地实现,但依然存在部分需求点待完善,如页面层级较为简单、商品信息修改困难等;对推荐模块的优化带来整体CVR(Conversion Rate,转化率)接近3个百分点的提升,效果较为显著。本文提出的观点和方法以及所取得的最终成果对B2B电商平台的发展有一定的参考价值。
基于推荐算法的B2B电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于B2B快消品,推荐算法,用户行为的论文, 主要内容为电子商务自出现至此已有近二十个年头,它打破了原有的商品交易方式,从线下的一对一现金交易变为互联网的线上交易,人们仅需要通过手机和电脑进行简单的点击操作即可完成喜欢商品的购买。然而传统电商平台的消费群体往往是购买日常用品的普通用户,针对快消品行业专门的B2B(Business-to-Business,企业与企业间进行的商业活动)类的电商平台却不多见。2019年,B2B快消品行业的交易金额已经接近2000亿元,如此庞大的消费群体与普通电商用户有着本质性的差别。因由快消品行业流动快、库存积压成本高、购买商品固定等特点,相应的电商平台需根据用户特点因地制宜的进行功能改变,传统的电商平台已经无法满足此类用户的需求。本文笔者根据实习期间参与的真实B2B快消品电商项目,结合现有快消品电子商务平台的痛点,设计并实现了一款基于推荐算法的B2B商务系统。本文首先论述了B2B快消品国内发展的现状、论文研究的内容、论文的组织架构和论文用到的相关技术,其次对整体的电商系统进行了功能分析,将全部的系统拆分成前端需求、服务端需求和推荐相关需求,后结合各自的需求功能点进行技术可行性的分析以及详细实现的设计。B2B快消品行业主要针对的用户群体为小店老板,为防止舆论以及伤害品牌厂商的利益,商品价格的不透明程度需要得到保证,因而在登录流程外增加用户的店铺审核流程。此外,针对快消品较为固定、购买频次固定和流动较快等特点,本文设计特殊的促销方式(如满减与满赠)以满足厂商与小店老板之间的利益平衡。同时为保证客户端的正常运行,服务端增加CMS(Content Management System,内容管理系统)后台的相关需求,从商品中心、订单设置、促销配置等角度完善客户端需求。部署的核心的技术栈采用Spring Boot2.1.5.Release+Dubbo2.7.2的整体框架,推荐模块采用以Hadoop+Spark的框架进行搭建。首先通过流程图、用例图、页面截图等方式对用户的操作行为进行详细阐述,实现注册、登录、审核、浏览、加车、下单和支付的全部功能;此外对原有推荐算法进行部分修改,引入实时推荐并且丰富离线推荐的种类,从原先仅支持基于评分统计的商品推荐扩充为基于用户实时行为和内容的商品推荐,极大提升了用户的下单转化率;最后对整个电商系统进行全流程的回归测试,从功能测试验证用户的下单流程是否存在问题,从性能测试方面检测系统接口抗压的临界值,整体测试均结果均符合系统预期的功能与非功能要求。本系统已在笔者实习公司落地实现,但依然存在部分需求点待完善,如页面层级较为简单、商品信息修改困难等;对推荐模块的优化带来整体CVR(Conversion Rate,转化率)接近3个百分点的提升,效果较为显著。本文提出的观点和方法以及所取得的最终成果对B2B电商平台的发展有一定的参考价值。
基于推荐算法的B2B电子商务系统的设计与实现
这是一篇关于B2B快消品,推荐算法,用户行为的论文, 主要内容为电子商务自出现至此已有近二十个年头,它打破了原有的商品交易方式,从线下的一对一现金交易变为互联网的线上交易,人们仅需要通过手机和电脑进行简单的点击操作即可完成喜欢商品的购买。然而传统电商平台的消费群体往往是购买日常用品的普通用户,针对快消品行业专门的B2B(Business-to-Business,企业与企业间进行的商业活动)类的电商平台却不多见。2019年,B2B快消品行业的交易金额已经接近2000亿元,如此庞大的消费群体与普通电商用户有着本质性的差别。因由快消品行业流动快、库存积压成本高、购买商品固定等特点,相应的电商平台需根据用户特点因地制宜的进行功能改变,传统的电商平台已经无法满足此类用户的需求。本文笔者根据实习期间参与的真实B2B快消品电商项目,结合现有快消品电子商务平台的痛点,设计并实现了一款基于推荐算法的B2B商务系统。本文首先论述了B2B快消品国内发展的现状、论文研究的内容、论文的组织架构和论文用到的相关技术,其次对整体的电商系统进行了功能分析,将全部的系统拆分成前端需求、服务端需求和推荐相关需求,后结合各自的需求功能点进行技术可行性的分析以及详细实现的设计。B2B快消品行业主要针对的用户群体为小店老板,为防止舆论以及伤害品牌厂商的利益,商品价格的不透明程度需要得到保证,因而在登录流程外增加用户的店铺审核流程。此外,针对快消品较为固定、购买频次固定和流动较快等特点,本文设计特殊的促销方式(如满减与满赠)以满足厂商与小店老板之间的利益平衡。同时为保证客户端的正常运行,服务端增加CMS(Content Management System,内容管理系统)后台的相关需求,从商品中心、订单设置、促销配置等角度完善客户端需求。部署的核心的技术栈采用Spring Boot2.1.5.Release+Dubbo2.7.2的整体框架,推荐模块采用以Hadoop+Spark的框架进行搭建。首先通过流程图、用例图、页面截图等方式对用户的操作行为进行详细阐述,实现注册、登录、审核、浏览、加车、下单和支付的全部功能;此外对原有推荐算法进行部分修改,引入实时推荐并且丰富离线推荐的种类,从原先仅支持基于评分统计的商品推荐扩充为基于用户实时行为和内容的商品推荐,极大提升了用户的下单转化率;最后对整个电商系统进行全流程的回归测试,从功能测试验证用户的下单流程是否存在问题,从性能测试方面检测系统接口抗压的临界值,整体测试均结果均符合系统预期的功能与非功能要求。本系统已在笔者实习公司落地实现,但依然存在部分需求点待完善,如页面层级较为简单、商品信息修改困难等;对推荐模块的优化带来整体CVR(Conversion Rate,转化率)接近3个百分点的提升,效果较为显著。本文提出的观点和方法以及所取得的最终成果对B2B电商平台的发展有一定的参考价值。
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这是一篇关于B2B快消品,推荐算法,用户行为的论文, 主要内容为电子商务自出现至此已有近二十个年头,它打破了原有的商品交易方式,从线下的一对一现金交易变为互联网的线上交易,人们仅需要通过手机和电脑进行简单的点击操作即可完成喜欢商品的购买。然而传统电商平台的消费群体往往是购买日常用品的普通用户,针对快消品行业专门的B2B(Business-to-Business,企业与企业间进行的商业活动)类的电商平台却不多见。2019年,B2B快消品行业的交易金额已经接近2000亿元,如此庞大的消费群体与普通电商用户有着本质性的差别。因由快消品行业流动快、库存积压成本高、购买商品固定等特点,相应的电商平台需根据用户特点因地制宜的进行功能改变,传统的电商平台已经无法满足此类用户的需求。本文笔者根据实习期间参与的真实B2B快消品电商项目,结合现有快消品电子商务平台的痛点,设计并实现了一款基于推荐算法的B2B商务系统。本文首先论述了B2B快消品国内发展的现状、论文研究的内容、论文的组织架构和论文用到的相关技术,其次对整体的电商系统进行了功能分析,将全部的系统拆分成前端需求、服务端需求和推荐相关需求,后结合各自的需求功能点进行技术可行性的分析以及详细实现的设计。B2B快消品行业主要针对的用户群体为小店老板,为防止舆论以及伤害品牌厂商的利益,商品价格的不透明程度需要得到保证,因而在登录流程外增加用户的店铺审核流程。此外,针对快消品较为固定、购买频次固定和流动较快等特点,本文设计特殊的促销方式(如满减与满赠)以满足厂商与小店老板之间的利益平衡。同时为保证客户端的正常运行,服务端增加CMS(Content Management System,内容管理系统)后台的相关需求,从商品中心、订单设置、促销配置等角度完善客户端需求。部署的核心的技术栈采用Spring Boot2.1.5.Release+Dubbo2.7.2的整体框架,推荐模块采用以Hadoop+Spark的框架进行搭建。首先通过流程图、用例图、页面截图等方式对用户的操作行为进行详细阐述,实现注册、登录、审核、浏览、加车、下单和支付的全部功能;此外对原有推荐算法进行部分修改,引入实时推荐并且丰富离线推荐的种类,从原先仅支持基于评分统计的商品推荐扩充为基于用户实时行为和内容的商品推荐,极大提升了用户的下单转化率;最后对整个电商系统进行全流程的回归测试,从功能测试验证用户的下单流程是否存在问题,从性能测试方面检测系统接口抗压的临界值,整体测试均结果均符合系统预期的功能与非功能要求。本系统已在笔者实习公司落地实现,但依然存在部分需求点待完善,如页面层级较为简单、商品信息修改困难等;对推荐模块的优化带来整体CVR(Conversion Rate,转化率)接近3个百分点的提升,效果较为显著。本文提出的观点和方法以及所取得的最终成果对B2B电商平台的发展有一定的参考价值。
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