農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)研究

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摘要：為滿足企業(yè)農(nóng)產(chǎn)品營(yíng)銷需求，采用.NET、數(shù)據(jù)挖掘及混合推薦等技術(shù)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)。經(jīng)測(cè)試，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了購(gòu)物車、農(nóng)產(chǎn)品瀏覽、農(nóng)產(chǎn)品檢索、農(nóng)產(chǎn)品推薦、農(nóng)產(chǎn)品管理、訂單管理等多種功能，提高了企業(yè)農(nóng)產(chǎn)品的銷售量。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；推薦技術(shù)

引言

隨著網(wǎng)絡(luò)及電子商務(wù)業(yè)的飛速發(fā)展，目前大多數(shù)農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)系統(tǒng)在給農(nóng)產(chǎn)品需求用戶提供越來(lái)越多選擇的同時(shí)，也產(chǎn)生了“信息過(guò)載”的問(wèn)題，這將導(dǎo)致用戶無(wú)法順利地找到自己所需要的商品。農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)則可以從紛繁復(fù)雜的信息中找到農(nóng)產(chǎn)品需求者感興趣的商品并將其推薦給他們，幫助他們順利地完成購(gòu)買過(guò)程[1]。目前，雖然電子商務(wù)推薦系統(tǒng)在理論和實(shí)踐上都得到了很大的發(fā)展，但是還存在很多不足之處。本文設(shè)計(jì)與開發(fā)的農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)有效提高了用戶的購(gòu)買力和滿意度，促進(jìn)了農(nóng)產(chǎn)品的銷售量。

一、開發(fā)環(huán)境及相關(guān)技術(shù)分析

系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境為MicrosoftVisualStudio2013集成開發(fā)環(huán)境，采用ASP.NET技術(shù)開發(fā)，網(wǎng)站后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采用SQLServer2012。在系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與開發(fā)過(guò)程中綜合運(yùn)用了ASP.NET技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘和混合推薦技術(shù)等[2]。ASP.NET是Microsoft.NETFramework的一部分，是一種可以在高度分布的Internet環(huán)境中簡(jiǎn)化應(yīng)用程序開發(fā)的環(huán)境。ASP.NET技術(shù)以其良好的結(jié)構(gòu)及可用性、擴(kuò)展性、可管理性、高性能的執(zhí)行效率和良好的安全性等特點(diǎn)成為目前最流行的Web開發(fā)技術(shù)之一。SQLServer2012是一個(gè)功能齊全的數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)，不僅可以有效地執(zhí)行大規(guī)模聯(lián)機(jī)事務(wù)處理，而且可以完成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和電子商務(wù)應(yīng)用等許多具有挑戰(zhàn)性的工作。數(shù)據(jù)挖掘（datamining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中、而人們事先不知道、但又是潛在有用的信息和知識(shí)的過(guò)程。混合推薦技術(shù)，即在參考經(jīng)典推薦算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行分析改進(jìn)，主體采用顯隱結(jié)合的混合算法進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品的推薦。

二、系統(tǒng)設(shè)計(jì)

（一）系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

系統(tǒng)設(shè)計(jì)的目標(biāo)是開發(fā)適合農(nóng)產(chǎn)品銷售企業(yè)需求的農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)要能吸引用戶的眼光，可操作性強(qiáng)，瀏覽速度快[3]。農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的主要功能模塊，主要分為前臺(tái)管理系統(tǒng)和后臺(tái)管理系統(tǒng)，前臺(tái)管理系統(tǒng)主要包含購(gòu)物車、農(nóng)產(chǎn)品瀏覽、農(nóng)產(chǎn)品檢索、農(nóng)產(chǎn)品推薦及用戶中心等，后臺(tái)管理系統(tǒng)主要包括農(nóng)產(chǎn)品管理、訂單管理、農(nóng)產(chǎn)品用戶管理、管理員管理和系統(tǒng)管理等.

（二）關(guān)鍵模塊設(shè)計(jì)

1.購(gòu)物車模塊。購(gòu)物車的主要功能包括將商品添加到購(gòu)物車、瀏覽購(gòu)物車中的商品信息、瀏覽購(gòu)物車中的商品信息、修改購(gòu)物車中的商品數(shù)量、刪除購(gòu)物車中的商品以及清空購(gòu)物車等。實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車的功能時(shí)要考慮兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，一是解決區(qū)分用戶與購(gòu)物車的對(duì)應(yīng)關(guān)系的問(wèn)題，二是解決購(gòu)物車中商品存放的問(wèn)題。解決用戶與購(gòu)物車的對(duì)應(yīng)關(guān)系的問(wèn)題，既需保證每個(gè)用戶都有自己的購(gòu)物車，且購(gòu)物車不能混用，同時(shí)必須保證用戶退出時(shí)，其購(gòu)物車也隨之消失。針對(duì)這種特性，采用Session對(duì)象在用戶登錄期傳遞購(gòu)物信息。而解決購(gòu)物車中商品存放的問(wèn)題即實(shí)現(xiàn)購(gòu)物功能的問(wèn)題，可以用哈希表來(lái)表示用戶的購(gòu)買情況[4]。以用戶向購(gòu)物車中添加農(nóng)產(chǎn)品為例，應(yīng)用哈希表和Ses-sion對(duì)象來(lái)實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車功能的過(guò)程如下：判斷用戶是否已經(jīng)有了購(gòu)物車，即通過(guò)哈希表判斷Session[“Shop_Cart”]對(duì)象是否為空，若為空，寫入哈希表，添加一個(gè)名字與數(shù)值的對(duì)應(yīng)關(guān)系；若不為空則獲取購(gòu)物車，購(gòu)物車中商品數(shù)量增加1。2.農(nóng)產(chǎn)品推薦模塊。農(nóng)產(chǎn)品推薦模塊分為在線實(shí)時(shí)推薦和離線數(shù)據(jù)挖掘兩個(gè)部分，離線數(shù)據(jù)挖掘部分包括數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理和模式的挖掘[5]。通過(guò)周期性地采集電子商務(wù)服務(wù)器的日志文件，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)的預(yù)處理，得到半結(jié)構(gòu)化的事務(wù)序列數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進(jìn)行模式的挖掘，將得到的有用模式存入模式庫(kù)[4]。在線實(shí)時(shí)推薦部分主要是推薦引擎根據(jù)客戶的當(dāng)前會(huì)話，進(jìn)行模式匹配，為客戶提供即時(shí)的推薦.主要推薦算法主要采用顯隱結(jié)合的混合協(xié)同過(guò)濾方法[6]。該算法的具體設(shè)計(jì)步驟如下：步驟一，采集主觀評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，這個(gè)步驟主要通過(guò)網(wǎng)站客戶的評(píng)分表來(lái)采集客戶的評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)；步驟二，隱式數(shù)據(jù)的計(jì)算，這個(gè)步驟主要通過(guò)客戶瀏覽網(wǎng)站的時(shí)間來(lái)進(jìn)行計(jì)算；步驟三，算法加權(quán)平均，得出目標(biāo)數(shù)據(jù)，通過(guò)兩項(xiàng)數(shù)據(jù)加權(quán)處理，得出目標(biāo)數(shù)據(jù)，從而挖掘出推薦對(duì)象。結(jié)論農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統(tǒng)可以提高農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)服務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售能力，提高整體交易量，可以挖掘潛在的農(nóng)產(chǎn)品客戶資源，提高客戶對(duì)電子商站的忠誠(chéng)度，能有效提高農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)系統(tǒng)的營(yíng)銷能力，具有較高的實(shí)用價(jià)值和應(yīng)用前景。

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作者:余明艷 郁春蘭 單位:廣東交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院