農產(chǎn)品電子商務(wù)系統設計研究論文

　　摘要：為滿(mǎn)足企業(yè)農產(chǎn)品營(yíng)銷(xiāo)需求，采用.NET、數據挖掘及混合推薦等技術(shù)，設計并實(shí)現農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統。經(jīng)測試，該系統實(shí)現了購物車(chē)、農產(chǎn)品瀏覽、農產(chǎn)品檢索、農產(chǎn)品推薦、農產(chǎn)品管理、訂單管理等多種功能，提高了企業(yè)農產(chǎn)品的銷(xiāo)售量。

　　關(guān)鍵詞：農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統；數據挖掘技術(shù)；推薦技術(shù)

　　引言

　　隨著(zhù)網(wǎng)絡(luò )及電子商務(wù)業(yè)的飛速發(fā)展，目前大多數農產(chǎn)品電子商務(wù)系統在給農產(chǎn)品需求用戶(hù)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，這將導致用戶(hù)無(wú)法順利地找到自己所需要的商品。農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統則可以從紛繁復雜的信息中找到農產(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買(mǎi)過(guò)程[1]。目前，雖然電子商務(wù)推薦系統在理論和實(shí)踐上都得到了很大的發(fā)展，但是還存在很多不足之處。本文設計與開(kāi)發(fā)的農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統有效提高了用戶(hù)的購買(mǎi)力和滿(mǎn)意度，促進(jìn)了農產(chǎn)品的銷(xiāo)售量。

　　一、開(kāi)發(fā)環(huán)境及相關(guān)技術(shù)分析

　　系統的開(kāi)發(fā)環(huán)境為MicrosoftVisualStudio2013集成開(kāi)發(fā)環(huán)境，采用ASP.NET技術(shù)開(kāi)發(fā)，網(wǎng)站后臺數據庫采用SQLServer2012。在系統的設計與開(kāi)發(fā)過(guò)程中綜合運用了ASP.NET技術(shù)、數據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)化應用程序開(kāi)發(fā)的環(huán)境。ASP.NET技術(shù)以其良好的結構及可用性、擴展性、可管理性、高性能的執行效率和良好的安全性等特點(diǎn)成為目前最流行的Web開(kāi)發(fā)技術(shù)之一。SQLServer2012是一個(gè)功能齊全的數據庫平臺，不僅可以有效地執行大規模聯(lián)機事務(wù)處理，而且可以完成數據倉庫和電子商務(wù)應用等許多具有挑戰性的工作。數據挖掘（datamining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數據中提取隱含在其中、而人們事先不知道、但又是潛在有用的信息和知識的過(guò)程�；旌贤扑]技術(shù)，即在參考經(jīng)典推薦算法的基礎上進(jìn)行分析改進(jìn)，主體采用顯隱結合的混合算法進(jìn)行農產(chǎn)品的推薦。

　　二、系統設計

　�。ㄒ唬┫到y功能結構設計

　　系統設計的目標是開(kāi)發(fā)適合農產(chǎn)品銷(xiāo)售企業(yè)需求的農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統，該系統要能吸引用戶(hù)的眼光，可操作性強，瀏覽速度快[3]。農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統的主要功能模塊，主要分為前臺管理系統和后臺管理系統，前臺管理系統主要包含購物車(chē)、農產(chǎn)品瀏覽、農產(chǎn)品檢索、農產(chǎn)品推薦及用戶(hù)中心等，后臺管理系統主要包括農產(chǎn)品管理、訂單管理、農產(chǎn)品用戶(hù)管理、管理員管理和系統管理等.

　�。ǘ�）關(guān)鍵模塊設計

　　1.購物車(chē)模塊。購物車(chē)的主要功能包括將商品添加到購物車(chē)、瀏覽購物車(chē)中的商品信息、瀏覽購物車(chē)中的商品信息、修改購物車(chē)中的商品數量、刪除購物車(chē)中的商品以及清空購物車(chē)等。實(shí)現購物車(chē)的功能時(shí)要考慮兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，一是解決區分用戶(hù)與購物車(chē)的對應關(guān)系的問(wèn)題，二是解決購物車(chē)中商品存放的問(wèn)題。解決用戶(hù)與購物車(chē)的對應關(guān)系的問(wèn)題，既需保證每個(gè)用戶(hù)都有自己的購物車(chē)，且購物車(chē)不能混用，同時(shí)必須保證用戶(hù)退出時(shí)，其購物車(chē)也隨之消失。針對這種特性，采用Session對象在用戶(hù)登錄期傳遞購物信息。而解決購物車(chē)中商品存放的問(wèn)題即實(shí)現購物功能的問(wèn)題，可以用哈希表來(lái)表示用戶(hù)的購買(mǎi)情況[4]。以用戶(hù)向購物車(chē)中添加農產(chǎn)品為例，應用哈希表和Ses-sion對象來(lái)實(shí)現購物車(chē)功能的過(guò)程如下：判斷用戶(hù)是否已經(jīng)有了購物車(chē)，即通過(guò)哈希表判斷Session[“Shop_Cart”]對象是否為空，若為空，寫(xiě)入哈希表，添加一個(gè)名字與數值的對應關(guān)系；若不為空則獲取購物車(chē)，購物車(chē)中商品數量增加1。2.農產(chǎn)品推薦模塊。農產(chǎn)品推薦模塊分為在線(xiàn)實(shí)時(shí)推薦和離線(xiàn)數據挖掘兩個(gè)部分，離線(xiàn)數據挖掘部分包括數據的采集、數據預處理和模式的挖掘[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)數據的預處理，得到半結構化的事務(wù)序列數據，然后運用數據挖掘技術(shù)進(jìn)行模式的挖掘，將得到的有用模式存入模式庫[4]。在線(xiàn)實(shí)時(shí)推薦部分主要是推薦引擎根據客戶(hù)的當前會(huì )話(huà)，進(jìn)行模式匹配，為客戶(hù)提供即時(shí)的推薦.主要推薦算法主要采用顯隱結合的混合協(xié)同過(guò)濾方法[6]。該算法的具體設計步驟如下：步驟一，采集主觀(guān)評分數據，這個(gè)步驟主要通過(guò)網(wǎng)站客戶(hù)的評分表來(lái)采集客戶(hù)的評分數據；步驟二，隱式數據的計算，這個(gè)步驟主要通過(guò)客戶(hù)瀏覽網(wǎng)站的時(shí)間來(lái)進(jìn)行計算；步驟三，算法加權平均，得出目標數據，通過(guò)兩項數據加權處理，得出目標數據，從而挖掘出推薦對象。結論農產(chǎn)品電子商務(wù)推薦系統可以提高農產(chǎn)品電子商務(wù)服務(wù)系統的交叉銷(xiāo)售能力，提高整體交易量，可以挖掘潛在的農產(chǎn)品客戶(hù)資源，提高客戶(hù)對電子商站的忠誠度，能有效提高農產(chǎn)品電子商務(wù)系統的營(yíng)銷(xiāo)能力，具有較高的實(shí)用價(jià)值和應用前景。

　　參考文獻：

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