發(fā)布時間：2017-04-23 15:15

  本文關(guān)鍵詞：電子商務個性化服務系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】： 隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展和Internet互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益普及,電子商務走進人們的生活,并對國家經(jīng)濟、企業(yè)管理和個人生活帶來了巨大的影響。在競爭日益激烈,普遍追尋差異化的當今社會,電子商務開始向個性化服務方向發(fā)展。 論文結(jié)合加拿大Midwest Veterinary Distribution Cooperative Limited公司的實際需求,對該公司的電子商務個性化服務系統(tǒng)(MVDC系統(tǒng))進行了深入分析,研究了相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù),實現(xiàn)了系統(tǒng)的功能。主要研究內(nèi)容如下: (1)運用UML技術(shù)以及Rational統(tǒng)一過程(RUP)進行電子商務個性化服務系統(tǒng)的建模,從而實現(xiàn)了對本電子商務個性化服務系統(tǒng)的總體設(shè)計。 (2)為了能夠幫助客戶快速搜索自己所需商品,應用人工智能的智能代理技術(shù)以及基于規(guī)則的技術(shù);設(shè)計鏈樹式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),用于存儲系統(tǒng)智能導購模型。實現(xiàn)了該系統(tǒng)中基于有向圖的智能導購助手,并開發(fā)了相應模塊。 (3)為了智能高效地向客戶推薦符合其潛在購物需求的商品,采用Jess規(guī)則引擎技術(shù)實現(xiàn)了商品在線推薦功能,并開發(fā)了相應模塊。 (4)開發(fā)出了MVDC電子商務個性化服務系統(tǒng),實現(xiàn)了智能導購、新商品推薦、關(guān)聯(lián)商品推薦等功能。目前該系統(tǒng)從2006年6月份開始,在該公司正式使用,運行安全可靠,取得了很好的效果。 最后,對論文的研究做了總結(jié)和展望。
【關(guān)鍵詞】：電子商務 個性化服務 人工智能 有向圖 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 規(guī)則 推薦系統(tǒng) Jess
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 電子商務概述12-15
• 1.1.1 電子商務定義及分類12-13
• 1.1.2 電子商務的主要功能13-14
• 1.1.3 電子商務網(wǎng)站的主要設(shè)計方法14
• 1.1.4 電子商務的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢14-15
• 1.2 電子商務發(fā)展的新趨勢——電子商務個性化服務的基本概念15-16
• 1.2.1 電子商務個性化服務的產(chǎn)生及其主要內(nèi)容15
• 1.2.2 電子商務個性化服務系統(tǒng)的分類15-16
• 1.3 課題背景16-17
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容17-19
• 第2章 系統(tǒng)實現(xiàn)的主要關(guān)鍵技術(shù)19-35
• 2.1 面向?qū)ο蟮姆椒ㄅcUML 語言19-22
• 2.1.1 面向?qū)ο蟮幕痉椒?/span>19-20
• 2.1.2 統(tǒng)一建模語言UML 和Rational 統(tǒng)一過程RUP20-22
• 2.2 圖以及圖的存儲方式22-25
• 2.3 人工智能技術(shù)及電子商務中的智能代理技術(shù)25-27
• 2.4 基于規(guī)則的專家系統(tǒng)27-29
• 2.5 Jess 規(guī)則引擎29-34
• 2.5.1 Java 規(guī)則引擎29-31
• 2.5.2 專家系統(tǒng)開發(fā)工具——Jess31-32
• 2.5.3 Jess 工作原理——Rete 算法32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于UML 的系統(tǒng)總體設(shè)計35-52
• 3.1 MVDC 網(wǎng)站業(yè)務系統(tǒng)的需求分析35-37
• 3.1.1 業(yè)務系統(tǒng)概述35-36
• 3.1.2 需求分析36-37
• 3.2 分析問題領(lǐng)域37-41
• 3.2.1 系統(tǒng)角色的識別38-39
• 3.2.2 系統(tǒng)用例的識別39-41
• 3.3 系統(tǒng)的靜態(tài)結(jié)構(gòu)模型41-45
• 3.3.1 用例圖41
• 3.3.2 類圖41-45
• 3.3.3 包圖45
• 3.4 系統(tǒng)的動態(tài)結(jié)構(gòu)模型45-50
• 3.4.1 時序圖46-47
• 3.4.2 協(xié)作圖47
• 3.4.3 狀態(tài)圖47-48
• 3.4.4 活動圖48-50
• 3.5 UML 實現(xiàn)與部署50-51
• 3.5.1 構(gòu)件圖50
• 3.5.2 配置圖50-51
• 3.6 本章小結(jié)51-52
• 第4章 智能導購功能的研究與實現(xiàn)52-66
• 4.1 智能導購系統(tǒng)的總體設(shè)計52-54
• 4.1.1 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)52-53
• 4.1.2 系統(tǒng)功能設(shè)計53-54
• 4.2 系統(tǒng)實現(xiàn)54-58
• 4.2.1 系統(tǒng)的設(shè)計方案54-56
• 4.2.2 系統(tǒng)實現(xiàn)模型56-58
• 4.3 對系統(tǒng)模型的存儲方式的研究58-65
• 4.3.1 有向圖存儲為鏈樹式數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法研究58-60
• 4.3.2 將有向圖結(jié)構(gòu)存儲為鏈樹式結(jié)構(gòu)的可行性分析60-61
• 4.3.3 鏈樹式存儲結(jié)構(gòu)的性能分析61
• 4.3.4 系統(tǒng)模型存儲為鏈樹式結(jié)構(gòu)61-62
• 4.3.5 結(jié)點對話模塊的存儲與調(diào)用62-63
• 4.3.6 智能導購系統(tǒng)控制規(guī)則的表述63-65
• 4.4 本章小結(jié)65-66
• 第5章 在線推薦系統(tǒng)的研究與開發(fā)66-81
• 5.1 在線推薦系統(tǒng)的總體設(shè)計方案66
• 5.2 新商品在線推薦功能的設(shè)計66-72
• 5.2.1 新商品推薦系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)66-68
• 5.2.2 新商品推薦規(guī)則的建立68-71
• 5.2.3 Jess 實現(xiàn)新商品推薦71-72
• 5.2.4 商品匹配度的算法研究72
• 5.3 關(guān)聯(lián)商品推薦功能的設(shè)計72-80
• 5.3.1 關(guān)聯(lián)商品推薦專家系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)72-74
• 5.3.2 關(guān)聯(lián)商品推薦的規(guī)則的建立74-78
• 5.3.3 商品推薦的處理過程78-79
• 5.3.4 沖突解決機制79-80
• 5.4 本章小結(jié)80-81
• 第6章 MVDC 系統(tǒng)的實現(xiàn)81-97
• 6.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)及其配置81
• 6.2 功能介紹81-82
• 6.3 前臺界面介紹82-90
• 6.3.1 系統(tǒng)主界面82-83
• 6.3.2 智能導購過程83-85
• 6.3.3 推薦過程85-88
• 6.3.4 在線購物過程88-90
• 6.4 后臺界面介紹90-96
• 6.4.1 系統(tǒng)管理員工作界面90-93
• 6.4.2 網(wǎng)上商品銷售顧問工作界面93-94
• 6.4.3 產(chǎn)品經(jīng)理工作界面94-96
• 6.5 本章小結(jié)96-97
• 第7章 總結(jié)和展望97-99
• 7.1 全文總結(jié)97-98
• 7.2 研究展望98-99
• 參考文獻99-104
• 致謝104-105
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文105
• 在學期間參與的項目105
• 發(fā)表論文情況105

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 楊真;數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在商品管理中的應用研究[D];北方工業(yè)大學;2008年

2 王婷;主動推送式學習支持系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];華中師范大學;2012年

  本文關(guān)鍵詞：電子商務個性化服務系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：322610