有推荐功能的网上商城的设计与实现开题报告

1. 研究目的与意义

互联网、移动互联等行业的快速发展，现在人们已经习惯于网络上购买各类商品，但是随着用户数量和产品数量以惊人的几何倍数的速度增长，互联网生活在给人们带来巨大的便利的同时，对电子商务的发展也带来了越来越多的挑战。

为了使用户能够在海量数据中快速地获取到对自己需要的信息，电子商务领域中的个性化推荐系统应运产生。

本课题设计实现一个基于推荐算法的网上商城系统，其在完成商品买卖的同时，能根据用户的爱好和兴趣为用户推荐喜欢或者可能感兴趣的商品

2. 课题关键问题和重难点

课题关键问题：1.业务流程的分析，订单数据流向分析，业务的完整性分析。

2.数据库的设计，各表单之间的关联性设计，数据库的优化。

3.前端界面的友好设计，页面跳转良好，用户体验的顺畅性。

3. 国内外研究现状（文献综述）

1. 网上商城的发展：随着 internet 和 www 技术的不断发展，web 应用日趋广泛，基于软件体系结构的 web 应用程序开发越来越受到人们的重视. 以一个网上商城为研究对象，利用软件体系结构(software architecture)中的 web 表现模式的 mvc 模式(model view controller)，实现这一系统的功能[1]. 该系统与目前的电子商务系统不同之处，在于它不仅是一个普通的电子商务系统，而且还是一个具备推荐功能的智能化系统. 如一个网上商城经营的商品大类有：饮料类、日用品类、图书类、化妆品类及首饰类等，某一顾客在五次购买饮料的过程中，选择某一品牌的某一款商品的概率是 90%，于是，在他第六次购物时，该推荐系统呈现在他面前的就是关于这种饮料的所有款式，其中他最喜欢的款式突显在最醒目的位置. 又如某一软件工程师，喜欢进入这个商城的图书专柜，他每次购买的大都是编程方面的书籍，在他购买的图书中，而.java 方面的、关于 java的图书较多，在他以后的购物中，系统首先带他进入图书专柜，呈现在他面前的主要是.java 方面的书籍，且 java占大多数. 推荐系统要让顾客感觉到这个系统非常人性化、个性化.2.个性化推荐技术：由于信息爆炸，互联网上的信息越来越多，为满足用户的需求，互联网上已经出现了很多搜索引擎为代表的信息检索系统，帮助用户过滤信息，获取特定需求的信息，但是信息检索系统只能满足用户的共性需求，无法实现对用户传递个性化信息。

相对来说，信息检索比较偏重静态信息的表征和用户需求相匹配的问题，而信息过滤则更加注重用户个人信息的动态变化和对其兴趣的跟踪和建模问题。

信息检索技术往往更重视信息资源之间的相关性和过滤结果的排序优化问题，并且搜索系统是由用户的显示输入进行主导，比如用户输入搜索关键词等，搜索结果不优则可以继续修改查询条件，直至用户满意为止；而信息过滤系统是以由系统主导用户，在不干扰和影响用户的正常使用前提下，自主挖掘信息和规律，找到用户的潜在兴趣，为用户提供高质量的个性化信息服务，提高用户对于网站的忠诚度和满意度。

4. 研究方案

购物商城及推荐系统用到的框架主要是 mvc 框架，包括 model 模型层，view 视图层，controller 控制器层。

（1）model 模型层：控制系统的功能逻辑部分，通常模型对象负责跟数据库打交道，负责对数据库中的数据进行存取。

（2）view 视图层：它对商城来说就是一个图形化窗口页面，用来展示商城的数据和功能。

5. 工作计划

第1-2周：完成系统的需求分析、提出具体设计方案，准备好相关软硬件资源。

第3-4周：撰写开题报告（弄清选题背景与意义国内外相关研究现状、课题关键问题及难点、文献综述、研究方案、技术路线及可行性分析）第4-5周：分析设计数据库，搭建好框架。

第5-6周：分析、设计前端部分，使用所选定的开发工具开发每一个功能模块。