面向网购平台的个性化推荐系统设计与实现
这是一篇关于Java Web,网购平台,个性化推荐的论文, 主要内容为随着计算机网络的日益普及和电子商务的飞速发展,这个开放的网络环境下,人们不仅仅满足于在Internet上浏览和查找信息,而是有越来越多的人投入到各种商业贸易的活动中。网上购物作为一种时尚的购物方式已经成为了人们的生活的一部分。为了进一步满足现代人的生活需求,设计的一套基于B/S架构的面向网购平台个性化推荐系统,通过对用户兴趣爱好的了解,对用户浏览历史记录以及用户收藏等数据的收集,将有参考价值的电子产品对用户进行有效地推荐,从而达到提高用户服务满意度,提高用户购物体验,帮助销售企业快速出售商品的目的。本课题不但分析了网购平台个性化推荐的现状,而且对现有的网购平台个性化推荐系统进行了比较深入的研究和比较。在此研究的基础上,设计研发了一套基于JSP的网购平台个性化推荐系统。本系统前台主要使用JSP作为系统的开发语言,后台使用MySQL作为数据库管理系统,服务器采用的是Tomcat 7.0,开发环境采用的是MyEclipse 10,采用目前最主流的Web应用开发技术之一的Java Web这一开发工具设计的网购平台个性化推荐系统。网购平台个性化推荐系统实现了用户注册、用户登录、用户个人信息管理、订单信息管理、收藏夹管理、评论管理等功能,实现客户在线购物的个性化需求。
面向网购平台的个性化推荐系统设计与实现
这是一篇关于Java Web,网购平台,个性化推荐的论文, 主要内容为随着计算机网络的日益普及和电子商务的飞速发展,这个开放的网络环境下,人们不仅仅满足于在Internet上浏览和查找信息,而是有越来越多的人投入到各种商业贸易的活动中。网上购物作为一种时尚的购物方式已经成为了人们的生活的一部分。为了进一步满足现代人的生活需求,设计的一套基于B/S架构的面向网购平台个性化推荐系统,通过对用户兴趣爱好的了解,对用户浏览历史记录以及用户收藏等数据的收集,将有参考价值的电子产品对用户进行有效地推荐,从而达到提高用户服务满意度,提高用户购物体验,帮助销售企业快速出售商品的目的。本课题不但分析了网购平台个性化推荐的现状,而且对现有的网购平台个性化推荐系统进行了比较深入的研究和比较。在此研究的基础上,设计研发了一套基于JSP的网购平台个性化推荐系统。本系统前台主要使用JSP作为系统的开发语言,后台使用MySQL作为数据库管理系统,服务器采用的是Tomcat 7.0,开发环境采用的是MyEclipse 10,采用目前最主流的Web应用开发技术之一的Java Web这一开发工具设计的网购平台个性化推荐系统。网购平台个性化推荐系统实现了用户注册、用户登录、用户个人信息管理、订单信息管理、收藏夹管理、评论管理等功能,实现客户在线购物的个性化需求。
中国消费者网购平台选择意愿影响因素分析——以京东商城和亚马逊为例
这是一篇关于网购平台,消费者,购物意愿,网络购物的论文, 主要内容为随着互联网的普及,电子商务平台逐渐成为重要的社会交流渠道,电子商务产业也逐渐成为了商务应用领域的主流,越来越多的消费者选择网络购物平台进行购物,对电子商务平台产生了巨大的经济效益。如今,电子商务平台数不胜数,竞争压力巨大,因此电子商务企业或个人商家如何利用高速发展的网络,集中有限的资源投入到关键因素上,形成其新的竞争优势,是本文研究的主要目的。本文以理性行为理论,计划行为理论,技术接受模型(TAM),创新扩散理论和感知价值理论为理论支撑,构建消费者网络购物平台影响因素模型,提出研究假设,设计量表、问卷并收集数据,利用数据分析软件SPSS19.0和AMOS21.0对收集的数据进行描述性统计分析、信度检验、效度检验和结构方程检验。研究结果表明:“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”对消费者使用网络购物平台意愿均产生正向影响,其中“行为态度”受感知有用性和感知易用性的正向影响,“主观规范”受外界环境和人际关系的正向影响,“创新性”受相对优势和兼容性的正向影响,受复杂性的负向影响,“满意度”受感知风险和感知成本的负向影响。同时还以京东商城和亚马逊为例对比分析,一方面探讨消费者选择某一平台的原因,另一方面验证影响消费者网络购物的影响因素是否适用于实践中。结果表明:京东商城比亚马逊中国更得消费者的认可,主要原因也是京东商城在“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”方面都比亚马逊做得更好。根据本文的研究结论,对电子商务企业或个人商家分别从“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”方面提出四点建议,一方面使消费者获得更好的服务,另一方面使电商平台获得更多的收益。
中国消费者网购平台选择意愿影响因素分析——以京东商城和亚马逊为例
这是一篇关于网购平台,消费者,购物意愿,网络购物的论文, 主要内容为随着互联网的普及,电子商务平台逐渐成为重要的社会交流渠道,电子商务产业也逐渐成为了商务应用领域的主流,越来越多的消费者选择网络购物平台进行购物,对电子商务平台产生了巨大的经济效益。如今,电子商务平台数不胜数,竞争压力巨大,因此电子商务企业或个人商家如何利用高速发展的网络,集中有限的资源投入到关键因素上,形成其新的竞争优势,是本文研究的主要目的。本文以理性行为理论,计划行为理论,技术接受模型(TAM),创新扩散理论和感知价值理论为理论支撑,构建消费者网络购物平台影响因素模型,提出研究假设,设计量表、问卷并收集数据,利用数据分析软件SPSS19.0和AMOS21.0对收集的数据进行描述性统计分析、信度检验、效度检验和结构方程检验。研究结果表明:“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”对消费者使用网络购物平台意愿均产生正向影响,其中“行为态度”受感知有用性和感知易用性的正向影响,“主观规范”受外界环境和人际关系的正向影响,“创新性”受相对优势和兼容性的正向影响,受复杂性的负向影响,“满意度”受感知风险和感知成本的负向影响。同时还以京东商城和亚马逊为例对比分析,一方面探讨消费者选择某一平台的原因,另一方面验证影响消费者网络购物的影响因素是否适用于实践中。结果表明:京东商城比亚马逊中国更得消费者的认可,主要原因也是京东商城在“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”方面都比亚马逊做得更好。根据本文的研究结论,对电子商务企业或个人商家分别从“行为态度”、“主观规范”、“创新性”和“满意度”方面提出四点建议,一方面使消费者获得更好的服务,另一方面使电商平台获得更多的收益。
具有智能推荐功能的网购平台系统设计与实现
这是一篇关于SSH,智能推荐,Java Web,网购平台的论文, 主要内容为随着计算机网络的日益普及和电子商务的飞速发展,网上购物作为一种现代时尚的购物方式已经成为人们的生活的一部分。本文设计与实现了一个具有智能推荐功能的网购平台系统,通过对用户兴趣爱好、用户浏览历史记录以及用户收藏等数据的收集,将有参考价值的电子产品对用户进行智能化的推荐,从而达到提高用户服务满意度,提高用户购物体验,帮助销售企业快速出售商品的效果。本文分析了网购平台智能推荐的现状,对现有的网购平台进行了较为深入的研究和比较。在此基础上,设计与实现了一套基于SSH技术的具有智能推荐功能的网购平台系统,具备用户注册、用户登录、用户个人信息管理、订单信息管理、收藏夹管理、评论管理等功能。本系统包含三种推荐模式,分别为根据用户喜好的推荐模式、根据用户购物车记录的推荐模式以及根据用户收藏夹记录的推荐模式。第一种推荐模式中用户喜好来自于用户喜好调查表,系统通过关联用户喜好范围内的商品进行推荐。后两种推荐模式中先使用时序关联规则算法和基于用户的协同过滤算法在用户的购物和收藏行为中挖掘出用户的喜好商品集合,并且使用衰减模型算法在用户的行为中标记出对商品的喜好权重,两者结合生成推荐商品列表。本系统通过找出用户喜好和商品之间的联系进行精确的商品推荐,从而实现了客户在线购物的智能需求。
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