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　　摘 要：目前越来越多的消费者通过网络购物系统购买商品，但是网络购物系统提供了大量的商品信息，这使得顾客无法快速地找到自己所需的商品。本文介绍了基于智能推荐的网络购物系统的设计方案，包括系统架构设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计。基于智能推荐的购物系统能更好地了解用户的需求，以便能及时有效地为用户提供贴心的推荐服务。

　　关键词：智能推荐;电子商务;系统设计

　　1 引言(Introduction)

　　随着网络的普及和信息技术的日新月异，电子商务这种新兴的商务活动方式被越来越多的企业和个人接受，为了满足用户的各种需求，电子商务系统的商品信息量迅速膨胀，用户经常会迷失在大量的信息空间中无法顺利地找到自己想要的商品[1]。基于上述问题，本文给出了基于智能推荐的网络购物系统的设计过程，具体包括系统架构设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计，并且通过对网络购物系统智能推荐的设计与研究，更好地了解用户的需求，以便能及时有效地为用户提供贴心的推荐服务。智能推荐系统它利用用户的喜好信息自动地向目标用户推荐符合其兴趣特点的搜索对象[2]，降低用户的搜索成本，提高搜索效率，提升用户对电子商务服务职能的满意度，从而使网络购物平台得到更多用户的支持和青睐，将网络购物平台更好地推广出去。

　　2 系统设计(System design) 本系统设计阶段的任务是根据用户的购买记录实现商品的智能推荐，包含了系统架构的设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计。

　　2.1 系统架构设计本系统是使用Java技术来实现的，利用了B/S三层架构来处理系统各层之间的关联，采用MySQL数据库进行数据的存储和维护，只需要简单地操作就可以完成数据的处理工作。三层架构(3-tier architecture)通常意义上的三层架构就是将整个业务应用划分为：界面层(User Interface layer)、业务逻辑层(Business Logic Layer)、数据访问层(Data Access Layer)[3]。区分层次的目的即为了“高内聚低耦合” 的思想。在软件体系架构设计中，分层式结构是最常见，也是最重要的一种结构。微软推荐的分层式结构一般分为三层，从下至上分别为：数据访问层、业务逻辑层(或称为领域层)、表示层。本系统主要实现业务层的具体内容，能较为贴切的为用户提供符合其兴趣特点的商品，通过数据访问层的链接和权限控制，在用户隐私不受侵犯的同时，既保证用户信息的安全，又能按照其喜好为其推荐满意的物品。系统功能实现还存在一些弊端，尚且处于初期阶段。B/S结构图如图1所示。

　　2.2 系统功能的设计本商品智能推荐系统中，包含了两大模块，分别为购物模块和推荐模块。在购物模块中，包含了用户模块、管理模块两大模块，用户模块中包含了处理用户登录注册模块、处理用户购物模块、处理用户售后模块;而管理模块中，它包含了用户信息管理、商品信息管理、留言信息管理、安全性管理。在推荐模块中，它包含了记录喜好功能和主动推荐功能。功能模块图如图2所示。

　　2.3 智能推荐功能的设计在智能推荐子系统中，它主要包括两个功能：记录喜好和主动推荐。记录喜好的功能是在之前的用户购物模块中的记录进行分析，相关原则分析[4];而主动的智能推荐功能，也是本系统的亮点，根据用户的购物喜好来进行智能推荐。用户购买流程图如图3所示，智能推荐流如图4所示。

　　2.4 数据库的设计

　　2.4.1 概念结构设计概念结构设计是对现实世界的一种抽象，即对实际的人、物、事和概念进行人为处理，抽取人们关心的共同特性，忽略非本质的细节，并把这些特性用各种概念精确的加以描述。概念结构设计处理和分析了系统内部各个实体所包含的属性，以及这些实体之间的联系，使系统往下进行时对内部的了解更加清晰有条理，为接下来的设计任务奠定基础。本系统的概念模型结构如图5所示。

　　2.4.2 逻辑结构设计逻辑结构设计[5]就是将概念结构设计阶段整理分析出来的各个实体的属性，实体和实体之间的关系用更为简洁准确的方式归类整理，并根据实体的各个属性在实体的表述和呈现上表现力最为重要和关键的属性定位为这个实体的主键，其他为附属，并且通过定位一个实体的主键再次出现在别的实体中的为外键，来确定实体间的联系，并且将实体间的联系也用这种逻辑结构整理出来，以方便接下来的系统设计。

　　3 结论(Conclusion)

　　本文主要介绍了智能推荐系统的设计过程，系统能根据用户购买物品的以往记录或者是顾客多次浏览的同类商品，尽可能的分析出用户可能的喜好偏向，能在用户购买时实现自动推荐。系统实现了用户登录、会员信息管理、商品信息管理、智能推荐等功能，满足了用户的基本需求，在尽可能降低成本的基础上为用户提供满意的服务，以此来吸引更多的用户，增加网站的点击率。

　　参考文献(References)

　　[1] 方俊.电子商务系统商品推荐方法浅析[J].大众科技,2010, 8(36):11-16.

　　[2] 纪锋.B2C电子商务系统研究与实现[D].大庆石油学院,2004.

　　[3] 马宁.基于J2EE架构的网上购物系统的设计与实现[D].电子 科技大学,2008.

　　《基于智能推荐的网络购物系统的设计研究》来源：《软件工程》，作者：许梦妮，刘晶晶，刘金艳，段 群。