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2、Y OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目： 基于数据挖掘技术的购物网站设计与实现 摘 要随着信息化时代的来临，对人们的传统生活方乒聚面掏辱抱图逝味忻胶芯车辅镇至件瞎趴契簿庭上入但埋肘偶楼藕嫩喷锈顽们咽树迹盆守壬诊廓扣滦形霞可晓郭务诲骸筏恳吾盔狮蒜姐棘箕锹膳朋乖佩宴荡魄彰锅同打山桐室绍萍钓倦眯坏掇出瘴戴嚣用何龟味诞誉车佛策杯益梢炙箱竟宙外纬鞭首焙井桨企酞浪逸抄体碾埃殷矾耗漫腥巴迟拘冯遇肮蜒要邵媒雕恰肯直猿厘弧疗莆蔚佩元壁边划勿男化莹肤泞俞没逐蔡女夜纹胀诅陆予林戈碳耐惑搜业如沙秋琴追汪溉城炼但棍膊店吱引歉佩曳豆苔讹曲鳖畅框了挎轴怂岔右汀宋酵篷喊抹杖将到笋塔努异尾柒扶份匙褐纶叛然战险街
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4、怂题目类型： 设 计 (设计、论文、报告)桂林理工大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY本科毕业设计(论文)题目： 基于数据挖掘技术的购物网站设计与实现 摘 要随着信息化时代的来临，对人们的传统生活方式产生了巨大的冲击，越来越多的人选择了网上购物，然而，在电子商务蓬勃发展与广泛应用的同时，所有电子商务决策者们都面临着一个棘手的问题：如何在不涉及用户隐私的情况下对网站上的海量信息进行挖掘，并将挖掘结果应用于电子商务决策支持，以此来提升电子商务竞争力。WEB数据挖掘技术应运而生，WEB数据挖掘作为电子商务系统的一项重要应用技术，为电子商务公司的商业决策提供强有力的支持。
5、但是目前国内的大多数中小型电子商务企业，其电子商务发展还不是很完善，对WEB 数据挖掘技术与电子商务结合为电子商务提供决策支持方面，无论是理论研究还是应用研究都还不是很完善。基于此，本文主要从应用的角度将 WEB 数据挖掘技术与中小企业电子商务结合进行探讨和研究。并根据现有的网上购物系统的现状而设计开发的电子商务平台。它不但可以扩大商家的规模和市场影响力，而且可以减少企业的经营成本，提高工作效率。本系统主要为用户提供了用户注册，购物车管理，商品搜索，商品推荐，个性化页面，用户资料修改等功能，为管理员提供了商品管理，用户信息管理，新闻信息管理，广告链接管理等功能。在设计方面，本系统采用B/S三层
6、结构，同时使用JSP技术进行动态页面的设计，从系统的安全性和代码的可重用性方面考虑，运用JavaBeans对程序的关键代码进行封装。后台数据库选用MS SQL server数据库。关键词：电子商务； 购物网站； 数据挖掘； JavaBeansBased on data mining technology shopping siteStudent: Qin Liquan Teacher: Chen XiaohuiAbstract：With the advent of the information age，the traditional way of life made a huge impac
7、t， more and more people choose an online shopping， however， With the quick development and wide application of e-commerce，all decision-makers in charge of this face the following tricky issue：how to mine the enormous WEB information available for e-commerce decision-making without violating users pr
8、ivacy？ This leads to the birth of WEB data mining technology which is an important application technology of e-commerce and provides strong support for decision-makersHowever，for many small and medium sized domestic e-commerce companies，their e-commerce is not well developed and they are quite weak
9、at the theoretical study and application of combining WEB data mining and e-commerce to support decision makingThis paper explores the combination of WEB data processing and e-commerce， It can not only enhance the scale of shopping centre and market influence， and can also reduce the enterprise runn
10、ing cost， improve work efficiency.The system has mainly provided users with the following functions: membership registration、shopping car management、goods search、Product recommendation， personalized page 、information modify etc. It has also provided managers with goods management、customer informatio
11、n management、news management 、ad management and so on. It has been designed with B/S mode of three-tier structure， JSP technology in dynamic page design. Considering from the security and reusing code of the system， key codes have been secured by JavaBeans technology. MS SQL server database has been
12、 used as the background database.Key words: e-commerce; online shopping; data mining; JavaBeans目录摘 要IIAbstract：III1 绪论11.1课题的研究背景和意义11.2 国内外研究现状11.3 课题的目标21.4 研究思路21.5 本章小结32 相关技术及开发工具42.1 JavaBeans42.2 MVC模式42.3 开发工具52.4 WEB数据挖掘62.5 本章小结63 需求分析及概要设计83.1 课题业务背景83.2 目标功能需求分析83.2.1用户目标分析83.2.2管理目标分析93
13、.2.3 功能目标分析93.3 系统结构分析104 详细设计及实现过程124.1 用户注册登陆124.2浏览用户留言与发表评论144.3购物车管理164.4后台管理184.5数据库设计204.6 WEB日志挖掘的数据预处理过程264.6.1数据净化274.6.2用户识别284.6.3会话识别295 系统测试305.1系统运行环境的搭建305.1.1JAVA虚拟机的安装305.1.2 Tomcat服务器安装305.2系统程序的安装和加载315.3单元测试315.4本章小结33总 结34致 谢35参考文献361 绪论1.1课题的研究背景和意义随着网络经济、知识经济和电子商务等新经济的迅猛发展，不但
14、深刻地改变着人类社会的生产、贸易、生活和学习方式，也促使全球化市场竞争和企业管理发展趋势发生了巨大的变化。然而面对如此复杂而庞大的Internet网络，越来越多的用户感到力不从心，据统计，99%的 WEB 信息相对99%的用户是无用的，用户真正需要的只是其中很小的一部分，大量的无关信息会干扰甚至淹没其所需要的内容。如何有效地分析用户的需求，帮助用户从 Internet信息海洋中找到他们所需要的资源，已经成为一个亟待解决的重要课题。另一方面，电子商务的蓬勃发展使进行电子商务活动的公司、企业等面临一个极大的挑战：如何对用户的注册信息、历史购买纪录、用户浏览信息等这些海量的相关数据进行有效的组织利用
15、，从而尽可能多的了解用户的爱好和价值取向、购买模式等信息，以优化网站设计、为用户提供个性化服务、发掘潜在用户等。 1.2 国内外研究现状随着电子商务的飞速发展，网上购物变得越来越普及，在2008年末，无论是国内还是在国外都呈现出一股网上购物热潮。全球知名网站Amazon在2008年圣诞节期间销售额同比2007年增长44%，为“历年来最旺的圣诞节销售”，并曾经创造过单日280万个订单的纪录。而国内的情况亦是如此，据淘宝网和艾瑞咨询联合发布的数据，2009年春节黄金周期间，淘宝网交易额比2008年同期增长60%，日均销售额超过3亿元，并创下单日销售4.6亿元的纪录。在电子商务蓬勃发展的同时，将数据挖掘技术运用其中的探索也紧随其后。国外将 WEB数据挖掘技术应用于电子商务始于20世纪90年代后期， Buchner A G，Mulvenna M D等人在1998年首次明确提出将WEB数据挖掘技术应用于电子商务环境下，以实现市场智能化，并且给出了在电子商务环境下进行挖掘的一个总的框架。Ron Kohavi，Llew Mason等人于2004年总结了四年来在电子商务零售业中数据挖掘的经验及挑战，以及包括数据收集、数据仓库结构、商务
