销量数据挖掘技术及电子商务应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| Contents | 第10-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-17页 |
| ·课题的背景 | 第13-14页 |
| ·课题的意义 | 第14页 |
| ·国内外电子商务中数据挖掘应用现状的研究 | 第14-15页 |
| ·研究目标和内容 | 第15页 |
| ·本文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 电子商务应用平台方案设计 | 第17-32页 |
| ·总体开发技术方案 | 第17-24页 |
| ·应用的基本模式结构 | 第17-18页 |
| ·应用平台业务逻辑层开发技术选型 | 第18-20页 |
| ·数据库服务器技术选型 | 第20-24页 |
| ·电子商务平台功能方案设计 | 第24-27页 |
| ·前台新闻产品展示交流系统 | 第25-26页 |
| ·后台管理系统 | 第26-27页 |
| ·建立应用平台数据对象及储存结构 | 第27-29页 |
| ·服务器数据对象的传输 | 第29-31页 |
| ·安全性分析 | 第29-30页 |
| ·服务器与数据传输形式 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 产品生命周期分析 | 第32-42页 |
| ·产品生命周期介绍 | 第32-33页 |
| ·生命周期大致曲线 | 第32-33页 |
| ·产品生命周期分析方法 | 第33页 |
| ·产品生命周期的数学建模 | 第33-34页 |
| ·Logistic生长模型 | 第33-34页 |
| ·建立改进的Logistic生长模型 | 第34页 |
| ·产品生命模型拟合求解方法 | 第34-40页 |
| ·非线性拟合方法介绍 | 第34-37页 |
| ·生命周期模型拟合初值选取的方法 | 第37页 |
| ·拟合改进的Logistic模型算法过程 | 第37-38页 |
| ·奇异值求解矩阵问题 | 第38-40页 |
| ·分析结果校验 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 产品销量短期预测分析 | 第42-55页 |
| ·销量预测方法简介与适用选择 | 第42-45页 |
| ·常用预测方法及特点简介 | 第42-44页 |
| ·现状与预测目标分析 | 第44页 |
| ·预测模型的选择 | 第44-45页 |
| ·BP神经网络介绍与配置方案 | 第45-49页 |
| ·网络基本模型介绍及隐含层数的设定 | 第45-47页 |
| ·模型传输函数的选取 | 第47页 |
| ·网络模型训练方法的选取 | 第47-49页 |
| ·神经网络泛化能力的强化 | 第49-50页 |
| ·训练样本扩展法 | 第49页 |
| ·提前停止网络训练 | 第49-50页 |
| ·销量网络预测效果的评估方法 | 第50-51页 |
| ·商品销量预测模型网络计算 | 第51-54页 |
| ·预测网络的输入\出模型 | 第51页 |
| ·数据尺度变换 | 第51-52页 |
| ·关于权值及偏置的初始化 | 第52页 |
| ·网络模型求解步骤 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 电子商务平台应用的实现 | 第55-67页 |
| ·MongoDB数据库部署 | 第55-56页 |
| ·前台业务实现 | 第56-61页 |
| ·母版页设计 | 第56页 |
| ·首页的设计与实现 | 第56-57页 |
| ·商品展示模块 | 第57-59页 |
| ·用户模块实现 | 第59-60页 |
| ·用户订单模块的实现 | 第60页 |
| ·咨询交流模块的实现 | 第60-61页 |
| ·公告模块的实现 | 第61页 |
| ·后台模块部分的实现 | 第61-66页 |
| ·后台用户管理功能的实现 | 第61-62页 |
| ·商品管理模块的实现 | 第62-63页 |
| ·后台交易管理与新闻管理功能实现 | 第63页 |
| ·商品分析模块的实现 | 第63-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
