基于网络爬虫的电商比价及推荐系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 比价网站研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 网络爬虫研究现状 | 第14页 |
| 1.2.3 推荐算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 相关技术 | 第17-26页 |
| 2.1 B/S模式 | 第17-20页 |
| 2.1.1 C/S模式 | 第17-18页 |
| 2.1.2 B/S模式 | 第18-19页 |
| 2.1.3 B/S和C/S模式的对比 | 第19-20页 |
| 2.2 MySQL数据库 | 第20页 |
| 2.3 网络爬虫 | 第20-23页 |
| 2.3.1 网络爬虫原理 | 第20-22页 |
| 2.3.2 网络爬虫的分类 | 第22-23页 |
| 2.4 协同过滤推荐算法 | 第23-25页 |
| 2.4.1 推荐算法概述 | 第23-24页 |
| 2.4.2 协同过滤推荐算法 | 第24页 |
| 2.4.3 协同过滤推荐算法存在的问题 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 电商比价及推荐系统的需求分析 | 第26-30页 |
| 3.1 电商比价及推荐系统的设计目标 | 第26页 |
| 3.2 电商比价及推荐系统的功能性需求 | 第26-27页 |
| 3.2.1 用户注册登录功能 | 第27页 |
| 3.2.2 商品搜索比价功能 | 第27页 |
| 3.2.3 商品推荐功能 | 第27页 |
| 3.2.4 商品评价功能 | 第27页 |
| 3.3 电商比价及推荐系统的非功能性需求 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 电商比价及推荐系统的设计 | 第30-44页 |
| 4.1 电商比价及推荐系统的总体设计 | 第30-31页 |
| 4.1.1 技术架构 | 第30-31页 |
| 4.1.2 功能架构 | 第31页 |
| 4.2 电商比价及推荐系统的模块设计 | 第31-41页 |
| 4.2.1 网络爬虫采集模块 | 第32-34页 |
| 4.2.2 页面展示模块 | 第34-36页 |
| 4.2.3 用户行为记录模块 | 第36页 |
| 4.2.4 数据预处理模块 | 第36-37页 |
| 4.2.5 推荐算法模块 | 第37-41页 |
| 4.3 电商比价及推荐系统的数据库设计 | 第41-43页 |
| 4.3.1 数据库结构设计 | 第41-42页 |
| 4.3.2 数据库表设计 | 第42-43页 |
| 4.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 电商比价及推荐系统的实现和测试 | 第44-58页 |
| 5.1 开发环境和工具 | 第44页 |
| 5.2 功能模块实现 | 第44-53页 |
| 5.2.1 网络爬虫采集模块实现 | 第44-47页 |
| 5.2.2 页面展示模块实现 | 第47-49页 |
| 5.2.3 用户行为记录模块实现 | 第49页 |
| 5.2.4 数据预处理模块实现 | 第49-51页 |
| 5.2.5 推荐算法模块实现 | 第51-53页 |
| 5.3 系统测试 | 第53-57页 |
| 5.3.1 测试的流程和环境 | 第53页 |
| 5.3.2 测试内容 | 第53-54页 |
| 5.3.3 测试用例和测试结果 | 第54-56页 |
| 5.3.4 测试结果分析 | 第56-57页 |
| 5.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 攻读学位期间的研究成果目录 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
