个性化电商网站系统的设计与实现
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 序言 | 第9-13页 |
| 1 引言 | 第13-17页 |
| 1.1 项目背景及意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外发展现状和发展趋势 | 第14-15页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第15-16页 |
| 1.4 论文内容和结构框架 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 相关技术介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 协同过滤推荐算法介绍 | 第17-19页 |
| 2.1.1 基于用户的协同过滤算法 | 第17页 |
| 2.1.2 基于物品的协同过滤算法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 UserCF与ItemCF的比较 | 第18-19页 |
| 2.2 LAMP架构 | 第19-20页 |
| 2.3 MVC设计模式 | 第20-21页 |
| 2.4 REDIS数据库 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 系统需求分析 | 第23-33页 |
| 3.1 网站概述 | 第23-24页 |
| 3.2 网站管理子系统 | 第24-27页 |
| 3.2.1 用户管理用例分析 | 第24-25页 |
| 3.2.2 商品管理用例分析 | 第25-26页 |
| 3.2.3 订单管理用例分析 | 第26页 |
| 3.2.4 个人中心管理用例分析 | 第26-27页 |
| 3.3 日志采集子系统 | 第27-29页 |
| 3.3.1 用户行为分析 | 第27-28页 |
| 3.3.2 日志采集子系统用例分析 | 第28-29页 |
| 3.4 推荐子系统 | 第29-31页 |
| 3.4.1 用户相似度计算分析 | 第29-30页 |
| 3.4.2 推荐子系统用例分析 | 第30-31页 |
| 3.5 非功能需求 | 第31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 系统概要设计 | 第33-47页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第33-34页 |
| 4.2 网站管理子系统设计 | 第34-42页 |
| 4.2.1 架构设计 | 第34页 |
| 4.2.2 结构设计 | 第34-37页 |
| 4.2.3 数据库设计 | 第37-42页 |
| 4.3 日志子系统设计 | 第42-44页 |
| 4.3.1 结构设计 | 第42-43页 |
| 4.3.2 数据库设计 | 第43-44页 |
| 4.4 推荐子系统设计 | 第44-46页 |
| 4.4.1 架构设计 | 第44-45页 |
| 4.4.2 结构设计 | 第45页 |
| 4.4.3 用户偏好模型分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 5 系统详细设计与实现 | 第47-67页 |
| 5.1 网站管理子系统的设计与实现 | 第47-59页 |
| 5.1.1 配置文件 | 第47页 |
| 5.1.2 用户管理模块 | 第47-51页 |
| 5.1.3 商品管理模块 | 第51-55页 |
| 5.1.4 订单管理模块 | 第55-57页 |
| 5.1.5 个人中心模块 | 第57-58页 |
| 5.1.6 其他功能模块 | 第58-59页 |
| 5.2 日志采集子系统的设计与实现 | 第59-62页 |
| 5.2.1 日志采集模块 | 第60-61页 |
| 5.2.2 日志管理模块 | 第61-62页 |
| 5.2.3 日志统计模块 | 第62页 |
| 5.3 推荐子系统的设计与实现 | 第62-66页 |
| 5.3.1 推荐系统冷启动问题 | 第63页 |
| 5.3.2 用户相似度计算流程 | 第63页 |
| 5.3.3 基于用户的协同过滤推荐流程 | 第63-64页 |
| 5.3.4 推荐算法模块实现 | 第64-65页 |
| 5.3.5 消息缓存机制的设计与实现 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 6 系统测试 | 第67-73页 |
| 6.1 功能性测试 | 第67-70页 |
| 6.2 推荐算法测试 | 第70-71页 |
| 6.3 性能测试 | 第71-72页 |
| 6.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 7 结论与展望 | 第73-75页 |
| 7.1 全文总结 | 第73-74页 |
| 7.2 不足与展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第77-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
