農產品電子商務推薦系統(tǒng)設計與實現(xiàn)

余明艷++郁春蘭

摘 要：為滿足企業(yè)農產品營銷需求，采用.NET、數(shù)據(jù)挖掘及混合推薦等技術，設計并實現(xiàn)農產品電子商務推薦系統(tǒng)。經(jīng)測試，該系統(tǒng)實現(xiàn)了購物車、農產品瀏覽、農產品檢索、農產品推薦、農產品管理、訂單管理等多種功能，提高了企業(yè)農產品的銷售量。

關鍵詞：農產品電子商務推薦系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘技術；推薦技術

中圖分類號：F713.36 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）28-0021-02

引言

隨著網(wǎng)絡及電子商務業(yè)的飛速發(fā)展，目前大多數(shù)農產品電子商務系統(tǒng)在給農產品需求用戶提供越來越多選擇的同時，也產生了“信息過載”的問題，這將導致用戶無法順利地找到自己所需要的商品。農產品電子商務推薦系統(tǒng)則可以從紛繁復雜的信息中找到農產品需求者感興趣的商品并將其推薦給他們，幫助他們順利地完成購買過程[1]。目前，雖然電子商務推薦系統(tǒng)在理論和實踐上都得到了很大的發(fā)展，但是還存在很多不足之處。本文設計與開發(fā)的農產品電子商務推薦系統(tǒng)有效提高了用戶的購買力和滿意度，促進了農產品的銷售量。

一、開發(fā)環(huán)境及相關技術分析

系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境為Microsoft Visual Studio 2013集成開發(fā)環(huán)境，采用ASP.NET技術開發(fā)，網(wǎng)站后臺數(shù)據(jù)庫采用SQL Server 2012。在系統(tǒng)的設計與開發(fā)過程中綜合運用了ASP.NET技術、數(shù)據(jù)挖掘和混合推薦技術等[2]。

ASP.NET 是 Microsoft .NET Framework 的一部分，是一種可以在高度分布的 Internet 環(huán)境中簡化應用程序開發(fā)的環(huán)境。ASP.NET技術以其良好的結構及可用性、擴展性、可管理性、高性能的執(zhí)行效率和良好的安全性等特點成為目前最流行的Web開發(fā)技術之一。SQL Server 2012 是一個功能齊全的數(shù)據(jù)庫平臺，不僅可以有效地執(zhí)行大規(guī)模聯(lián)機事務處理，而且可以完成數(shù)據(jù)倉庫和電子商務應用等許多具有挑戰(zhàn)性的工作。數(shù)據(jù)挖掘（data mining）是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中、而人們事先不知道、但又是潛在有用的信息和知識的過程?；旌贤扑]技術，即在參考經(jīng)典推薦算法的基礎上進行分析改進，主體采用顯隱結合的混合算法進行農產品的推薦。

二、系統(tǒng)設計

（一）系統(tǒng)功能結構設計

系統(tǒng)設計的目標是開發(fā)適合農產品銷售企業(yè)需求的農產品電子商務推薦系統(tǒng)，該系統(tǒng)要能吸引用戶的眼光，可操作性強，瀏覽速度快[3]。農產品電子商務推薦系統(tǒng)的主要功能模塊，主要分為前臺管理系統(tǒng)和后臺管理系統(tǒng)，前臺管理系統(tǒng)主要包含購物車、農產品瀏覽、農產品檢索、農產品推薦及用戶中心等，后臺管理系統(tǒng)主要包括農產品管理、訂單管理、農產品用戶管理、管理員管理和系統(tǒng)管理等，系統(tǒng)模塊圖（如下頁圖1所示）。

（二）關鍵模塊設計

1.購物車模塊。購物車的主要功能包括將商品添加到購物車、瀏覽購物車中的商品信息、瀏覽購物車中的商品信息、修改購物車中的商品數(shù)量、刪除購物車中的商品以及清空購物車等。

實現(xiàn)購物車的功能時要考慮兩個關鍵點，一是解決區(qū)分用戶與購物車的對應關系的問題，二是解決購物車中商品存放的問題。解決用戶與購物車的對應關系的問題，既需保證每個用戶都有自己的購物車，且購物車不能混用，同時必須保證用戶退出時，其購物車也隨之消失。針對這種特性，采用Session對象在用戶登錄期傳遞購物信息。而解決購物車中商品存放的問題即實現(xiàn)購物功能的問題，可以用哈希表來表示用戶的購買情況[4]。

以用戶向購物車中添加農產品為例，應用哈希表和Session對象來實現(xiàn)購物車功能的過程如下：判斷用戶是否已經(jīng)有了購物車，即通過哈希表判斷Session[“Shop_Cart”]對象是否為空，若為空，寫入哈希表，添加一個名字與數(shù)值的對應關系；若不為空則獲取購物車，購物車中商品數(shù)量增加1。

2.農產品推薦模塊。農產品推薦模塊分為在線實時推薦和離線數(shù)據(jù)挖掘兩個部分，離線數(shù)據(jù)挖掘部分包括數(shù)據(jù)的采集、數(shù)據(jù)預處理和模式的挖掘[5]。通過周期性地采集電子商務服務器的日志文件，經(jīng)過數(shù)據(jù)的預處理，得到半結構化的事務序列數(shù)據(jù)，然后運用數(shù)據(jù)挖掘技術進行模式的挖掘，將得到的有用模式存入模式庫[4]。在線實時推薦部分主要是推薦引擎根據(jù)客戶的當前會話，進行模式匹配，為客戶提供即時的推薦，以達到吸引客戶、推銷商品的目的（如圖2所示）。

主要推薦算法主要采用顯隱結合的混合協(xié)同過濾方法[6]。該算法的具體設計步驟如下：

步驟一，采集主觀評分數(shù)據(jù)，這個步驟主要通過網(wǎng)站客戶的評分表來采集客戶的評分數(shù)據(jù)；步驟二，隱式數(shù)據(jù)的計算，這個步驟主要通過客戶瀏覽網(wǎng)站的時間來進行計算；步驟三，算法加權平均，得出目標數(shù)據(jù)，通過兩項數(shù)據(jù)加權處理，得出目標數(shù)據(jù)，從而挖掘出推薦對象。

結論

農產品電子商務推薦系統(tǒng)可以提高農產品電子商務服務系統(tǒng)的交叉銷售能力，提高整體交易量，可以挖掘潛在的農產品客戶資源，提高客戶對電子商站的忠誠度，能有效提高農產品電子商務系統(tǒng)的營銷能力，具有較高的實用價值和應用前景。

參考文獻：

[1] 項亮.推薦系統(tǒng)實踐[M].北京：人民郵電出版社，2012.

[2] 朱郁筱.呂琳媛.推薦系統(tǒng)評價指標綜述[J].電子科技大學學報，2012，（2）：163-175.

[3] 項亮.大話推薦系統(tǒng)評測[J].程序員，2012，（4）：90-94.

[4] 周濤.個性化推薦系統(tǒng)的十大挑戰(zhàn)[J].程序員，2012，（6）：107-111.

[5] 侯振興，崔虹燕.數(shù)字圖書館個性化主動信息服務模型研究[J].情報科學，2013，（3）：35-39.

[6] 王國霞，劉賀平.個性化推薦系統(tǒng)綜述[J].計算機工程與應用，2012，（7）：68-76.

[責任編輯 吳高君]endprint