摘要：基于智能推荐算法的网上购物系统是一款可以为用户智能推荐商品的系统，用户可以更加快捷准确的购买到自己想要的商品。本系统是基于Struts技术设计的B/S模式的网上购物系统,开发工具选择的是目前流行的MyEclipse，数据库则选择了稳定性较高的SQL Server 2005，主要研究内容如下：

(1) 实现了商品的分类浏览以及后台信息的分页查看；

(2) 采用J2EE面向对象方法实现了前后台交互及控制整个应用流程；

(3) 应用数据敏感及表单的验证控件开发了相关的商品推送数据处理、显示模块；

(4) 基于头脑风暴法和归一化算法确定了影响商品权重的因素和权重；

（5）构建了商品智能推荐算法数学模型并实现了基于兴趣度的智能推送。

关键词 Struts技术；智能推荐算法；数码产品

目录

摘要

Abstract

1 绪论-3

1.1 研究背景和意义-3

1.2 国内数码产品网站现状-3

1.3本课题主要研究工作-4

2 系统的开发环境与技术-5

2.1 概述-5

2.2 开发语言Java简介-5

2.3 SQL Server 2005简介-5

2.4 MyEclipse简介-6

3 基于智能推荐算法的网上购物系统的设计-7

3.1 系统需求分析-7

3.1.1数据字典-7

3.2 系统模块总体设计-8

3.2.1 系统前台功能模块-8

3.2.2 系统后台功能模块-9

3.3 数据库设计-10

3.3.1 数据库E-R图设计-10

3.3.2 数据库表设计-11

3.4 系统业务流程设计-14

3.4.1 业务流程设计-14

4 基于智能推荐算法的推送服务-15

4.1智能推荐算法的背景及研究现状-15

4.2算法数学模型构建-15

4.2.1影响商品兴趣度因素的分析与选择-15

4.2.2模型构建原理-15

4.2.3数学模型构建-16

4.3权重确定与归一化处理-16

4.3.1兴趣度的计算-17

4.4智能推荐结果-19

4.5结果分析-20

4.5.1召回率与准确率-20

4.5.2 召回率与准确率图示分析-21

5基于智能推荐算法的网上购物系统的实现-23

5.1 前台系统功能设计与实现-23

5.1.1 用户注册与登录-23

5.1.2 数码产品展示-26

5.1.3 购物车模块-26

5.1.4 结帐模块-28

5.1.5 订单查看模块-29

5.1.6 公告信息模块-30

5.2 系统后台管理功能设计与实现-31

5.2.1 基本信息管理-31

5.2.2 订单信息管理-32

5.2.3 商品信息管理-33

5.2.4 友情链接信息管理-34

结论-36

致谢-37

参考文献-38