基于SSH2的輔助選擇的網(wǎng)上商城的設(shè)計與實現(xiàn)?

唐文靜 張志勤 王慶軍

（魯東大學信息與電氣工程學院 煙臺 264025）

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，人們進入信息化時代的二十一世紀。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計資料顯示，2015 年底，我國網(wǎng)購用戶突破4 億人，網(wǎng)絡(luò)市場交易規(guī)模3.8 萬億元，占社會消費品零售總額12.6%［1］。龐大的用戶基礎(chǔ)推動了網(wǎng)上購物的迅速發(fā)展，網(wǎng)上購物已經(jīng)成為大眾所趨［2］?；赪eb 平臺開發(fā)的網(wǎng)上商城（network mall）是商品銷售企業(yè)應用信息技術(shù)的產(chǎn)物。它的出現(xiàn)幫助消費者節(jié)省大量的時間和精力［3］，伴隨著“信息超載”也越來越嚴重［4］，用戶很難從中找到自己感興趣的內(nèi)容［5］，但對于消費者購買過程中輔助選擇商品的功能卻并不完善，使消費者要么沒買到價格合適的商品，要么對商品的細節(jié)了解不夠而導致對購買商品不滿意。

2 網(wǎng)絡(luò)商城技術(shù)分析

本文網(wǎng)上商城的架構(gòu)采用B/S的三層結(jié)構(gòu)，B/S模式的工作過程是客戶端請求→服務(wù)器處理→對客戶端響應［6］，除了采用B/S的三層結(jié)構(gòu)，本商城還運用了Struts2、Spring、Hibernate三種目前非常流行的開源技術(shù)［7～8］，它們具有層次分明、可重復性、修改維護容易、良好的擴展性、優(yōu)秀的解耦性等優(yōu)點。

3 網(wǎng)絡(luò)商城需求分析

本文商城的需求分析是對廣大用戶進行了許多調(diào)查分析得出的，分為前臺需求分析和后臺需求分析。前臺需求分析面向客戶；后臺需求分析面向管理員。本文網(wǎng)上商城的結(jié)構(gòu)功能如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能圖

4 網(wǎng)絡(luò)商城的設(shè)計

根據(jù)商城的需求分析，系統(tǒng)分為三個角色，游客角色、用戶角色、管理員角色，游客角色和用戶角色是面向前臺的，管理員角色則是面向后臺的。游客可瀏覽商品，查看商品的用戶評價和價格走向，查看商城活動欄；游客進行注冊登錄后可變?yōu)橛脩艚巧?，用戶角色可以進行將商品加入購物車、修改訂單、付款、查看物流、商品評價等操作；管理員則是在后臺對一級分類、二級分類、商品、訂單進行相關(guān)操作。

4.1 前臺功能設(shè)計

前臺主要是給消費者使用，供消費者查看、選擇、購買自己喜歡的商品，其處理流程如圖2所示。

4.2 后臺功能的設(shè)計

一級分類管理：對一級分類的增加，刪除，修改，同時級聯(lián)一級分類，如果一級分類刪除后，對應的二級分類也刪除。二級分類管理：對二級分類的增加，刪除，修改，級聯(lián)二級商品，二級分類刪除后，對應的商品也進行刪除。商品的管理：對商品的增加，刪除，修改。

訂單的管理：利用Ajax 技術(shù)，通過異步的方式可查看訂單詳情，修改訂單狀態(tài)，更新物流信息。

圖2 前臺處理流程圖

4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計

根據(jù)本商城的業(yè)務(wù)流程，該系統(tǒng)設(shè)計的前臺部分共包括8 個數(shù)據(jù)庫表：用戶表、一級分類表、二級分類表、商品表、訂單項表、訂單物品表、歷史價格表，商品購買記錄評分表，對應的實體包括用戶、商品一級分類、商品二級分類、商品、訂單、訂單中的商品、商品的歷史價格，用戶評分記錄。數(shù)據(jù)表之間對應的關(guān)系如圖3所示。

圖3 前臺數(shù)據(jù)庫關(guān)系表

該網(wǎng)上商城的后臺是對一級分類、二級分類、商品、訂單的管理，僅包括一個后臺用戶登錄數(shù)據(jù)表，如表1所示。

表1 網(wǎng)上商城的后臺數(shù)據(jù)表

5 網(wǎng)上商城輔助選擇的實現(xiàn)

按照4 中對商城的設(shè)計，下面介紹本商城的幾個特色功能的實現(xiàn)。

5.1 猜你喜歡推薦欄的實現(xiàn)

猜你喜歡推薦欄在用戶購買的歷史記錄和用戶的評價的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，利用基于物品的協(xié)同過濾算法來計算出用戶最想購買的商品。基于物品的協(xié)同過濾算法是目前商業(yè)界運用最多的算法，無論是亞馬遜網(wǎng)還是YouTube，其推薦算法的基礎(chǔ)都是該算法［9］，該算法主要思想是用戶對于相似的項目具有相似的看法［10］。采用基于物品的協(xié)同過濾算法實現(xiàn)猜你喜歡推薦欄的步驟如下：

1）首先需要建立用戶物品倒排表。

2）根據(jù)用戶物品倒排表，對于每個用戶的物品集合將物品兩兩加一，計算共現(xiàn)矩陣C。

3）計算出喜歡物品的用戶數(shù)矩陣N。

4）在矩陣N 的基礎(chǔ)上利用式（1）求出余弦相似度矩陣W，所示其中分母N(i)，N(j)代表喜歡物品i，j 的用戶數(shù)即用戶數(shù)矩陣N 的數(shù)據(jù)，分子N(i)∩N(j)代表同時喜歡物品i，物品j 的用戶數(shù)即共現(xiàn)矩陣C的數(shù)據(jù)。

在得到物品的相似度之后，利用式（2）計算用戶u 對一個物品的興趣，取用戶對物品的興趣度最高的前三個物品推薦給用戶u，得到結(jié)果如圖4 所示。

這里的N（u）是用戶喜歡物品的集合，S（j，k）是和物品i 最相似k 個物品的集合，wji是物品j 和物品i 的相似度，rui是用戶u 對物品i 的興趣（即用戶對物品的打分）。該公式的含義是：和用戶歷史上感興趣越相似的物品，越有可能在用戶的推薦列表當中獲得比較高的排名。

圖4 猜你喜歡推薦欄實現(xiàn)圖

5.2 在線支付功能

為了實現(xiàn)用戶的便捷支付，本網(wǎng)上商城實現(xiàn)了在線支付功能，借助易付寶的支付接口，網(wǎng)站向易付 寶（https：//www.yeepay.com/app-merchant-proxy/node）發(fā)送業(yè)務(wù)類型、商戶編號、訂單編號、付款金額、交易幣種、商品名稱、商品種類、支付通道編碼、應答機制、秘鑰等信息，發(fā)送成功后，易付寶會跳轉(zhuǎn)到網(wǎng)銀界面，付款成功后跳轉(zhuǎn)到網(wǎng)站首頁，支付流程如圖5所示。

圖5 商城的支付流程

5.3 商品價格走向及價格預測

商品的價格預測主要使用二次平滑法，這是對一次指數(shù)平滑值作再一次指數(shù)平滑的方法［11～12］，計算簡單、樣本要求量較少、適應性較強、結(jié)果較穩(wěn)定［13～14］，因此本文選擇該方法進行價格預測。

二次指數(shù)平滑法其計算公式如下：式中，St(2)，St-1(2)分別為t 期和t-1 期的二次指數(shù)平滑值［15］；a 為平滑系數(shù)。在上式基礎(chǔ)上，可得到二次指數(shù)平滑法的預測模型，如式（5）所示，其中，T為想要預測期數(shù)，參數(shù)at，bt采用式（6）、（7）求解。

本文給出了3～7 月份共5 個月份的數(shù)據(jù)，取平滑系數(shù)a=0.6，利用式（3）、（4）分別求出4 月份的一次平滑指數(shù)、二次平滑指數(shù)，依次類推求出7 月份的二次平滑指數(shù)，然后根據(jù)式（6）、式（7）則求出二次平滑法模型中的參數(shù)a10，b10，最后本系統(tǒng)獲取當前月份M，T=M-9將T帶入式（5），求出12月份的商品價格為1260.154。價格走向和預測結(jié)果如圖6所示，實線代表商品的歷史價格走向，虛線部分代表商品的價格預測。

圖6 某商品的價格走向圖

6 結(jié)語

在21 世紀的信息化時代，網(wǎng)絡(luò)商城的發(fā)展適應了人們的需求，雖然現(xiàn)在的電子商城能幫助人足不出戶購買商品，但是人們往往購買不到令自己十分滿意的商品，要么沒買到價格合適的商品，要么對商品的細節(jié)了解不夠，本文商城設(shè)計就為解決這一問題而提出。本商城設(shè)計從人性化角度出發(fā)，設(shè)計了商品推薦，價格走向，用戶使用心得等功能，使用戶能更好地參考到有價值的信息，從而購買到放心的商品。但該商城設(shè)計還有如下問題需要進一步完善，以期達到標準應用程序的水平，如：1）該商城的界面美化問題；2）如何獲得物流體系的支撐等。