電子商務系統論文免費

　　隨著電子商務在企業中的普及，越來越多的企業開始架構和應用電子商務系統，電子商務系統也不僅是一個簡單的計算機系統。下文是小編為大家整理的關於的範文，歡迎大家閱讀參考!

　　篇1

　　淺探中藥材電子商務系統的設計

　　【摘要】本文在提出中藥材電子商務系統建設規劃和分析系統需求的基礎上，對中藥材電子商務系統的系統架構、功能模組、資料庫和主介面等進行了設計。

　　【關鍵詞】中藥材;電子商務;系統設計

　　電子商務作為一種現代商務模式，集資訊化、自動化、標準化於一體，極大地提高了商品流通效率，同時，也大大減少了商品流通的中間環節和費用，這為我國傳統行業中藥材市場的發展帶來了前所未有的機遇。我國是一箇中藥材大國，而目前中藥材電子商務技術還處於起步階段，國內外相關電子商務網站並不多見，這在一定程度上阻礙了中藥材市場的發展。因此，開發中藥材電子商務系統，實現中藥材資訊、中藥材市場及交易過程的電子化和資訊化，對促進中藥材市場的發展和中藥商品國際化都具有重大意義。

　　1中藥材電子商務系統的戰略規劃

　　經濟全球化、貿易自由化和資訊現代化迅速發展，也為我國中藥材市場帶來了前所未有的機遇和挑戰。要將這一現代商務模式應用於我國傳統的中藥材市場，必須做好中藥材電子商務系統的戰略規劃。本系統的總體戰略目標是：建設一個適合於中藥材行業特點的電子商務平臺，包括中藥材行業資訊平臺、中藥材銷售和交易平臺、中藥材知識平臺和中藥材***服務平臺等。通過這個阡陌縱橫的電子商務平臺，聯結中藥材上下游的供應商、經銷商、使用者及服務商等，加速資訊流在中藥材產業鏈之間的共享和傳遞，幫助中藥材企業優化物資資源、市場資源、資金資源、運力資源等的整合和配置[1]。同時，通過對顧客及市場走向的分析為中藥材市場開發、產品宣傳等提供可靠的分析資料，以便準確地預測市場，從而使企業能夠對市場的需求和變化做出及時反應，降低企業的生產庫存和經營風險。

　　2中藥材電子商務系統的分析

　　2.1系統的需求分析中藥材電子商務系統的主要涉眾與需求物件，包括醫生、患者、教學科研人員及廠家等，如圖1所示。

　　經過一系列的市場調查及分析，本系統的需求主要有以下方面：

　　2.1.1中藥材產業國際化的需求中醫藥是中華民族的燦爛瑰寶。我國中藥材資源不僅分佈廣，面積大，而且門類齊全，品種繁多。隨著人們熱衷於迴歸自然、迴歸綠色的浪潮以及中醫中藥的切實功效，使得中醫藥被越來越多的國家認可和接受，但是地域和時間的限制，在一定程度上阻礙了中藥材進軍國際市場的程序。中藥材電子商務系統能實現中藥材相關資訊和交易流程的電子化、數字化，對加速中藥材市場的發展及中藥材產業的國際化具有不可估量的作用。

　　2.1.2買賣雙方的交易需求隨著資訊科技及網際網路技術的不斷髮展，傳統的面對面交易模式已經不能夠完全滿足現代貿易需求。中藥材電子商務系統則將傳統的商務流程電子化、數字化。一方面以電子流代替了實物流，可以大量減少人力物力和中間環節，使得買賣雙方直接交易成為可能;另一方面突破了時間和空間的限制，使得交易活動可以在任何時間、任何地點進行，方便了買賣雙方的交易需要，也大大提高了交易效率，為企業創造了更多的貿易機會[2]。

　　2.1.3科研人員的研究需求隨著科學技術的迅速發展，與之相伴而來的是中藥的海量資料，如何對海量的電子商務資訊進行有效組織利用，使使用者能從大量複雜資訊中找出潛在的、有價值的資訊是科研人員迫切需要解決的問題。資料探勘恰為這一問題提供了有效的解決途徑，資料探勘是指從大量不完全、模糊、隨機的資料中揭示出隱含、先前未知並有潛在價值的知識的過程[3]。電子商務系統必須具備資料探勘功能，將資料探勘技術運用到電子商務中，可以將龐大的、看似無關聯的使用者資料進行篩選淨化，提取出有價值的資訊和關聯，從而幫助決策者做出正確決策[4]。

　　2.2系統的功能分析中藥材電子商務業務主要是實現網上採購，該系統分為前臺管理模組和後臺管理模組。前臺管理包括瀏覽商品、查詢商品、訂購商品、購物車、使用者資訊維護等功能模組。後臺管理包括公告管理、商品管理、訂單管理、投訴管理和使用者管理等功能模組。根據中藥電子商務業務的主要內容進行其功能分析，得出中藥材電子商務系統的用例圖***圖2***。

　　3中藥材電子商務系統的設計

　　3.1系統的總體構架設計本系統採用分散式多層體系結構。實現分散式應用的成熟技術主要有COM/DCOM和CORBA，由於本系統在Windows平臺上執行，所以選用COM/DCOM為實現系統的標準。採用多層結構後，為了避免在WEB應用程式中進行直接資料庫操作和事務管理，將資料庫操作和事務管理轉移到中介軟體中處理。

　　3.2系統的模組與功能設本系統主要由中藥材電子商務、中藥量子資訊、藥用植物園、中藥標本館、中藥素材庫、中藥文獻館、中藥學術論壇及系統維護管理等模組組成。中藥材電子商務系統模組主要包含中藥材市場行情資訊、買賣雙方資訊、供求資訊及招標資訊等，實現了相關資訊的檢索及網上交易的功能，為買賣雙方提供便利。中藥量子資訊模組主要提供智慧化檢索功能，包括普通檢索和高階檢索，之所以稱為“量子資訊”，是因為在中藥材資訊錄入前，已將所有中藥資訊處理成一個個具有獨立內涵的最小資訊單位，這種最小資訊單位即為量子。檢索時,使用者只需輸入中藥資訊的任何一個關鍵詞或短語，即能查詢到包含該檢索詞的一系列中藥資訊，檢索方便快捷，包含的資訊量大。藥用植物園模組包含所有植物類中藥，該模組的最大特色在於，將植物類中藥從發芽到結果的整個生命過程用多媒體播放出來，使使用者能親眼觀察到每種植物藥的生長過程，便於學習和研究。中藥標本館、中藥素材庫、中藥文獻館三者，顧名思義，分別收藏著各種中藥標本、中藥圖片素材及中藥古今文獻;中藥學術論壇則便於各使用者的資訊交流，如學習交流、買賣資訊交流等。

　　3.3系統主介面的設計中藥材電子商務網站的主頁及子系統介面的顏色，主要使用淡綠色和白色以及古銅色的搭配，體現出我國中藥的古典韻味，卻又不失現代資訊科技的時代感，加上簡潔，直觀的資訊，無形中增加了網站所帶來的效果。首頁模組主要包括中藥電子商務、中藥量子資訊、藥用植物園、中藥標本館、中藥素材庫、中藥文獻資訊、中藥學術論壇等功能模組的連結。

　　3.4系統資料庫的設計中藥材電子商務系統資料庫中主要設計有商品資訊表、客戶資訊表、訂單內容表、訂單管理表、admin表、中藥材資訊表、藥材種類表等20餘種資料表格。

　　參考文獻

　　[1]孫寶文，王天梅.電子商務系統建設與管理[M].北京：高等教育出版社，2004

　　[2]姚震宇.中小企業電子商務的應用分析[J].市場週刊，2007***3***:58-59

　　[3]吳朝暉，封毅.資料庫中知識發現在中醫藥領域的若干探索***I***[J].中國中醫藥資訊雜誌，2005,12***10***:93-95

　　[4]徐嘉莉.資料探勘技術在電子商務中的應用[J].內江科技，2005***5***:55

　　篇2

　　淺談電子商務個性化推薦系統

　　摘要：本文重點針對電子商務個性化推薦系統的基本含義、具體功能模式以及系統及結構和檢索過程進行了詳細論述，總結了電子商務個性化推薦系統的實用價值和現實意義。

　　關鍵詞：電子商務;個性化推薦系統;資訊過濾

　　一、引言

　　在虛擬的電子商務世界裡，大量的商家把商品放在虛擬的網路空間，存在海量的商品資訊在網際網路上，對於普通消費者很難準確的找到對某個商家提高的商品非常感興趣。使用者也不可能花很多時間在浩瀚的網路資源世界裡隨意的去尋找自己所需，對於商品的資訊使用者也不可能像在現實生活的商場裡一樣進行實物比對。使用者也無法知道商品的真正質量和品質。所以絕大多數的使用者希望電子商務網站能夠自動的為使用者進行推薦，幫助使用者在網上進行商品的挑選和購買，同時也希望網站提供其他購買商品的使用者的一些評價資訊，以便使用者更好的瞭解商品的質量，根據相似或使用者興趣相同的使用者進行推薦，滿足使用者在第一時間為使用者推薦有效商品資訊的需求。由於這一需求的使用者量越來越多，電子商務個性化推薦系統也由此而生。

　　二、電子商務個性化推薦系統

　　所謂電子商務個性化推薦技術，即通過電子商務網站給前來訪問的使用者，提供一個人性化、個性化、方便、快捷的資訊推薦，更加符合使用者的興趣偏好，推薦的形式多樣，商品比對多樣的個性化產品資訊，以便使用者採購商品。

　　電子商務個性化推薦系統一般來說，可以按主要的功能模組進行劃分，通常包括使用者輸入模組和使用者輸出功能模組。輸入可以是使用者在登入該網站的個人資訊註冊，也可以是多個使用者的註冊資訊的綜合。客戶個人輸入主要是指目標使用者，也就是說，要求建議，建議必須評估專案，將他們自身的愛好、隱式瀏覽和顯示掃描輸入、關鍵詞以及專案屬性及使用者購買記錄等充分表達出來。社群輸入主要包含了專案屬性、協會購買記錄、評價內容等，是一種集體形式的評估資料。主要表達形式為建議，包括排序建議列表及建議列表排序兩種，排序建議列表通常是參考使用者的愛好為客戶推薦具有吸引力的產品;預測系統的總體評估得分針對於一個給定的專案，個人得分，輸出其他客戶對商品的個別評級;對於商品的評級可以得出使用者對該商品的興趣度，文字輸出也就是使用者選購商品後的一組資訊填寫，一般會採用多種推薦演算法的組合，亦或者計算機技術對資料收集整合的方式進行推薦，這個在推薦系統中佔據著關鍵位置，直接影響著推薦系統的質量以及商品資訊推薦的有效性。

　　電子商務推薦系統中擁有海量資料的資訊資源，不同的網站可以在使用者訪問該網站時，通過cookie收集到各種使用者的資訊，並且根據使用者在網站上選購商品的停留時間，可以判斷使用者的興趣喜好，記錄使用者的資訊併為使用者提供有效的資訊推薦。電子商務個性化推薦系統還可以不斷的更新發現使用者的新興趣，根據使用者註冊時候所填寫的資料，自動跟蹤使用者的購買行為習慣，及時發現使用者興趣的變化。當系統的產品庫和使用者興趣的資訊變化，自動推薦的序列變化，極大地促進了使用者瀏覽商品資訊，並提高服務水平。

　　三、電子商務個性化推薦系統結構及檢索過程

　　電子商務個性化推薦系統的形成起源於每個人的興趣愛好不是獨立的個體，而是屬於某種或某個群體。人們在日常生活中所獲取的資訊多數都是通過他人的引薦得到的。所以按照類似興趣或完全相同的使用者愛好進行相對的資訊評價與瞭解，再向周圍人群推薦。根據電子商務個性化推薦系統的結構如圖1所示，首先通過使用者對資訊的評價與瞭解狀況，將使用者劃分為不同的類別，如：興趣相同或類似的使用者為一類;使用者推薦制度主要是通過對類別內外因素的綜合影響進行考慮，按照不同的影響程度將資訊推薦給相應的使用者;通過使用者的評價和了解，對使用者類別進行相應的調整，對各類引數做出相應的修改，從而將過濾效率不斷完善。資訊過濾推薦主要是參照使用者相互推薦的情況進行，通過對相同或類似使用者的正確判斷，保證資訊推薦的相關性，從而避免無效資訊的干擾。

　　圖1 推薦系統整體結構

　　資訊過濾系統的效能，關鍵在於過濾模型的完善程度如何。個性化推薦資訊系統的過濾工作主要包含了以下幾方面：第一，使用者的評註和分類機制;第二，使用者的推薦機制，結合類別的內外評註資訊向用戶進行推薦;第三，反饋機制，對使用者類別和引數進行不斷調整。根據對合作模式的文字過濾中，過濾的結果會根據使用者的評註進行判定。而使用者評註主要是通過評分的方式決斷，根據使用者的愛好以及評分標準，為瀏覽的資訊評定相應的分數，評分採用百分制。使用者判斷分數多少一般都是通過其他使用者相同或類似愛好的使用者推薦進行的，這樣的合作不僅可以避免無效資訊的干擾，還能夠有效提升過濾系統的精準度。

　　任何使用者在合作的狀態下都會受類內和類外因素的影響，所以使用者可以通過對其他使用者的評註資訊判斷使用者愛好和資訊之間的關聯程度。由於合作模式的文字過濾模式主要是通過使用者相互間的推薦形成的，並非是由資訊內容形成，所以，在很大程度上減少了系統對資訊進行分析時的困難度和成本浪費現象。這種方式不只在文字資訊過濾方面受到應用，同樣也可以運用到資訊推廣和推薦方面。推薦系統應注意與使用者分類和推薦有關的規章制度，將使用者合理的組織在一起，通過對使用者愛好的瞭解進行分類劃分，明確制定合理的推薦方式，從而更好的保證資訊過濾推薦的有效率。

　　對文件是不是滿足使用者的需求進行判斷時，可以利用新文件的向量以及對文件的相似率進行過濾來做出決斷。

　　對電子商務個性化推薦系統全面運用時，必須充分結合人們通過過濾過程中的心理和行為狀況，過濾機制應充分按照人類的心理和行為活動設定，那就需要先成立知識庫，通過對使用者過濾主題的瞭解成立相應的知識庫，知識庫主要包含了主題文字的主要特點，如：關鍵詞、相關概括以及特殊語句等。然後利用知識庫中的特殊語句、相關概括或者關鍵詞對文字中的詞彙進行統計和權值運算，完成首次過濾。同時要對相關主題的語句進行深入分析，明確文字中的關鍵詞語所在。最後通過文字資訊主題中關鍵詞語和使用者給出的過濾主題對比，確定使用者的要求得到全面的滿足後，做出最後的決斷。

　　四、總結

　　電子商務個性化推薦系統與傳統的網站銷售系統，他們既有不同也有相似的地方，他們都為各自的供應鏈管理提供了企業的決策支援資訊資料。傳統的銷售系統只是單純的幫助銷售人員進行商品銷售，然後如何將產品有效地推薦給有需求的使用者，電子商務個性化推薦系統就可以很好的解決，幫助使用者決定購買什麼樣子的商品。供應鏈決策支援系統是幫助生產商生產產品時，某些產品和多少應該儲存倉庫，最終目標是生產者為企業服務。一般個性化推薦系統主要是針對來訪的，有采購需求的使用者進行有效商品資訊推薦。

　　電子商務個性化推薦系統好比一個虛擬的銷售人員，它幫助和引導使用者進行商品的選購，對比。它可以為使用者提供真實可靠的商品資訊推薦。電子商務個性化推薦系統不僅能夠對使用者的反饋資訊進行全面收集，同時還能統計使用者對該商品的訪問次數，來確定商品資訊的可能感興趣的潛在使用者，比如使用者瀏覽該網站的日誌記錄，購買的商品時間等等。通過過分活躍的商品購買記錄和使用者的購買興趣和訪問商品資訊的時間等，來給使用者進行提供有效的推薦資訊。

　　根據相關的網路調研發現，使用個性化推薦系統最多的就是電子商務網站的各類商品銷售。特別是在書籍，電影，音訊和視訊產品，日用百貨、和其他產品相對較低，各種各樣的商品，使用高度的個性化推薦系統的行業，推薦系統可以極大地提高企業的銷售。當資訊個性化受到使用者越來越廣泛的關注後，電子商務此時應由被動變主動，不要再一昧地等待客戶，要積極主動的為使用者提供個性化服務，秉承以客戶為中心的思想理念。

　　參考文獻：

　　[1]馬小龍.基於協作過濾演算法的電子商務個性化推薦系統的研究.微型機與應用，2014，15：13-15，25.

　　[2]孫彥超，韓鳳霞.基於協同過濾演算法的個性化圖書推薦系統的研究.圖書館理論與實踐，2015，4：99-102.

　　[3]張永攀，馮錫煒，關滄，汪儉華，畢福偉.電子商務個性化推薦系統的應用.遼寧石油化工大學學報，2013，1：69-73.