商务推荐系统设计研究

JAVA/JSP 电子商务系统研究

本报告深入探讨了基于 JAVA/JSP 的电子商务系统的构建与实现。通过分析现有电子商务平台的特点与技术架构，阐述了 JAVA/JSP 技术在构建安全、高效、可扩展的电子商务系统中的优势。报告涵盖了系统需求分析、架构设计、数据库设计、关键技术实现以及系统测试等方面，并结合实际案例，对 JAVA/JSP 电子商务系统的开发流程进行了详细阐述，为相关研究提供了参考。

SQLServer 1 2024-05-15

协同推荐系统评估方法的研究

随着互联网技术的进步和普及，用户每天面临的信息量急剧增加，如何在海量信息中找到真正感兴趣的内容成为一个迫切的问题。推荐系统应运而生，通过过滤和检索技术帮助用户从大量信息中筛选出有价值的内容，有效缓解信息过载问题。详细探讨了一种针对协同过滤推荐系统的评估方法，并进行了详细介绍。

算法与数据结构 0 2024-09-19

基于Microsoft SQL Server的商务智能系统研究

随着现代企业对决策支持系统的日益依赖，Server数据库集成的数据仓库功能愈发重要。本研究基于Microsoft SQL Server构建了一个商务智能实现系统，重点探讨了其数据挖掘功能的应用与优势。

数据挖掘 3 2024-07-14

电子商务系统的设计与开发

随着互联网近年来的迅速发展，电子商务已经成为商家展示和销售商品的主要平台。介绍了一个小型药店销售管理系统的整体构架及数据库的建立。该系统包括客户系统的各个功能模块、后台管理系统模块，详细描述了系统的逻辑结构和数据库相关表设计，以及页面功能。后台管理系统涵盖了商品信息管理、订单管理、用户管理等核心功能，帮助企业通过互联网拓展销售渠道。

Access 3 2024-07-17

推荐系统前沿技术：研究与实践

这份文档深入探讨了推荐系统领域的最新技术进展，并重点阐述了这些技术如何在实际应用中落地。

算法与数据结构 2 2024-05-25

基于QT的电子商务管理系统设计

使用链表结构管理某商场家电的库存模型，支持日常进货、提货操作，并能够将数据以文件形式保存和恢复。每个工作日开始前，从文件中读取数据以恢复链表结构，保证数据的有序性。链表结点包括家电名称、品牌、单价和数量，操作包括创建表、进货、提货、查询、更新和数据存储。这个项目是一个数据结构课程设计的实际案例。

算法与数据结构 1 2024-07-20

基于Spark推荐算法的电影推荐系统设计与实现

本项目利用Spark推荐算法开发了一套电影推荐系统，后端采用了SpringBoot，前端则使用微信小程序进行展示。系统涵盖了数据处理、推荐算法、分布式计算、微服务架构和移动端开发等多个IT领域知识点。具体包括Spark的RDD和DataFrame API用于高效处理大规模用户行为数据，以及协同过滤、矩阵分解等经典推荐算法的应用。SpringBoot框架简化了后端开发，提供了高内聚低耦合的特性，而微信小程序则通过优秀的用户体验和轻量级特性增强了前端展示。

spark 2 2024-07-29

仓库管理系统设计研究

这篇毕业设计专注于开发一套仓库管理系统，涵盖了入库、出库、库存管理、员工信息、供应商信息以及密码管理等六个关键模块。系统支持信息的浏览、查询、添加、删除和修改等功能。特别强调了入库、库存和出库之间的关联性，确保任何一项操作都能自动更新其他相关数据。查询功能包括单条件、多条件、精确和模糊查询，提供用户友好的体验。此外，系统还提供完整的用户管理功能，包括用户的添加、删除和密码修改，同时支持报表打印。

Access 3 2024-07-13

电子商务网站用户行为分析及服务推荐

电子商务领域的推荐系统，通过分析用户行为，精准推荐满足用户需求的信息，帮助用户快速便捷地获取感兴趣的商品。此外，推荐系统还能提高用户忠诚度，建立稳定的客户群体，为电商网站带来可观的效益。

数据挖掘 2 2024-05-21