网上购物系统html版开发研究

本文研究了一种基于数据关联规则采集技术的用户个性化页面动态生成方案,此方案设计实现用户注册/登录、查询、购买;管理员对网站的系统管理;个性化页面动态生成——回显等程序模块;实现ASP和HTML页面,与现今网上已采用的一些方案相比,具有用户使用更简单、反映用户更明显细致等优点.     

基于ASP网上购物系统的开发与设计

基于B/S结构,运用ASP技术,结合SQL Server数据库,对网上购物系统的开发与设计进行了较为深入的探讨。     

网上购物系统的设计与开发

网上购物系统的建设为商业零售企业提供信息化管理方式。在此运用C#编程语言与后台数据库SQLServer2000开发建设网上购物系统。实现顾客在网上选购、查询商品,完成购物清单的提交,实现网上购物功能。     

一种基于MDA的扩展开发模型

为了适应中小企业对MDA的部署，在分析MDA体系结构和开发模式的基础上，结合领域模型构建理论，提出一种扩展的MDA开发模型。该模型既可解决系统在不同中间件平台中的集成、互操作性、可移植性等问题，又有利于将MDA用于项目开发实践．     

基于J2EE的网上购物系统设计

本文设计了一个基于J2EE架构的网上购物系统,具体阐述了该系统的功能和体系结构设计,实现了网上购物系统的基本功能。     

网上购物与网上学习中的个人化推荐系统的比较

因特网的普及促进了电子商务和网上学习的迅速发展,个人信息易于获得以及网络用户之间交互能力的大幅提高催生了个人化推荐技术和系统的发展。该文从网上购物和网上学习所固有的特征出发,对网上购物和网上学习每个阶段的个人化需求进行了全面系统的分析,对比了网上购物和网上学习两种情境下的个人化推荐系统,并提出了一系列假设;最后,对目前广泛使用的几种个人化推荐技术在这两种情境下的适用性进行了比较分析。     

基于ASP技术的网上购物系统研究与设计

讨论网上购物系统的管理流程和基于ASP的Web数据库存取技术,研究了具有用户注册、登录、浏览商品、网上购物、网上支付以及发货等功能的网上购物系统的设计技术。     

用ASP技术实现网上购物系统

网上购物是一种新型的购物模式,具有方便、经济等优点,如何构建网上购物系统是实现网上购物的关犍。本文利用ASP（Active Server Pages）技术,结合FrontPage和SQL Server数据库技术,开发了一个网上购物系统。介绍了系统的主要功能模块和购物流程,对系统数据库结构的设计与实现进行了描述,最后对网上购物的注意事项进行了分析,以保证网上购物的安全性和可靠性。     

浅谈信息时代的网上购物

随着互联网在中国的进一步普及应用,越来越多的人开始接触网络。而网上购物这一购物方式也被越来越多的人所接受。所以,目前国内的网上购物市场已呈现出一派蓬勃之势。然而网民在享受网上购物的自由与便捷的同时也面临着网上购物一些问题的困扰。本文作者试对这一问题进行了论述。     

利用MDA方法进行应用系统开发

分析遵循模型驱动架构(MDA)规范的AndroMDA原理,以及相关应用程序的结构.以一个简化的小区车辆管理系统开发为例,说明利用MDA思想进行软件开发的全过程.即首先采用MagicDraw建立系统的平台无关模型,然后,对工程的配置进行修改和调整在模型设计好且工程配置完成后,在AndroMDA中执行maven install命令,验证系统模型并生成应用程序代码.     

网络团购乱象的监管对策

网络团购是一种很具潜力的商业方式,一年多时间以来得到迅猛发展,但也出现了许多问题。为促进网络团购的健康发展,本文对网络团购商业模式、网络团购现阶段的问题和原因进行了分析,结合国际经验以及中国实际情况,提出了网络团购行业的监管建议,以期能更好地规范网络团购行业。     

网购平台在线声誉机制研究现状与展望

在线声誉机制是网购平台重要组成部分,现有研究表明：在线声誉机制对促进平台可持续性成长,建立诚信交易环境,提升网上市场效率等均有显著作用,但在线声誉机制依然面临恶意评价、共谋攻击、评价报复与互惠、身份变更、品格改变、声誉信息收集、声誉度量与使用等方面的挑战。对在线声誉机制的进一步研究可从以下方面进行：基于各类平台、商业模式、社会信用基础等不同情境下的研究;与其它在线交易机制的相互作用以及买家诚信约束问题的研究。     

考虑信誉的网络交易可视化研究

将信息可视化技术应用于C2C网络购物过程分析,提出了一种考虑商家信誉的可视化方法.首先采用因子分析法构建商家信誉计算模型,然后基于商品的关联性计算进行商品的推荐排序,最后利用多维雷达图实现商品属性的可视化,同时设计一种环状拓扑的可视分析方法,将不同层次的购物推荐过程直观呈现.     

消费者网上购物动机分析及基于服务的营销策略

分析了消费者网上购物的动机,然后根据这些动机从网络营销服务方面提出了相应的营销策略。     

基于灰关联分析Elman网络的网上购物意向预测模型

利用灰关联方法分析了消费者网上购物意向与各影响因子的关系,建立了预测消费者网上购物意向的Elman神经网络模型.结果表明,根据灰关联度的计算得出消费者网上购物意向的影响程度由强到弱的顺序,与实测值吻合,表明利用所建立的Elman神经网络模型能有效地预测消费者网上购物意向.     

商品名称复杂度对用户网购效率的影响

通过实验设计,由受测者在指定的电子商务网站上购买指定的商品,并对购物全过程进行录像;采集用户网络购物效率的指标,应用信息熵对商品名称复杂度进行衡量,研究商品名称信息熵对用户网络购物时输入关键词时间、输入关键词数量、购物时间、重新搜索次数、搜索结果排序和浏览商品的数量的影响;进而,通过问卷调查,研究用户感知商品名称复杂度、商品熟悉度以及输入商品关键词难易度对以上用户网购效率指标的影响;最后,对商品名称的定义提出了改进建议.     

我国网上购物存在的问题及对策

针对目前网上购物存在的问题,提出了相应的对策,以促进网上购物的健康发展。     

基于自适应遗传算法的自动组卷策略研究

随着计算机辅助教学和网络的迅速发展,在线考试将逐步替代传统的考试方式而被广泛应用.利用计算机完成自动组卷也将替代原有的人工出卷方式,成为在线考试系统的核心功能之一.本文在量化组卷需求的基础上,提出了一种基于遗传算法的自动组卷策略,将试卷抽象为染色体,每道题抽象为染色体中的一个基因,不断抽取出相应的试题组成多份试卷,最终根据用户设置的组卷参数,选择与用户期望值最接近的一份试卷,本文选取试题号作为单个基因编号对染色体进行编码,避免了解码和多余空间搜索的时间消耗,实验表明基于遗传算法的自动组卷结果较符合出卷要求.     

基于DEA模型的购物网站效率评价研究

随着电子商务的发展,购物网站尤为重要。综合技术效率、纯技术效率、规模效率是网站效率的最重要指标。采用数据包络分析法(DEA)模型对12家购物网站效率进行分析研究。结果表明:6家购物网站投入与产出达到最佳匹配状态;3家购物网站投入冗余率过高,产生低效,需要改善内部管理、技术投入等;其他网站虽然纯技术效率有效,但是规模效益需要改进。