基于JAVA的B2C网上购物系统的设计与实现

在此设计的网上购物系统是一个采用B2C(Business to Consumers)模式,并根据现有的网上购物系统的现状设计开发的电子商务平台;系统主要为用户提供用户注册、用户信息管理、商品查询、商品购买、订单管理等功能;设计首先介绍了网上购物系统的现状及开发背景,然后论述了系统的设计目标,系统需求和总体设计方案,较详细地论述了系统的设计和实现;最后对网上购物系统进行了系统检测,并提出了还需要改进的问题;在设计方面,本系统采用B/S结构,同时使用JSP技术进行动态页面的设计,从系统的安全性和代码的可重用性方面考虑,运用JavaBean对程序的关键代码进行封装,后台数据库选用My SQL数据库.     

谷歌推出图片搜索功能,可直接显示购物信息

<正>虽然百度推出了"百度识图"这一功能,但是谷歌似乎魔高一尺道高一丈,于最近推出了一个名为"相似产品"的新型图片搜索引擎功能——当用户搜索的图片中出现了某种商品,那么谷歌将会在网页顶部向用户推送更多类似图片以及购买链接。目前,谷歌并未在所有的图片搜索服务中推出这一特色功能,用户可以在移动网站搜索或安卓搜索客户端中使用这一功能。谷歌现阶段支持的商品类型包括手袋、太阳镜和鞋类,未来会增     

淘宝网贴心生活服务的精准营销策略

以作为阿里巴巴集团旗下的在线购物平台的淘宝网（Taobao.com）为研究对象,探讨其精准营销策略;采用文献阅读的研究方法,对淘宝网通过互动交流,数据库的使用和因时因地与其他社交媒体合作几种情况进行精准营销的模式进行探究;以深入了解淘宝网不仅使自己成为消费者热衷购物的平台,更作为贴心的生活服务者其精准营销满足了用户的不同需求.在此基础上,从用户体验的角度为淘宝网的精准营销提供有用的借鉴.     

商场推荐系统的设计与实现

为了解决线下消费信息获取不全面、不便捷问题,让消费者在线下消费时享受到与线上消费相似的推荐服务,经可行性调研,采用基于流行度的算法、基于用户的协同过滤算法、基于项目的协同过滤算法,并对算法进行优化,开发以推荐服务为主、位置服务为辅的商场推荐系统,帮助用户解决线下购物遇到的选择问题。主要实现了地图定位功能、搜索商品商店功能、商品商店推荐功能、商品商店评分功能、收藏商品商店功能。     

基于数据挖掘的网络购物用户行为分析

以合肥向右围商贸有限公司旗下淘宝店铺的数据为研究样本,运用购物篮和熵值法分析店铺所销售商品之间的关联性,预测网络购物用户再次购买该店铺商品的可能性.根据预测模型,营销人员可以提高营销成功率.     

在C2C电子商务模式下商业行为的浅析——以“淘宝网”为例

C2C电子商务模式是一种个人对个人的网上交易行为,目前采用C2C模式的主要有eBay易趣、淘宝、拍拍等公司。其中淘宝网作为典型的C2C网络购物平台,应该在竞争中更多的掌握市场需求,从而立于不败之地。     

浅谈淘宝初创店铺网络营销策略

目前电商行业随着信息时代的到来而迅速发展,足不出户就能购物的便捷方式深入人心。电商平台淘宝网也因店铺门槛较低而吸引无数商家通过此平台进行网络销售。该文旨在通过参考数据分析目前我国电子商务的交易情况与进行相关的理论分析,再对淘宝初创店铺进行SWOT分析,引出淘宝初创店铺营销存在的困难与威胁,最后针对存在的困难与威胁,提出相关应对策略,为热衷于在电商行业中创造一番事业的而又处于店铺初创期的商家提供一些实用性的建议。     

利用移动设备进行信息咨询的模式探析

本文主要探讨了在无线通讯技术时代,利用移动设备进行信息咨询的可能性及其表现模式,包括SMS咨询模式、语音咨询模式、手机邮箱咨询模式、文献信息服务、3G视频服务及手机电视、基于地理位置的服务以及电子商务应用七个方面,并在文中具体介绍了淘宝网客户端等移动设备的具体特性。     

基于ArcGIS Server的地图缓存技术研究

在研究基于ArcGIS Server的地图缓存技术的基础上,给出了在WebGIS开发过程中创建地图缓存的简要方法和实现技巧,并通过实例证实该技术可很好地减轻WebGIS服务器的负荷,改善客户端的用户体验.     

基于用户模型和属性扩散的混合个性化推荐

电子商务的飞速发展,在为人们提供了更加方便快捷的购物途径同时,如何给用户提供更加人性化的推荐服务,是电商赢得市场需要解决的关键问题。以淘宝电子商务平台为依托,提出基于用户模型和商品属性扩散的混合个性化推荐系统,研究用户兴趣的时间演化和空间扩散方法,综合运用多种推荐方法,给为用户提供更加精准的推荐服务。实验证明,该方法具有较明显的效果,能够较好地运用于同类电商平台。     

人工智能背景下地图APP持续使用意愿研究

本研究在人工智能背景下,结合地图APP的特点,引入用户满意度和信任两个变量,构建了地图APP持续使用意愿模型;采用统计产品与服务解决方案(SPSS)软件对样本数据进行了实证分析.结果表明:(1)透明性、交互性、丰富性和可靠性经由地图APP的用户满意度对持续使用意愿产生正向影响;(2)交互性、可靠性和个性化通过地图APP的用户信任对持续使用意愿产生正向影响.本研究可为地图APP运营商优化服务和促进用户持续使用地图APP提供建议.应用人工智能技术的地图APP市场竞争激烈,软件运营商识别和满足用户需求对于提升用户持续使用意愿非常重要.     

福建省淘宝村时空演变特征及其驱动力研究

基于2013-2016年福建省淘宝村数据,利用最邻近距离及邻近点指数方法,从淘宝村的数量特征、空间分布以及空间集聚性3个方面分析福建省淘宝村的时空演变特征,并进一步结合区位条件、资源禀赋、交通和物流基础设施以及地方政策等方面对其驱动力进行研究.研究结果表明:(1)2013-2016年,福建省的淘宝村数量呈现出不断增长的态势,并且一直保持着较快的增速,其增长速度呈现出较大空间异质性,其中晋江市和荔城区的扩展速度最快;(2)2013-2016年,福建省的淘宝村集中分布于东南沿海的交通发达和经济发达的地区,而西北内陆交通不便和欠发达地区则鲜有分布,其空间分布范围不断拓展,优先发展起来的淘宝村具有良好的带动作用;(3)通过最邻近距离和邻近点分析指数分析可知,福建省的淘宝村整体上呈现出集聚性的发展态势,而全省各地区的淘宝村集聚性则存在较大的空间异质性;(4)福建省的自然区位条件与资源禀赋、交通和物流网络以及地方政策等因素对当地的淘宝村发展具有重要的驱动作用,是其发展的内在动力.     

基于Google Earth平台的城市三维虚拟地图的研究与构建

以数字化时代的地图演变趋势为研究的切入点,通过对三维虚拟地图的特点分析、架构体系研究以及现有技术的比较,提出一种多视角的城市三维虚拟地图的建设方案,并结合实例利用Google Sketchup技术完成三维建模,在Google Earth平台上实现城市三维虚拟地图的共享与发布。通过不同视角的城市三维虚拟地图对同一区域的地理数据进行展示,进一步提高了地图的地理信息量,丰富了地图的展示手段,可为城市规划与建设提供有力的决策服务。     

基于安卓系统的定位智能小车设计

为实现小车的远程监控,使其在无人驾驶的状态下精确驶向设定的定位点,设计了一种基于安卓操作系统和单片机控制系统的可定位智能小车。系统使用安卓手机作为远程监控设备,采用Eclipse集成编译环境,利用百度地图服务,设计了操控小车的APP。实际测试表明:手机通过小车携带的GPS传感器识别定位点,采用自行设计的控制策略得到小车的控制量,并下发命令至单片机,对小车的位置和速度进行控制,实现了预期的目的。     

基于惯性导航的消防室内定位技术研究

面对城市高层建筑火灾,消防室内定位的需求日益凸显。首先讲述了消防室内定位现状,详细介绍惯性导航定位技术腰部方案和脚部方案的原理,并针对目前主流的消防室内定位技术进行对比论证,最后提出了惯性导航消防室内定位技术创新改进方案。     

地形图的R2V矢量化与ArcView的三维显示

随着计算机技术的发展,地形图的计算处理变越来越迫切,也越来越易,介绍一种对扫描地形图矢量化的软件R2V的方法,使得地形图的矢量变得简便、快捷、易行.完成矢量化后,为了在三维显示的时,易于地形特征值坡度、坡向的提取建议导入地理信息系统软件如ArcView中创建数字高程模块(DEM)进行三维显示.同时以长岭岗林场为实例进行演示操作.     

基于评论特征提取和隐因子模型的评分预测推荐系统

评分预测是推荐系统研究的核心问题,通过用户的历史行为来预测用户对商品的评分,根据评分高低来推荐用户喜欢的商品.当前基于评论评分预测推荐系统普遍只使用卷积神经网络捕获局部特征或者循环神经网络捕获全局特征,忽略了将这两类特征的有效融合.针对现存问题,本文提出基于评论特征提取和隐因子模型的评分预测推荐模型,使用自适应感受野的卷积神经网络(CNN)提取局部特征,同时使用门控循环单元(GRU)提取全局特征,将不同特征融合为评论的嵌入表达.再结合隐因子模型(LFM)对用户的特征偏好和商品的特征属性进行建模.最后,通过对用户和商品的嵌入表达进行评分预测.实验结果表明,本文模型在5个数据集上均高于现有基线模型.     

城市公园使用者景观偏好与景观认知比较研究——以哈尔滨市平房公园为例

景观偏好与认知是使用者对外部环境主观反映的重要方面.以哈尔滨市平房公园为研究对象,结合数理统计与地理信息系统(geo-information system,GIS)技术,从景点类型、空间分布特征与感知强度3个方面对二者间的差异进行比较研究,在形成偏好分布图与认知核密度图基础上,深入分析二者在空间分布特征与景观影响要素间的内在联系,促进景观偏好与认知研究成果在景观实际设计中运用.研究结果表明,在区域型景点和节点型景点中,景观要素的数量与景观偏好和认知呈较强正相关性特征.不同景观要素中,使用者对道路设置、景观小品、群体组合以及硬质景观的喜好程度越高,对该地区的认知度也就越高.     

基于知识地图的数字教育资源服务模式研究

针对数字教育资源服务在资源组织和管理方面的不足,设计了基于知识地图的数字教育资源服务模式,该数字教育资源服务模式以知识点为单位建立信息窗口,对数字教育资源归类聚合,设计了结构清晰的知识网络.后以"HTML课程"为例,依托Visual Studio开发环境,利用Google Maps API构建知识地图,实现了数字教育资源服务模式,并选取在校大学生为试验者,进行了模式的试验与分析.研究表明,基于知识地图的数字教育资源服务模式能为学习者提供明确的学习引导,能够提高数字教育资源的有效利用率和学习者的学习效率,对于学习者在线学习的持久度、知识内化等方面具有较好的促进作用.     

基于目标检测的单目视觉半稠密语义地图构建

传统的视觉SLAM系统在机器人定位和制图工作中取得了显著的成功,但存在着缺乏场景信息、地图过于稀疏、单目相机初始化困难等亟待解决的问题。本文提出了MNS-SLAM（Monocular-semantic SLAM）,将目标检测算法与单目视觉SLAM（同时定位与地图构建）技术相结合,进而构建有助于环境理解的半稠密语义地图。首先,通过目标检测网络YOLOv4检测对象获取边界框和类别信息,通过消失点算法和二次曲面恢复算法由2D目标检测恢复出3D长方体及二次曲面,实现3D物体的位姿初始化。同时,引入了目标间相对位姿不变性的语义约束,构造了语义损失函数,将其添加到BA优化中,最后通过增量式3D线段提取,构建带有物体语义信息的半稠密地图。文中方法在TUM公开数据集和真实场景中进行试验,不仅构建了半稠密地图,同时添加了语义信息,为后端的优化提供了新的约束,相机的绝对和相对位姿误差表现出优于单目ORB-SLAM2的性能,有助于搭载单目相机的移动机器人感知和理解环境,执行更复杂的任务。