网络购物平台

网络购物平台（共9篇）

网络购物平台 篇1

摘要：随着电子商务的逐步发展,网络购物平台逐步成熟,生发出不同种类的网络购物模式,基于社交网络平台的购物模式就是其中一种。这种购物模式基于已经发展较为成熟的网络购物平台和网络社交平台,综合了社交平台的用户人数多、网络购物平台盈利能力强的特点,虽然该模式还处于发展的初期,但具有良好的发展前景,巨大的发展空间。

关键词：网络购物平台,社交网络平台,社交购物

一、研究背景

若提到当今电子商务的最大热点,毫无疑问,是微信朋友圈里的微商,人们对其关注度甚至超过了阿里巴巴上市后的首个“双十一”大热。微商,顾名思义,即微信上的商家。虽然虽然在主流媒体上鲜于看到,但却在无数的朋友圈、微信群涌动,是真正的无门槛的网络购物模式,只需要一个社交账号即可。以微商为代表的这种购物模式实质上归属于网络购物模式,因其通过网络平台发布产品信息,借助于物流公司和电子支付平台完成交易,符合网络购物的基本特征。

从广义上来说,微商属于电子商务的一部分,狭义上来讲,它属于电子商务中的网络购物。更具体地说,微商是基于社交网络平台进行的新型网络购物模式。因其出现时间短,且无成规模的组织结构,因此国内目前研究成果很少。

二、理论研究

了解微商,首先要了解其发展所基于的网络购物模式以及社交网络平台。

(一)网络购物平台模式

随着各种网络终端的普及,网络购物成为了人们日常生活中重要的一部分,在进行网络购物时,我们主要是通过网络购物平台来完成的。网络购物平台,即基于网络经济的购物平台,运用数字化传递信息,达到实物交易的目的。

1.网络购物平台的分类。现有的网络购物平台根据交易对象的不同,可以划分为三种典型的模式:B2B(Business toBusiness,企业对企业),B2C(Business to Customer,企业对消费者)和C2C(Customer to Customer,消费者对消费者)。

2.中国网络购物的发展。网络购物的发展前景毋庸赘言,就直观的数据来说,无论是从成交量还是消费人数上,网络购物都给了人们一个又一个新的惊喜。深入到从产业层面分析,网络购物的产业化迅速发展也是有着坚实基础:

从市场参与者方面来看,大批传统企业进入电商行业,开发适合自己的电子商务平台。同时基于巨大的人口基数,中国市场潜力很大。从网络购物平台技术发展层面来看,网络购物平台管理的日渐改善,加上移动互联网终端的发展促使移动网络购物日益便捷。例如阿里巴巴在2014年的“双十一”中,移动端的成交额占比从去年的24%增长到了到了42.6%,交易额增长了115.3%。网络购物的交易量还将保持稳定增长的态势。

3.传统网络购物平台的局限。不管以上何种模式,市场的产品大多为同质产品,商家唯一的竞争力就是价格优势,消费者选择某一商家的原因也多因价格低廉,很少存在单纯因商家与顾客之间的信任而产生的购物行为。这就导致有些商家恶意竞争,出售的商品质量参差不齐,购物者一味追求低价,给了伪劣产品的生存空间。而且各种购物平台的顾客群较为广泛,顾客消费层次及消费偏好也多种多样,较大规模的网络购物平台较难为客户提供个性化的服务。

(二)社交网络平台

社交网络平台,是用来帮助人们建立社会性交际网络的互联网应用平台。社交网站的初衷是将真实的人际关系搬到线上,塑造一个真实的网络环境,给不同身份的人一个互动交流的平台。

与网络购物平台的虚拟购物关系不同,网络社交平台是基于真实存在的社交关系,是真实世界的镜像。相对于陌生人,人们更愿意相信社交平台上的好友,也更容易产生购物行为。据E-tailing集团进行的一项最新调查显示,如今移动和社会媒体会很大程度影响网络购物。调查发现,在过去一年中,30%的受访者因为登陆社交网站而直接产生购物行为,而前一年的数据为18%。调查同样显示,社会媒体在越来越强烈地影响着顾客的购物行为。

三、基于社交网络的网络购物模式现状及案例分析

除了依托于专业的网络购物平台,借助于网络社交平台也成为了网络购物的热点模式。对于商家来说,有人气就意味着有利益,因此聚集了大量用户的网络社交平台吸引着无数商家的眼球。已有的社交购物平台可以按照是否基于购物产生的社交关系大致分为两种。

(一)购物平台与社交网络平台的合作模式

1.模式的运作。此类合作模式部分表现为购物平台与现有的非购物性社交网络平台合作的方式,如社交网络社区天涯与一号店的合作,微博与淘宝的合作等,前者仅仅作为后者的宣传工具,提供媒体上的支持,并没有实际参与到购物的过程中去。

也有部分专业的基于购物与分享的网站,如国内的“美丽说”和“蘑菇街”,国外的The Fancy等,此类网站的主打功能是让买家和时尚达人将自己的收藏品上传,分享它们的照片和资料,从而建立起分门别类的数据库,看到心仪的物品可以直接跳转到购物网站。这些网站往往都与商家展开了多方面的合作,还推出了逆向团购功能(用户选择自己喜欢的产品发起团购,卖家设置团购价格和时间,当团购数量达到一定的数量,团购就成功)。

美丽说在社交购物平台领域起步较早。美丽说的出发点是解决女性用户的穿衣打扮烦恼,建设专门的女性购物社区。平台用户可以通过平台交流心得、分享网购链接。蘑菇街是与美丽说十分相似的一个网络平台,但是蘑菇街更加重视社区化。与美丽说相同,蘑菇街本身不售卖产品,它的链接终点指向仍旧是淘宝。

2.模式存在的问题。这种模式中社交网站的参与度更高,但是网站收入高度依赖购物网站,一旦购物网站减少对此类网站的佣金,网站将举步维艰。如果不积极发展自身的独立盈利功能,终将沦为淘宝的导购网站。所以对于此类网站而言在实现信息增值的同时,如何在导购渠道外构建自主竞争力,是其迫在眉睫的挑战。近期国内的一些网站已经开始有所动作,着手建立自己的B2C商城,以期取得独立发展。

(二)社交网络平台的购物模式

这种购物模式的基本手段是在社交网络平台发布产品信息,直接通过该平台与购物者接触,通过物流送货,通过第三方电子支付平台进行支付。既可以看做网络购物的新模式,也可以认为是社交网络的全面化,是具备购物功能和支付手段的社交网络。

1.Facebook社交购物。全球社交网络巨头Facebook在2009年搭建了第一家电子商务平台,在短时间内吸引了大量商家入驻,然而最终惨淡收场,深究其原因,无非是Facebook作为社交平台无法提供完备的购物服务,同时顾客不希望商家掌握太多自己的私人信息,而且在Facebook上的购买经历会自动分享到自己的主页上,这让很多用户认为暴露了自己的隐私,因此活跃用户并不多。

2.微商。(1)微商模式。腾讯公司于2011年推出了一个为智能手机提供即时通讯服务的免费应用程序———微信,微信公众平台诞生短短三年时间就积累了7亿用户。微信的火爆,引发了无限商机,由此,Micronet基于微信而研发了一款社会化电子商务系统,即微商城。微商城,是一款传统互联网、移动互联网、微信商城、易信商城、APP商城五网一体化的企业购物系统。消费者只要通过微信商城平台,就可以实现商品查询、选购、订购与支付的线上线下一体化服务模式。然而相较于初成立时的火热局面,目前微商城发展较好的案例并不多,其中7天快捷酒店是一个较为成功的例子。7天连锁酒店公众号用了六个月积累了从100万粉丝,日均微信订房超过5 000单,有时甚至超过官网订单数。除了微商城这一专业模式,微商中还有一种自发性的模式即存在于微信朋友圈的各种代理商,我们也称这类商家为“微商”。目前国内关于这类商家的系统的学术研究几乎是空白,最初看似个别的个人行为,因其符合人们的购物需求,又有诸多其他平台没有的优点,发展势头不可小觑。而且该种基于微信朋友圈这一社交平台的购物模式有较好的隐私性,克服了Facebook购物的最大弊病。卖家通过建立好友关系的方式扩大客户群,通过移动社交网络平台发布商品信息,交易方式往往表现为电子支付和快递送货。(2)微商模式存在的问题。但是我们要注意到,在微商城中,较成功的商家的粉丝大部分来来自于商家本身已经拥有的真实会员,其线上的成功主要还是基于真实的用户关系,微商城并没有对扩大客户群起到太大作用。对于现在火热的活跃于朋友圈中的“微商”模式,也是有很大缺陷,由于准入门槛低,市场分散,难以从宏观整体方面区分商家和普通用户。就算是具体到每一个用户,也很难确认其发布状态的属性,因此难以形成有效的监管机制。再加之许多商家只是代理经销,对商品的品质无法保证,使得商品鱼龙混杂,纠纷难以解决,有些甚至会影响到现实生活中的人际关系。综合来看,存在于微信及微博的微商目前最大的问题就是暂无有效的监管体制,难以形成有规模的监管,缺乏有组织有规模的统一化管理。现在唯一的保障就是买卖双方的信任,这是该类平台的最大特点,也是该类平台的最大短板。寻求合适的监督管理模式,规范市场秩序,但同时保持特色,不要与其他的C2C平台雷同,让朋友圈成为第二个淘宝。

四、结论

相对于网络购物,社交网络购物模式尚处于发展初期,对于其未来的发展方向难以做出准确判断,但网络购物平台海量的用户和目前已有的网络购物产业相结合必能创造出能大的价值。

(一)分类政策监管

要保证社交网络平台购物这一新兴购物模式健康发展,目前首先要做的就是严格监管。针对现有模式,分类进行监管,保障消费安全,也保障其健康发展。除了保障平台自身的网络安全,还要在支付手段,物流运输等方面完善配套设施建设,才能使这一平台健康有序发展。

(二)发挥市场创新能力

就现有的社交网络购物平台而言,都有一定的不足之处,除了政策监管,也要发挥市场的主观能动性,催生出结合更完善,运行更流畅,更适合市场的平台模式,以期更好地发挥网络购物和网络社交各自的优势。

网络购物平台 篇2

1.引言

随着电子商务，尤其是网上购物迅速发展，商品流通的基础设施和相关配套行业的重点将会发生转移。由于电子商务出现和迅速发展，商品流通领域即将面临全方位和深刻的变革，美国等发达国家目前正在积极推进电子商务革命，肯定会对中国商品流通和整个经济发展带来影响，这值得我们深思。那么如何设计和开发出功能强大、通用性强、费用低，并适合我国国情的购物平台，将是急需解决的重要课题。

2.系统分析

2.1需求分析

本系统是基于B/S架构，主要是提供商品信息，方便顾客购买，减少商家成本。它分为前台操作和后台管理。前台操作是用户登录到网站，首先进行用户注册，然后通过该网站的精品推荐、特价商品、最新商品或热销商品等信息浏览全部商品信息，找到自己想买的东西，再装人购物车，最后提交定单进行购买。后台管理则是管理员对该网站的维护。通过商品管理、订单管理和会员管理等功能达到对本网站的管理。本系统有4类用户：普通用户、网站会员、普通管理员、超级管理员。

2.1.1前台功能需求

前台功能模块主要是让商品的购买者使用的，可以进行各种类商品信息的订购和浏览，前台功能模块的需求如下：

(1)会员注册：会员注册可以提供浏览者的注册功能。注册后可以在本网站选购商品后放到购物车，不注册只能浏览商品但无法下订单。

(2)会员登录：会员登录是针对已注册会员进行的设置，每个用户一次只能登录一个账号。

(3)商品类别：主要有6类商品类型，供会员快速浏览、查询到自己需要的商品。

(4)浏览商品信息：在本网站首页可以浏览部分特价商品、热销商品、最新商品和精品推荐。

(5)最新商品展示：根据数据库信息显示出最近3天或一周内上架的商品信息。

(6)精品推荐展示：商家将本店具有特色，符合季节要求，最近精品商品。

(7)特价商品展示：显示出降价幅度较大的商品信息。

(8)热销商品展示：根据购买者下订单的情况，展示出当前网站中最畅销的商品信息。

(9)会员中心：通过我的订单、我的收藏、我的购物车、我的留言、个人信息和修改密码实现会员中心管理。

(10)帮助中心：有关于我们、交款方式、退货原则、订购流程、交易条款、保密协议等说明，方便买家购买。

(11)注销：注册用户需要单击“注销”按钮，则可安全退出。

2.1.2后台管理需求

后台管理功能由发布商品的卖家使用，商家可以对会员注册、商品信息、会员收藏、订单、商品留言等进行管理，功能需求如下所示：

(1)管理员登录：登录后方可进人系统管理的主页面，从而使用系统管理的所有功能。

(2)管理员管理：通过超级管理员管理普通管理员（添加、删除)。

(3)会员管理：可以实现在本网站已注册会员的管理。每个管理员都可管理本网站的.所有会员。

(4)订单管理：主要对销售模块中已注册会员的下达订单进行审核，然后执行。一条订单信息只能对应一个会员、但是可对应多个商品。

(5)商品管理：管理商品信息，修改和删除商品信息，如产品编号、产品类型、产品图形、销售价格、产品描述。

(6)商品类型管理：添加、修改、删除商品类型，便于管理商品。

(7)图片管理：添加和删除产品图片或者广告图片。

(8)支付方式管理：添加、修改、删除支付方式。

(9)送货方式管理：添加、修改、删除送货方式和服务费。

(10)商品留言管理：主要是对会员前台模块的商品留言进行删除处理。

(11)会员收藏管理：主要是对会员前台模块的商品收藏进行删除处理。

(12)注销退出：当管理员点击“注销”后实现安全退出。

3.系统设计

3.1总体结构

系统总体结构和功能是本系统设计的核心，通过系统总体结构设计图可以非常清楚地看到整个系统的整体结构。根据功能需求，该系统分前台管理模块和后台模块，前台管理模块功能被购买者使用，后台管理模块功能被商家使用。

3.2模块功能

本系统分为前台管理模块和后台模块，每个模块又由若干子模块构成，其中前台管理模块包括：会员管理、商品展台、商品留言、购物车、帮助中心等模块。系统管理模块包括：订单管理、商品管理、商品类型管理、送货方式管理、会员管理、支付方式管理、图片管理、会员收藏管理、商品留言管理、注销登录等模块。

3.2.1前台管理模块

前台管理模块主要是让购买者使用的，购买者可进行各种商品的浏览和订购，系统前台管理模块的结构如图1所示。

3.2.2后台管理模块

后台管理模块的功能主要由商家使用，商家可以对商品信息、会员、订单等内容进行管理，系统管理的结构如图2所示。

4.系统具体实现

4.1前台管理模块

前台管理模块包括：会员管理、商品展台、商品留言、购物车、注销登录等模块。

4.1.1前台管理模块

该系统采用定义用户控件来使每个页面风格一致。首页的顶端导航条部分，左侧登录界面、商品分类导航、及热销商品、精品推荐、中间特价商品、最新商品和底端版权信息部是不同的控件。下面以用户控件GallaryGoods.ascx为例讲述其如何使用：控件的所有要从数据库动态读取信息的显示控件的数据绑定代码都放在相应用户控件后台代码中，例如：用户控件GallaryGoods.ascx中的商品分类信息导航的代码。

4.1.2查看商品信息

运行网站主页，可看到商品分布信息，在具体每个商品下有商品名、销售价、库存量。在会员登录的情况下，单击“购买”按钮可以将该商品自动添加到订单中去；单击“收藏”可将商品自动添加到“我的收藏”；此外单击“详细”可进人相应商品详细信息页面。

在该模块中，需要实现的最主要的功能是在用户点击特定商品“详细信息”后，进人商品详细信息显示页面。

5.结语

网络购物平台 篇3

随着Internet的飞速发展, 网上购物已经成为一种生活习惯, 甚至可能成为取代传统购物观念的一种新的购物理念。人们足不出户就可以在网上浏览和查看各种想要的商品信息, 快捷方便准确地搜索到自己所需要的商品, 能安全地在线支付并且还有快捷的送货上门服务。这一系列的特点使人们更加深切体会到这种新兴购物方式的优越性和便捷性。

1 市场分析

现在互联网上有很多小额支付行为。为了彰显自己的个性风格, 很多用户愿意自掏腰包购买道具或者虚拟礼物以获得某种心理愉悦, 很多SNS网站也常凭借虚拟应用、第三方应用插件为用户提供增值服务。如人人网就凭借病毒式营销的优势在短时间内让多数用户安装某种应用软件, 用户通过体验应用软件而产生兴趣, 进而付费购买相关产品。为探究该种模式的可行性, 有数据对“是否愿意付费购买SNS上虚拟物品”展开调查, 发现49.5%的用户不会付费购买, 但短时间内, 有部分用户尝试购买过并且有购买意向。从调查者的反应来看, 该种模式仍需要进一步探讨。微支付这个概念被提出, 并且慢慢地融入到现在的互联网中, 而且伴随着SNS网站的发展, 微支付的市场会更大。2011年初eBay旗下的PayPal推出了微支付系统PayPal Digital Goods, 它是面向网络的小额支付, 向数字内容销售商开放。分析人士指出, PayPal正力图成为微支付市场中的领先企业。业内人士估计, 2012年手机应用产业的规模将达150亿美元, 而虚拟商品销售额将达21亿美元。而目前国内, 微支付这个概念刚刚被人们所接受, 而且国内的各种因素制约着小金额的快速支付。随着3G手机网络的发展, 以及二维条码的普及, 手机也开始逐渐成为一种安全快捷的支付终端。

2 系统运行设想和结构

2.1 产品目标

电子商务微支付系统的主要目的是实现网上虚拟物品交易的信息化管理。该平台主要业务就是在线销售, 因此系统核心功能就是实现网上销售和手机支付功能。项目完成后, 不仅能扩大企业的市场影响力, 还可以扩大消费群体、提高企业的效益。快捷方便的支付功能, 省却了支付环节中的很多不安全因素。

2.2 需求分析

主要功能设计如下: (1) 通过网络商城选择商品, 进入支付页面, 订单生成含有订单信息的二维条码; (2) 手机端进入支付手机页面, 通过扫描、解码, 完成最后的支付。这可以避免很多通过手机支付所带来的风险。

2.3 各部分功能

网站页面:前台网页就是一般的B2C类型的网站, 可以提供各种商品的信息。

网站访问者:可注册登录网站, 并且注册以后可使用手机端支付软件。

手机软件:可以通过解码二维码从而用手机支付订单。

2.4 系统流程

系统流程如图1所示。

3 系统功能结构

由于网上支付平台不能单独于网络商城的存在, 其功能结构如图2所示。

3.1 网站开发环境

由于要同时支持生产和售后服务信息管理, 为了方便查询, 采用统一的B/S结构。系统开发基于ASP.NET平台, 采用CJHJ编程语言, 开发软件采用Microsoft Visual Studio 2010, 数据库管理采用Microsoft SQL Server 2008, Android手机平台作为手机端软件开发平台。

3.2 数据库设计

通过对网站需求分析、网站设计和系统功能结构的确定, 构架出系统使用的数据库对象分别为商品类型实体、商品信息、商品订单、商品订单明细和会员及管理员信息。主要数据表下: (1) tb_admin保存管理员信息; (2) tb_class保存商品类型信息; (3) tb_detail保存商品的详细信息, 如数量, 价格等; (4) tb_iteminfo保存商品的基本信息, 如商品图片, 简介等; (5) tb_orderinfo用于保存订单信息; (6) tb_member保存会员用户信息。

3.3 购物支付页面技术分析

购物支付功能是实现本网站的关键, 主要用于管理用户所购物品的信息。用户通过选购商品然后进入支付管理页面, 在该页面里面可进行查看和编辑商所选购商品的操作。购物管理页面主要功能: (1) 将商品添加到选购页面; (2) 浏览所选购的商品; (3) 修改所购商品的数量和时间; (4) 删除商品; (5) 清空选购列表; (6) 把订单信息生成QR二维码。

3.4 实现方法介绍

在实现该页面功能的时候主要有以下两个重点考虑因素:第一, 如何区分用户与页面关系;第二, 购物页面中商品存放的结构。

3.4.1 用户与界面的关系

用户和购物支付页面的关系应该是每个用户的购物页面是不同的, 每个人都会有自己所选的特定商品, 而且不能混用, 不许用户注销页面以后, 支付页面也随之消失, 以确保其安全性。这正是session对象的特征, 所以用session对象在用户登录期间传递购物信息。

3.4.2 支付页面中商品存放的结构

实现购物功能的本质就是增加一个商品名称、个数的对应, 该结构正是hashtable结构, 所以用hashtable来显示用户购买的情况

3.5 动态链接库程序加载方法

加载环境:

把购物订单信息以字符串形式调入编写好的RSA_QR.dll程序中, 即可在网页中生成含有选购商品信息的订单二维码。产生一个bmp文件, 然后将生成文件链接至网页即可。

4 手机端软件

4.1 手机软件开发环境

手机软件使用的平台是Android 2.2系统平台, Android很好的开放性, 开放的平台允许任何移动终端厂商加入到Android联盟中来。显著的开放性可以使其拥有更多的开发者, 应用日益丰富。

4.2 手机软件功能介绍

(1) 会员登录功能; (2) 能扫描解码二维码; (3) 直接把解码信息发送到电信运营商无需单独发编辑短息发送。

手机软件的主要功能是把网页上生成的含有购物车信息的QR二维条码直接扫描并解码, 把解码的信息通过3G网络直接发送到后台服务器的数据库里面, 然后后台数据库对信息处理, 并反馈一个含有支付信息的网站链接到用户的手机客户端, 这样用户只需要通过手机点击那个网络链接即可直接进入网银完成支付。在这个过程中, 最关键的过程就是扫描和解码。主要就是调用Android系统里面摄像头控件以及对于图片调用和处理的方法。

通常使用Camera控件中的Surfaceholder方法来调用摄像头拍照, 所以需要SurfaceView项来显示图片, 这个Surface项可以被Surfaceholder类里面的gerHolder命令调用。

4.3 使用方法与手机支付

当用户使用专门的手机端软件登陆软件以后, 选择扫描二维码功能, 即可对订单解码, 解码以后可以把解码信息通过短信方式直接发送到电信运营商完成支付。

也可通过手机网络, 网络生成的QR二维码还包含支付网页地址, 解码完成以后, 直接用手机点击地址, 通过手机上网完成最后支付。整个过程的移动支付架构如图3所示。

5 二维码的选用

本系统选用的是QR二维码

QR码是一种矩阵码, 或二维空间的条码, 1994年由日本Denso-Wave公司发明。QR是英文Quick Response的缩写, 即快速反应的意思, 源自发明者希望QR码可让其内容快速被解码。QR码常见于日本, 并为目前日本最流行的二维空间条码。QR码比普通二维条码可储存更多资料, 亦无需像普通条码般在扫描时需直线对准扫描器。

QR码呈正方形, 只有黑白两色。在4个角落的其中3个, 印有较小像「回」字的正方图案。这3个是供解码软体作定位用的图案, 使用者无需对准, 无论以任何角度扫描, 资料仍可正确被读取。

6 结束语

本平台运用QR二维码把网络购物和现在流行的3G手机链接起来, 可以实现快捷方便的手机支付, 通过调试各部分主要功能, 均符合设计构想。

摘要：讨论了基于QR二维条码的网络购物支付平台的设计构想, 对整个系统从需求分析、系统结构到重要功能模块进行了阐述。

关键词：QR二维条码,ASP.NET,网络支付平台,Android

参考文献

[1]周金桥.ASP.NET夜话[M].北京:电子工业出版社, 2009.

[2]李文坚.基于ASP.NET的电子商务系统[J].中国科技信息, 2011 (6) .

[3]岳学军, 李晓黎.Web应用程序开发教程———ASP.NET+SQL Server[M].北京.人民邮电出版社, 2009.

[4]庞亚捐.ASP.NET从入门到精通[M].北京:清华大学出版社, 2010.

[5]吕高旭.亮剑.NET:ASP.NET商业级数据库网站开发实战[M].北京:电子工业出版社, 2008.

[6]缪勇, 李新峰, 张光桃.亮剑.NET:图解ASP.NET网站开发实战[M].北京:电子工业出版社, 2009.

网络购物平台 篇4

只要是符合法律规定的特许加盟，在加盟期限期满之前都是可以要求解除合同的;如果能够证明加盟总部存在欺诈故意，还可以考虑请求人民法院撤销合同。

解除合同的法律后果一般是就未履行的部分退还加盟费，已经履行的部分加盟应该不会退的，除非可以证明总部构成了根本违约，无法实现合同目的才可以全额退还加盟费。

撤销合同的法律结果一般是全额退还加盟费，因为被依法撤销的合同自始无效，当然要退还加盟费的。

请求解除合同务必在合同到期前提出，且提出越早退还的数额越大，接近合同期满请求法院解除的请求一般不会得到支持的;请求依法撤销合同务必要在合同签订后一年内提出，否则就不会得到法律的保护了。

招商的虚假宣传证据保留。加盟招商的骗子，在宣传上一定会有很多虚假之处，如夸大经营收益、经营承诺、合作0风险等，这些都应该用同步录像记录下来，做成光盘的形式保存。《广告法》有规定，加盟招商的广告中，是不允许出现收益数据、误导加盟者等内容出现的。证据保留，可以在律师的指导下，进行司法取证。为日后起诉留下有利的证据。

1，调查各项经营许可证，取证违法经营。举几个例子，如果你加盟的是食品行业，就需要《食品经营许可证》、《健康证》、《工商营业执照》、《税务登记证》等等。在没有具备各项经营证书的情况下，违法经营，对于退回加盟费是一项非常有利的证据。而加盟招商的骗子通常已经支付了很高昂的招商广告费用，不愿意多花钱，很多“能省则省”的费用，往往就是退回加盟费的关键之处。最常见的招商加盟违法经营行为是：不开发票。建议遇到加盟骗局的加盟商，对于这点需要马上记录下来。

2，合同、转账证据保留。看清楚自己签署的合同上，是否有总部公司的盖章。同时，你转账的费用，应当去自己的开户行留取转账凭证，向招商加盟总部索取收据和发票，并确保有该公司盖章的收据和发票。合同的合法性，建议找一位律师鉴定。同时对合同的性质做出判定，是属于特许经营合同还是一般的服务合同。为起诉索取加盟费做好铺垫。

3，停止一切投资并起诉。已经发现加盟被骗后，应当马上停止手头上的一切投资，减少损失，在合同期内尽快起诉。在合同期内，越快起诉对于全额返回加盟费比较有利。

4，联合加盟商起诉。起诉胜诉与否，其实大部分原因取决于加盟商手头上的证据。多一个人多一份力量，加盟商们都把证据集中起来，总比一个人强很多。

加盟被骗后，找总部协商退回加盟费是不可能的事情。唯一途径就是进行民事诉讼。根据合同的性质，经营的种类定位进行取证，找一位适合的律师。相信，有这样的“毒药”，就能有化解的“解药”。

基于GAE的社区购物平台实现 篇5

为方便WEB应用程序 的开发和 托管 ,Google推出了Google App Engine,只需要按照GAE提供的一系列API开发WEB应用,上传上去,就可以访问,服务器的事情都可以交给Google来处理,包括云的弹性和数据的存储等等[1]。

1GAE技术

GAE(Google App Engine)是典型的云计算Paa S平台。在GAE的应用平台层包括为用户应用程序提供的各种服务、数据持久化存储机制以及必要的管理控制功能等。应用程序对自身处理数据的存储则通过GAE提供的接口(如基于Java的JOD/JPA接口)将数据交由Data Store组件管理。另外,应用平台的外延还包括Google的网站和应用,例如Calendar、Gmail等, 它们都提供了开放的接口可供用户程序以Web方式访问和调用[2,3]。

1.1GoogleAppEngine的主要组成部分

1)应用服务器:主要是用于接收来自于外部的Web请求。

2)Datastore:主要用于对信息进行持久化,并基于Google著名的Big Table技术。

3)服务:除了必备的应用服务器和Datastore之外,GAE还自带很多服务来帮助开发者,比如:Memcache,邮件,网页抓取,任务队列,XMPP等。

4)管理界面:主要用于管理应用并监控应用的运行状态, 比如,消耗了多少资源,发送了多少邮件和应用运行的日志等。

5)本地开发环境:主要是帮助用户在本地开发和调试基于GAE的应用,包括用于安全调试的沙盒,SDK和IDE插件等工具。

1.2 Datastore

Datastore提供了一整套强大的分布式数据存储和查询服务,并能通过水平扩展来支撑海量的数据。但Datastore并不是传统的关系型数据库,它主要以“Entity”的形式存储数据,一个Entity包括一个Kind(在概念上和数据库的Table比较类似)和一系列属性。

Datastore提供强一致性和乐观(optimistic)同步控制,而在事务方面,则支持本地事务,也就是在只能同一个Entity Group内执行事务。

在接口方面,Python版提供了非常丰富的接口,而且还包括名为GQL的查询语言,而Java版则提供了标准的JDO和JPA这两套API。

1.3 Blobstore

Google App Engine包含Blob存储区服务,应用程序可通过该服务最多提供2 GB大小的数据对象。这些对象称为Blob存储区值或Blob。这些对象比数据存储区服务中允许的对象大小大得多,使用Blob存储区API,上传这些BLOB对象, 例如图片,视频,文档等,Blob是通过HTTP请求上传文件而创建的。

2MVC架构

社区购物平台的实现采用的是MVC架构。MVC全名是Model View Controller,是模型(model)-视图(view)-控制器(con-troller)的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面, 在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。使用MVC模式使开发时间得到相当大的缩减,它使程序员(Java开发人员)集中精力于业务逻辑,界面程序员 (HTML和JSP开发人员)集中精力于表现形式上。

3社区购物平台需求分析

社区购物平台包含的功能模块如下:

1)用户模块:包括用户登录。

2)购物平台管理模块:包括上层管理员对整个购物平台的管理,商家对自己购物平台的管理等。

3)订单模块:主要用于显示用户已加入购物车需购买的商品,以及通过订单实现实时付款服务。用户购买商品之后将产生订单号,以便用户查看发货流程。

4)评论模块:用户可以对已买商品进行评论,界面中可显示该商品的评价。

5)订单模块:用户可以选择多种发货方式,和订单下单信息选择。

6)付款模块:用户可以选择多种付款方式进行付款。

用户角色划分如下:

1)一般用户

a. 商家:登录社区购物平台后,可以自己开店,管理店铺, 包括:添加商品、删除商品,上下架商品等。商家本身具有购买其他店家商品的能力。

b. 消费者:未登录用户仅具有浏览功能,可查看所有在售商品信息,但不能进行购买;登录用户可以查看所有在售商品信息,将商品纳入购物车,购买商品,评论商品等。

2)平台管理员

具备一般用户所有的能力。同时,上层管理员可以管理整个社区购物平台,比如:对店铺、商品,用户购买方式、发货方式、付款方式进行调整,管理等。

4社区购物平台数据库设计

社区购物平台数据库概念模型设计如图1所示。未登录用户可以对平台来内的商品进行筛选查看,并可查询平台内的店铺信息,浏览店铺内的商品信息,登录用户可筛选商品、加入购物车、下订单、查看订单或者开设店铺上下架商品。需要为社区购物平台设计的表包括:

1)用户信息表:用于存储用户相关信息

2)购物车信息表:用于存放用户添加到购物车中的信息, 包括商品的数量;

3)订单信息表:用于存放订单详细信息,包括订单支付状态、是否取消订单、订单送货方式、订单付款方式、订单总价、订单收货地址、订单付款状态;

4)商品信息表:用于存放商品信息信息,包括商品名、商品单价、商品产地;

5)店铺信息表:用于存放店铺详细信息,包括店铺名、店铺简介、店主名等;

6)评论信息表:用于存放购买商品的评论信息。

5店铺管理模块模型层设计

按照MVC架构,控制层接受用户的输入后需要调用模型层去完成用户的需求。店铺管理模块模型层设计如图2所示, 设计的stores List.java主要执行业务逻辑操作;stores.java主要用于保存店铺相关信息,在MVC各层之间进行信息传递;stores D-AO.java主要执行调用GAE数据访问接口进行实际的数据存储和访问操作;GAE接口主要是Google为应用程序提供的访问谷歌数据存储服务进行读写数据的AAPPII接口。

6社区购物平台开发环境

社区购物平台的实现采用的是JSP+Servlet编程语言[4,5,6],开发环境使用了Google APP Engine SDK 1.8.9版本并搭配Eclipse4.4+Java jdk7,Eclipse是目前主流的Web应用程序开发工具之一,它是一个开放源代码的、与Net Beans、Sun ONE Studio和Bor-land Jbuilder类似的一种基于Java的整合型可扩展开发平台, 支持目前流行的多种数据库管理软件,如SQL、Oracle等,是一个功能强大的集成开发工具。在开发过程中,我们可以利用Google APP Engine SDK提供的API接口简单快速的开发应用并进行数据存储。

7总结

网络购物平台 篇6

关于电子商务的定义, 简单地讲, 电子商务是利用现有的计算机硬件设备、软件和网络基础设施, 通过一定的协议连接起来的电子网络环境进行各种各样商务活动的方式。广义地说, 凡是利用国际互联网进行商务活动就是电子商务。电子商务以其方便, 快捷, 高效, 低成本等优势迅速发展起来, 并对传统商务造成巨大冲击。2008年金融危机的出现, 对传统行业影响巨大, 但却促进了网络购物, 让网络购物逐渐渗透到广大网民的日常生活中。有了越来越多的购物群体, 企业也纷纷进入网购行业, B 2 C和C2C网购平台不断崛起, B2C中卓越和当当发展势头相当不错, 而在C 2 C网购平台, 虽经历了拍拍的诞生, 百度有啊的进入, 淘宝却依然在这个领域几乎处于垄断地位, 同样的模式, 看似相近的网页, 也都是近年来电子商务的成功企业, 为何有如此大的区别?这和他们的服务质量有着相当的关联和影响。本文主要讨论的就是电子服务中, 有哪些主要的影响因素。

一、电子服务的定义

电子服务 (Electronic Service, E-Service) 是电子商务企业使用创新的交互模式为消费者提供服务的方式, 它利用信息技术对传统服务方式、内容的改造和创新, 以获得对顾客服务的反应速度、效率和准确性等方面的实质性提升。电子服务是电子商务的核心, 与传统服务模式相比, 电子服务模式同样在追求效率, 但关注的焦点从供给面转向了需求面, 即从以企业为中心转向以消费者为中心, 以客户为中心。

二、电子服务的特点

1. 随时随地提供服务。

电子服务是通过互联网、通信技术等的应用使服务能够突破时间、空间的限制, 可以做到让消费者随时随地接受服务。

2. 以消费者为导向。

在线供应商提供的各项服务要最大限度地从消费者的需要出发, 以满足消费者的需求, 提高消费者满意度为中心设计服务、提高效率、降低成本、改善质量, 为消费者提供最大的服务效益, 以服务获取竞争优势。

3. 集成化、智能化。

电子服务有很强的集成性, 它把企业的不同部门的不同职能通过互联网集成在一起, 让消费者享受“一站式”服务, 以有效地节省服务时间、提高服务效率。同时, 电子服务提供部门综合利用网络技术、计算机技术, 以及现代通信技术, 为消费者提供高水平的智能化服务。

4. 个性化、自助化。

电子服务的自助化相当高, 通过Internet使得消费者能更加主动地获取电子商务企业所提供的各种服务, 并能充分按照个人意愿选择服务项目。

三、影响电子商务购物平台电子服务质量的因素

1. 安全

安全是消费者决定是否进行电子商务平台购物的首要顾虑。国内早期的C 2 C, 在进行交易的时候, 使用的方式很简单, 卖方在C 2 C平台上发布商品信息, 买方如果拍下商品后, 首先需要通过网银或是传统的银行转账方式将购买所需要的金额转到商家的账户上, 然后商家在收到钱后再将商品发到买方的手中。这个时期的C 2 C发展缓慢, 大部分人处于观望状态, 最大的原因就在于“安全”。直到支付宝的此类第三方支付平台的出现, 在一定程度上承担了部分信任的风险, 帮助买方提高自己的保障, 才让电子购物快速发展起来。

2. 信任

网上购物信任, 存在以下特征: (1) 信任对象存在差异。现实世界中的信任者和信任对象是不同的人, 然而对于网上购物信任, 信任者一般是浏览电子商务网站的消费者, 而被信任一方是电子商务网站, 或者是电子商务网站代表的商家或互联网本身 (Maclla, 1999) 。 (2) 购物风险增加。电子商务具有复杂性和匿名性, 网上的商家行为具有不可预测性, 网上交易具有一定风险, 互联网的交易环境具有不安全性, 对于商品质量, 买方也感知有不确定性。进行交易时, 消费者容易受到损害信任的伤害, 如上文中提到的付款后却收不到货, 或是个人信息的泄露等。

3. 可获得性

上文中提到, 电子服务具有自助性, 在进行自助服务的过程中, 消费者所需要的服务是否能顺利、方便、快捷地获得, 是影响电子商务购物平台的服务质量非常重要的影响因素之一。

这对于电子商务平台设计的要求比较高, 应遵循消费者导向性, 考虑消费者的主要需求, 帮助消费者更好地获得服务。这包括网址是否易记, 服务器能否稳定连接, 产品信息是否全面等。有在线客服代表的平台, 服务响应是否及时, 应对消费者问题是否准确。

4. 响应性

无论是网页浏览, 还是网上购物, 网民对于网站的响应速度是有要求的。对于电子商务购物平台, 除了页面打开速度, 消费者还要求提供即时服务, 如疑问的解答速度, 要求平台的交易流程易用性, 交易确认的快速性。

5. 交互性

交互活动在服务过程中起到相当重要的作用。电子购物平台中通常用留言簿、即时通信工具或是论坛来承担企业与客户之间进行交互的行为。消费者可通过留言或是即时通信工具来了解自己所需要获得的信息。而论坛一方面可以发布一些公共信息和共享资源, 另一方面也可成为客户间进地交流的场地, 聚集人气, 吸引更多的买方资源。

6. 协同沟通

协同沟通包括企业内部与外部的协同沟通。外部协同沟通包括促销组合的广告、销售促进、公共关系、合作伙伴关系和直接营销, 特别是供应链的合作伙伴的整合 (如供应商和物流公司等) 。内部协同沟通包括垂直协同沟通与水平协同沟通, 多指企业内部员工之间的信息沟通, 特别是公司网站和客户服务运作部门、不同职能部门之间的交流集成整合。网站以外的服务宣传和网站上的宣传应该与企业在网站上提供给客户的服务承诺相连贯, 同时与合作伙伴协同履行的服务达成一致性, 通过良好的协同沟通向消费者推广自己的网站和品牌。如果不考虑仓储和物流的运作方式, 那么管理系统的质量就是最重要的因素。

7. 客户关怀

无论是传统交易模式或是电子商务, 消费者都希望受到重视, 当遇到困难的时候能够真正地给予帮助。目前, 国内大部分基于网络的服务是不够成熟的, 特别是交易平台和网络银行等, 服务出现问题和服务失败的现象都是常见的。现阶段, 消费者只能忍受。这些服务问题和服务失败的现象可能因为不同的组织, 来源于不同的渠道, 如有可能是消费者自身的原因, 又或是公司网站设计漏洞等。当出现问题时, 公司应提供相应的服务帮助消费者解决实际问题。

8. 个性化/定制化

个性化是指给客户提供个性化的交流和沟通、丰富多样的服务、产品定制以及储存客户信息。个性化可描述为通过个别的确定、跟踪、学习和相互影响对消费者的需求做出反应, 以达到设计和送达个性化的产品和服务。个性化在电子商务交易中能够很好的体现网站对客户的关心, 同时还能提供增值服务, 使客户能够将他们搜索商品的过程减少为他们所希望购买的商品的类别和位置。

四、结束语

近几年, 随着电子商务的迅猛发展, 以及物流行业的逐渐成熟, 电子商务购物平台也积聚了越来越多的用户, 它以其方便、快捷、不受时间限制、跨越空间距离的种种优势, 受到越来越多网民的认可, 但在服务质量上还有待提高。行业的成熟也意味着竞争对手的成熟, 消费者对于用户体验的重视, 这都使电子商务购物平台将面临更多的考验, 如何根据消费者导向来设计网站, 设计交易流程, 提供消费者想获取的信息, 与物流公司的合作等, 提高企业的服务质量, 在未来的发展中, 将逐步成为电子商务购物平台的核心竞争力。

参考文献

[1]调查报告:2002年～2006年电子商务网站数量高速增长.中国B2B研究中心http://b2b.toocle.com

[2]章宁等:电子商务模式研究[J].中央财经大学学报, 2004, (2) :68～70

[3]张其翔　吕廷杰:商业模式研究理论综述[J].商业时代, 2006, (30) :14～15

[4]荆林波:B2B商业模式的比较研究[J].IT经理世界 (增刊) , 2000, (11)

[5]黄黎清:C2C电子商务网站可用性评价体系研究[D].江南大学, 2008年6月

网络购物平台 篇7

交互设计方面, 调查问卷大部分应该是量级选择题, 以保证用户不会因为耗时太长而放弃。提问的技巧和问题的顺序相当重要, 这就是心理学发挥的环节。所以根据一般调查问卷的问题设置, 精选后仅仅选择了这几个问题:您的性别是?您的年龄是?您的收入是?通过大学期间学习的简单AS技术, 生成属于消费者的个性化方案, 不同类别消费者的优惠方案会不同, 从而产生一种差异对比性。

1概述

一家著名的大型超市市场曾经做过一个令人疑惑不解的决定——在货架上把尿布和啤酒摆在一起。这在所有的超级市场里都是不曾有过的做法, 但是这个完全不合常理的奇怪举措却没有影响两种商品的销售, 相反, 尿布和啤酒销量双双增加了。这是发生在美国沃尔玛连锁店的真实事件。原来, 美国的太太们经常嘱咐他们的丈夫, 下班后要去超市为孩子买尿布, 而丈夫们不可能仔仔细细地在商场里逛上一圈。如果尿布和啤酒放在一起, 那么, 男士们在买完尿布后, 就可以顺手带回自己爱喝的啤酒了。有了这样的购物经历, 他们就会一直光临沃尔玛。沃尔玛超市是在花大力气对一年的原始数据进行了详细分析后, 才发现了这对神奇的组合。可见对消费者的调查可以使得商场大大盈利。

随着中国经济的发展, 及中国经济政策的调整, 消费已成为拉动中国经济的一驾马车之一。国家鼓励消费, 那么消费的环境、消费时带给消费者的感受就要随之提高, 完善消费的相关设计成为设计师们日益关注的焦点之一。

2商场购物辅助系统的创意来源

未来的商场辅助系统会越来越呈现出电子化趋势, 通过考察各大商场现有的电子优惠券系统, 发现当代社会在这方面的探索还是比较浅的, 笔者试图将商场的调查问卷和电子优惠券系统结合起来, 并加入娱乐性, 让用户获得优惠的同时, 为商场的消费人群调查及商场布局设置提供相关信息。

提问的技巧和问题的顺序相当重要, 根据一般调查问卷的问题设置, 精选后仅仅设置了这几个问题:

您的性别是——

您的年龄是——

您的收入是——

心理学家约翰·克拉德教授曾经总结:事实上, 一个页面也只能传导给用户“一个”信息, 其他的信息都只具备“引导”意义。我们在设计时, 尽量让用户一目了然。每个功能点最好形象化到一个页面。让每个模块都只是一个单一的功能, 作出信息的单独分类, 以便日后修改。

如果一个产品需要太多文字来描述用途, 那么它就不是一个设计良好的产品。在调查问卷的设计中, 不能仅有文字, 还需要一些图形化标识。男士和女士在不同年龄阶段所穿的衣服款式有一定代表性, 依此来作为年龄的图形化表示。而金币是我们所熟悉的表示收入的图形符号。

3设计中的见解

3.1设计构思方面

做设计, 首先, 你得提供一种服务, 其次你的服务得让人有使用的欲望。最后, 你的服务得让人用着顺手, 让人爱用, 并且常用。受中国文化的含蓄和中庸哲学影响, 国内消费者恐怕很少能真诚、准确的说出自己的想法。据用户性别及年龄等个人信息, 自动生成预选优惠券方案。一方面新的用户进行优惠券的下载的过程更加人性化, 更加便捷。另一方面, 用户下载优惠券就要先进行个人信息的选择, 那么这在系统后台如果记录下来, 商场就可以利用这一数据, 扩大盈利了。

3.2视觉设计方面

3.2.1 不粉饰, 只设计

页面整体风格方面:应当从“减法”开始做起, 用最简单的风格初步完成你的设计。复杂的视觉表现会让人感到窒息。将设计简化, 让使用者感到轻松舒适。将重心放在清晰上, 用所需的最低限度来传达每一个想法。避免任何无用的设计 (华丽的粉饰、不必要的渐变、毫无意义的图案等等) 。

3.2.2 平易近人

人脑对主题和其核心内容越是熟悉, 就越容易记住更大量的信息。与熟知的主题创造关联来帮助使用者储存信息。可以用网格、流线和字体创造出版式的熟悉感。

使用者们都自然会倾向于使用熟悉和易用的工具, 即时由此产生的使用效果并不理想。这一理论诠释了我们倾向于使用简单、易用、熟知和舒适的工具的本能偏好。所以当新的内容与大家所喜欢的或已经体验过的内容相结合的时候, 它才更有可能被用户所关注。

3.2.3 网格设计的体会

清晰的网格结构可以控制大量的复杂内容, 网格应当被看作设计条理性的基石, 信息清晰性的媒介。网格的组织能力使得内容变得更容易理解、更具有一致性。重复的组织结构 (共用网格、队列对齐、悬挂线等) 为观众检索画面内容提供了可预知的版式, 加强了作品的可用性。设计中还应当专注于页面中各要素之间的比例关系。使用黄金分割率确定页边距的大小——较大部分与整体部分之比应该等于较小部分与较大部分之比。

3.2.4 图形达意的准确性

图形的表达是设计中的一大块, 好的图形表达可以帮助用户直观感受功能, 缩短操作时间, 提高效率。图标区别要明显才不会造成误解。使用惯用的图标和符号才能确保信息传达无误。如果你的受众已经熟知某一符号了, 那继续使用它。还要时刻注意文化上的变化, 来确保符号和图标能够始终如一地向大众传达它们的信息。

3.2.5 注意界面上的文字

文字就好比一个人的谈吐, 文字给用户的感觉不单单是一个“信息”的传达, 它还关乎用户对于产品的心理感受和“产品气质”的感觉。所以, 界面上的文字, 是我们一定不能忽视的设计环节。

字体的颜色搭配的主色不要超过三种, 它们分别用作为最重要的、比较重要的、一般的。通过字体颜色的微差可以划分层级。

语言表达方面, 文字应该清楚而准确地向用户传达信息。不要过分地向非专业用户展示专业词汇, 界面上的文字应该便于用户阅读并快速理解其含义, 避免罗嗦。《UCD火花集》中提到几点关于界面文字语言的基本规范:

一致性:在相同使用场景中不出现两个或者多个词汇描述同一种操作或同一件事物。

准确性:不使用易混淆的文字描述常见事物, 使用通俗常见的语言, 不罗嗦。

情感化:结合人物角色, 使用易记、与产品传达体验一致的语言 (产品的气质) 。

节奏感:主要是文字在一般需要注意的大小、颜色限定。

3.2.6 辨识度

设计中, 在获得个性化优惠方案的圆形图形后, 侧边有一个“-”和“+”号, 这是一个很贴心的设计, 当视力弱或者年老的读者需要大一点的字体时, 就可以使用“+”这个功能来提高文本的辨识度。

3.3交互设计与信息设计相关领域的探索

3.3.1 情景化设计

询问年龄问题的时候引入角色, 采用有特色的服饰为代表代表这一年龄层次的人群, 比如25岁以下的女性以萝莉的衣着为代表、25～35岁的女性以御姐的衣着为代表、35岁以上则以人妻的衣着为代表;男性年龄的图形化表示也类似, 25岁以下以正太的T恤为图形、25～35岁以青年的西装为体现、那么35岁以上的男性则着大叔的夹克。这样将对象按类集合以产生情境关系, 引导体验者进行体验。让体验者们可以进入情景, 迅速找到他们希望下载的优惠券, 这无疑不是一种很方便、很便捷、很人性化的一种优惠券的下载方式。

3.3.2 交互设计

从体验者角度来看, 首次接触产品时, 往往来不及完整体验功能和全局浏览。最容易留下来的便是交互模式, 很可能因为交互创意而保留对整个产品的良好印象, 进而影响到传播——《UCD火花集》。

在交互模式方面, 通过用户调查问卷根据简单编程技术, 情景化设置出适合于用户年龄的个性化优惠方案。用户可以根据自己的选择进行下载。

3.3.3 信息可视化

可视化不仅仅是视觉上的。在《信息可视化的基本过程和与主要研究领域》一文中, 作者将视觉上的可视化变量分为7种:位置、形状、大小、方向、色彩、纹理、灰度, 有时候也会将色彩分为色相、亮度和饱和度。基本上所有的信息可视化应用都是一个或多个变量的组合。不同的视觉变量在呈现数据各有优势。

为了让用户能更好地进行选择、识别, 所以通过大小和颜色在品牌的LOGO上进行了区分。不同年龄段的人群的品牌有属于各自的专属区域。将信息进行分类整合, 方便使用者操作。

3.3.4 以人为本的设计

以人为本的设计由调研所引导。开发过程中的调研工作可以对目标受众的需求、行为和期望提出宝贵的见解。通过周而复始的测试、分析和改良, 项目才能被成功开发。多次的反复可以帮助设计团队找到先前无法预料的问题, 并提出解决方案。要让真正的受众参与到检验过程中来, 帮助设计师作出进一步的改良。这一目的是为了创造出有助于人们提高工作、学习和娱乐的方式的作品——而不是强迫他们使用奇特但毫无经验的新技能和学习方法。

4结语

“商场购物辅助系统”如果日后能实际推广的话, 一方面可以进行电子优惠券的下载, 一方面软件后台进行数据记录, 帮助商场收集消费者数据。

如果这个方式实现起来比较困难的话, 可以将这种方式发布在商场的网页上, 如今很多商铺可以在网上打印优惠券, 比如KFC、麦当劳等, 我们也可以采用这种方式, 通过网络进行优惠券的发放, 当然也包括数据信息的统计。这一领域仍需要我们去认真探索、研究。

参考文献

JSP网上购物平台的设计与实现 篇8

1 开发技术简介

1.1 JSP简介

JSP开发技术在动态网站开发中, 是一种使用频率较高的语言, JSP语言的语法相对简单, 结合Java的相关技术, 运用到Web开发。JSP技术的语法和规则相对简单, 相对高级编程需要结合Servlet, My SQL以及MVC等相关技术。JSP开发思想和技术, 可以通过完整Web架构来完成。JSP页面实际是通过特殊的标记和Java代码对传统的HTML形式的页面进行扩展, 通过Web服务器和Java Scritp引擎来创建客户机的Web浏览器。在JSP中, Web服务器系统接受一个请求, 进行相关处理, 然后发送结果。

1.2 JSP优势

JSP在Web服务器中通常使用Tomcat服务器来构架WEB服务器, 通过JBoss可以是企业开发人员能够搭建成熟的Java2 Enterprise Server, 可以将HTML编码过度到服务器端的编程。JSP是一种典型的平台无关的开发技术, 系统脱离运行平台, 通过Java技术对JSP用户提供强大功能的技术支持。JSP实现了动态页面与静态页面的分离, 脱离了硬件平台的束缚, 提高了程序的执行效率。JSP最大的优势是一种表示层的应用技术, 效率很高, 容易学习, 允许开发人员创建和范文异常复杂地针对Java对象和结构, 没有太多JAVA基础的人, 对于JSP的学习也会相对容易。由于JSP的平台无关性, 可以为程序员提供很大的方便, 做到代码仅写一次, 随处可用。对于企业服务器来讲, 由于JSP采用表示层服务, 使用更加方便高效, 同时在表示层和数据层之间有明显的分界线。同时JSP的Java Server引擎提供了各种功能和存储器用于创建持续会话用户的会话状态, 改善了http本身是一种无状态协议的问题。用户在范文一个页面, 开始一个订单业务, 查看相互连接页面时, 不需要另外的代码作支持, 巨大的省时机制和代码可以在重用JSP开发之间相互使用, 重用率高。

2 需求分析

根据对网上购物的需求进行分析, 将系统分为前台和后台, 前台主要为游客或者用户使用, 在前台系统用户主要有商品查看、购物车管理、在线下单、订单查看、会员管理等功能, 而后台主要是给系统管理员用的, 主要有商品类别管理、商品管理、商品公告管理、友情链接管理、订单管理、会员管理等功能。本系统的主要用户为:消费者和管理员。具体功能模块划分如下: (1) 注册、登录。消费者:普通的消费者, 可以在系统里注册成为会员, 有了会员账号和密码, 就可以登录系统浏览商品信息。 (2) 商品信息浏览。消费者:在登录系统的前提下, 消费者可以浏览商品信息、搜索商品、按目录查看商品和商品的详细信息。 (3) 在线预订和订单查看。消费者:在浏览商品信息后, 如果有购买倾向的用户可以选择加入购物车, 然后进入购物车结算, 提交订单, 目前只支持货到付款。同时消费者可以查看自己所有的订单。 (4) 后台管理员功能。管理员可以设置店铺公告和活动信息;管理员可以管理商品信息;管理员可以查看订单信息, 并对订单进行操作, 如发货等功能;管理员可以查看会员信息。

3 系统设计

3.1 功能模块设计

通过对系统的可行性研究和初步分析, 系统的主要功能模块设计如图1所示。

3.2 数据库设计

数据库设计是对网上购物系统进行详细设计之后, 将需要保存到数据库的信息进行归纳总结, 分析出数据实体, 对这些数据实体进行逻辑设计和物理设计的过程。这个过程中, 主要关心实体, 也就是保存的一些信息, 比如用户信息, 商品信息等。以订单表为例, 订单信息表用来管理和维护订单信息, 绑定会员和商品等信息, 其中“price”字段是订单的购买总额, “post”字段是送货地址, 另外通过“number”字段外键与注册会员绑定, 关联到会员表中的用户id。

3.3 模块设计

根据对系统的总体功能分析, 对于用户来说, 在系统里面的权限比起管理员来说要低得多, 对于很多信息只能查看, 对于商品, 只能进行浏览和下单, 一个良好的信息系统在用户权限上面必须做到很好。其中用户能够使用各模块功能简要描述如下: (1) 查看商品:不管是游客还是会员, 都可以对商品进行浏览, 但是不能进行下单和购买; (2) 购物车管理:对于成功登陆的会员, 可以查看自己的购物车; (3) 订单管理:成功登陆的会员可以随时查看自己的订单信息, 以及订单详细信息; (4) 个人信息管理:对于正常的会员来说, 可以对自己的信息进行管理, 比如更新用户名、用户密码等操作。

4 系统实现

4.1 前台设计

前台主要是为消费者设计的, 消费者在前台登录, 登录后可以浏览相关页面, 可以查看商家的信息, 点击查看新闻消息, 可以预订商品并在个人平台管理购物车, 也可以对商家的服务提出自己的建议, 给予留言。商家管理者可以在前台登录到后台, 查看前台反馈的信息, 对信息作出相应的处理。前台系统主要的服务对象是消费者, 包括用户注册、浏览平台发布的新闻消息、查看各个商家信息、查看商家提供的商品、在线留言。

4.2 后台设计

后台管理系统的主要服务对象是管理员。通过管理员的权限划分, 设置普通管理员和超级管理员。普通管理员的身份就是各个商家的管理者, 超级管理员对普通管理员有更改的权限, 除此之外, 普通管理员可以在这里修改系统内的任何信息, 通过前台反馈回来的信息, 管理员作出决策处理。前台信息同步于后台, 后台做出的信息更改也会同步到前台。下面是购物车的部分核心代码:

5 结语

本次系统开发, 就是为了将商家的形象通过网络平台展现出来, 不止如此, 在这个平台上也要实现商家的管理, 通过操作演示, 系统是可行的, 在文中也对系统的可行性进行了各方面的分析, 介绍了系统的大概框架结构, 以及系统的运行原理, 并对所涉及到的工具做了简单的介绍。

摘要：随着互联网技术的不断进步和发展, 基于动态网页技术的各类应用也应运而生。从社会经济发展的角度来看, 全球网络信息化是人们在网络上的信息活动规模持续扩大以至于信息化在国民经济中慢慢起主导作用的过程。随即网络的蓬勃发展, 电子商务也在飞速的发展着。各类基于Web的应用开发占了目前应用开发的主流, 网站及网页的应用在人们生活中随处可见。文章以JSP网上购物系统为例, 介绍了网上购物的流程。

关键词：JSP,电子商务,Web

参考文献

[1]覃剑锋, 张钢.JSP网站建设专家[M].湖南:机械工业出版社, 2010.9.

[2]李劲.精通JSP数据库设计[M].北京:科学出版社, 2011.4.

网络购物平台 篇9

关键词：互联网+,电视购物,大数据,云平台

一研究背景

伴随着“互联网+”的国家战略提出, 推动了以大数据、精准营销和云平台为首的IT技术发展和应用, 跨界的“互联网+”的理念深入人心, 而电视购物行业作为现代服务业的新军如何与互联网去嫁接融合来提升产业价值和核心竞争力?如何通过“互联网+”的科技理念和技术手段达到科技引领业务创新和突破?这些是摆在电视购物技术团队面前的任务和使命。好易购经过多年的酝酿和摸索, 确定运用大数据和云平台技术来构建基于“互联网+电视购物”数据资源的精准营销业务平台, 最终实现以用户需求为核心的P2P精准营销模式。

二技术路线

本文围绕“互联网+电视购物”多源大数据云平台技术路线的研究而展开, 将“互联网+电视购物”多源大数据云平台的技术实现主要分为四个层次 (如图1所示) :

核心服务层:核心服务层为大数据云平台提供数据分析模型, 如精准营销、用户画像、热品预测、物流优化等, 这些模型为上层服务接口提供数据分析支撑, 上层应用可方便地调用模型接口实现相关服务;

系统云平台:系统云平台是大数据算法正常运行的基础支撑系统, 包括云计算平台、云存储平台、云监控平台与云推送平台;

数据融合中间件:数据融合中间件是大数据云平台高效运行的保障, 主要涵盖企业服务总线 (ESB) 、数据适配器两大模块。本研究所涉及数据来源众多, 因此异源异构数据的融合存储是面临的重要技术难点之一;

多源数据接入层:多源数据引入和采集是本研究的基础工作, 目前绝大部分电视购物、电子商务均采用单一站内数据, 不利于构建完善的数据服务, 本研究通过引入好易购电视购物数据、好易购电子商务数据、社交媒体数据、IPTV、商用Wi Fi、公共Wi Fi、政府类数据等数据源来扩充数据体量和维度。

三关键技术

1.核心服务层

(1) 用户画像

用户画像就是对所有用户进行标签化、信息结构化, 构造用户特征集。用户画像核心价值在于了解用户, 猜测用户对产品的需求或者潜在需求, 精细化地定位人群特征, 挖掘潜在的用户群体, 为销售商找到营销机会、运营方向, 全面提高销售商的核心影响力。用户画像在产品开发的整个流程中都会使用到, 是营销系统个性化的重要一环。

通过对多元化大数据环境下的用户画像进行研究, 准确刻画用户模型, 实现精准营销。多元化大数据为用户画像提供了维度更高的用户特征, 利用这一优势依靠四种手段实现用户画像:基于统计的方法、基于聚类的方法、基于话题模型、基于图的方法。通过对用户数据进行统计, 可以粗略刻画出用户习惯, 从较大粒度上描述用户;基于聚类的方法是将用户视作高维模型上的点, 利用聚类方法如k-means[1]、Dirichlet Process等为数据点聚类, 通过用户群组特征刻画用户特征, 这种方法比统计分析更加准确, 但个性化程度仍然不高;基于话题模型的方法是通过对用户历史产生的文本数据进行分析, 如采用PLSI、LDA[2]等方法, 对用户博客、微博等数据进行分析, 挖掘用户兴趣点, 实现较高个性化的用户画像;基于图的方法利用了用户的购物关系、社交关系, 通过购买商品, 用户建立了隐式链接, 而社交媒体反应了用户的强关系, 通过在隐式与显式网络中根据邻居特点构建用户画像, 也是研究的重点之一。

(2) 精准营销

多元化大数据营销平台集成了电视购物、网上商城等站内数据, 同时还可以扩展采集社交媒体、移动应用等数据, 如微博账户登录、个信推送服务数据等, 这就为精准广告投放提供了良好的基础。结合多元化大数据进行精准广告研究, 提高电视购物呼出系统交易成功率, 增加商城广告点击率 (Click-through rate, CTR) [3]。

电视购物环境下的精准广告代价较大, 每次广告即人工客服针对目标客服进行电话推广。但电视购物的会员信息准确度和完整度较高, 数据代表性强, 这既为精准广告带来了挑战, 也带来了契机。精准广告投放涉及多个模型, 如广告点击率预估、用户画像、商品特征抽取等, 同时还需要使用博弈论知识进行广告投放策略与竞价分析, 因此精准广告投放是一个融合多模型的混合模型。本课题拟针对多元化大数据特点, 利用浏览器cookie、用户画像及智能设备位置信息等手段, 结合分类技术如Learning-to-rank[4]、分布式逻辑回归算法[5]等技术, 进行广告精准投放。同时设计在线反馈算法, 根据电话沟通中用户拒绝购买原因进行分析, 迭代进行模型运算, 逐渐对模型进行修正。

(3) 商品推荐

商品推荐是推荐系统的一个重要应用, 自亚马逊网上购物平台推出这一功能, 商品推荐已经成为购物网站的核心功能。在电视购物中, 商品推荐也有重要作用, 通过对注册会员进行用户画像, 利用商品信息预测用户喜好商品进行电话营销, 或者为群体针对性地投放电视节目, 是商品推荐的典型形式。

多元化大数据增强了对用户画像的刻画程度, 同时电视购物、B2C网上商城的商品属性描述更加准确, 本课题研究的商品推荐将较传统电视购物和网上商城具有数据优势。根据数据特征及算法模型, 商品推荐拟从三方面出发:基于多元化数据中共同用户行为进行商品推荐、基于矩阵、张量模型的推荐、基于内容的推荐、基于内存的推荐。基于多元化数据中共同用户行为进行商品推荐是从多个数据源中探测同一个用户, 根据用户在不同平台上的行为为另外一种平台进行推荐。基于矩阵、张量模型的推荐是将用户购买记录抽象为矩阵、张量形式, 利用优化算法求解, 计算用户-商品相关度进行推荐。基于内容的推荐从商品特征出发, 根据商品间的相似度进行商品推荐。基于内存的方法是利用分布式协同过滤算法[6], 如User-Based、Item-Based等进行推荐。这几种模型均构建在多元化大数据下, 需要对各种算法进行并行化设计, 这也是研究的难点之一。

(4) 物流调度

物流是用户体验的关键环节, 也是网上商城、电视购物销售商消耗巨大成本的环节, 高效的物流调度不仅对消费者体验大有改善, 对经营者节约成本也有重大贡献, 多元化大数据为物流调度提供了更多参考。

依据多平台的优势, 优化物流调度策略, 是研究需要解决的技术问题之一。本研究通过采用订单合并、路线规划、预判销量、在线调度等技术来提高物流调度效率。订单合并, 通过融合好易购网上商城及电视购物两类数据, 通过合并物流从而减少配送频次, 同时节约物流成本;路线规划可采用有约束的非线性规划问题, 在云平台下利用优化算法进行求解, 使用代价最小的路径进行配货;预判销量技术是通过回归分析技术或其他集成技术对销量进行预判, 也可以用热品预测服务, 通过对仓库的合理预存货缩短物流距离;针对物流新入货件不可预知的问题, 可以采用在线调度技术, 实施优化调度策略, 实现调度的动态优化功能。

(5) 热品预测

热品指热销商品, 热品预测无论在传统销售行业、网上购物还是电视购物等行业, 都具有极其重要的意义。网上购物、电视购物的热品销售不仅仅能够极大地促进该种商品销量, 同时可以带动网站、电购频道的关注度, 加强品牌推广, 迅速聚集大量用户, 因此会出现有的商家不惜接近成本价炒作热品, 以达到品牌推广的目的。

热品预测需要考虑众多维度因素的影响, 如季节性、性别、社会经济状况、产品概念等, 在单一类型数据上, 很难获得全面的数据, 导致预测准确率不高。在多源大数据环境下, 预测的结果相对较好, 可以作为首页广告、电视购物上架商品策略指导。本研究将用三种方法实现热门预测:基于规则的方法、基于不平衡分类的方法和基于时间序列分析的方法。基于规则的方法是根据一些客观的外在因素变化, 导致某些商品会在很短时间内变成热门商品, 比如一些季节气候的影响, 或是商品价格的降低等。基于不平衡分类的方法是把以往数据作为样本, 把商品分为热门的和非热门的, 然后用分类学习训练模型, 预测未来趋势。基于时间序列的方法是收集热门商品的历史数据, 构建一个时间序列模型, 预测哪些商品可能成为新的热门。

(6) 数据报表

数据报表已经逐渐成为现代企业核心竞争力的必不可少的一部分, 因为企业决策需要报表所反映的基础数据。但是传统的报表服务往往依赖于既定的规则和工作人员人为的统计, 对单一数据源的数据进行分析, 因此很难全面地反映行业的整体状况。

依赖多元化大数据, 数据报表服务可以提供综合的数据统计信息、数据预测以及数据可视化。综合的数据统计信息是指通过电视购物、网上商城的业务数据、社交媒体中的关系数据以及其他数据源的异构数据, 从更高的维度上进行数据统计, 从而可以反映出运营过程和企业经营的潜在状况。比如将社交网络中用户对产品的关注和产品的销量数据关联起来, 既可以在报表中反映销量变化也可反应在人群中的传播热度。数据预测, 是指使用时间序列分析等数据挖掘技术, 来检测公司运营中的异常现象, 这样能够更好地帮助企业调整经营战略。数据可视化是数据报表服务中的重要一环, 借助可视化技术, 使用丰富的可视化的图表方式将数据直观地表示出来, 再结合人工干预来进行决策分析。

(7) 基础算法库

基础算法库中的单机算法虽然已经在学术界与产业界得到广泛研究, 但是在分布式环境下并没有统一的标准, 需要根据所使用计算平台架构进行算法改进, 如话题抽取算法LDA, 在分布式环境中就有多种实现方式。本课题将基于多源大数据营销云平台, 对基础算法库中的算法进行并行化设计。

基础算法库是核心服务层的通用算法集, 包括基础聚类算法, 如基于中心的k-means、k-medoids等, 基于隐变量高斯混合模型[7]等, 聚类算法被很多服务模型调用, 如用户画像、精准广告等;基础分类算法, 如逻辑回归、决策树等, 分类算法由于需要标注数据, 因此在大数据环境下应用相对聚类较少, 但热品预测等服务均需调用;推荐系统设计的算法, 如协同过滤、矩阵分解及其变种, 这些算法在分布式环境下实现具有一定难度;本体建模工具, 如实体名词抽取等, 是很多工作的基础;集成算法, 如Ad Boost及其变种;此外, 研究还涉及供众多算法求解的优化算法, 如梯度下降等。

(8) 数据预处理

数据预处理是数据进入算法进行模型训练的前置环节, 包括数据清洗、特征提取、数据降维、格式转换、抽样算法、编码转化等, 虽然数据预处理很多步骤是根据规则进行, 但是规则制定的优劣影响到算法工作的效率, 如数据格式、抽样特征等。

多元大数据使得数据预处理过程更加复杂, 主要表现在对异构数据的处理、多元大数据的抽样、数据的降维。对于异构数据, 整合过程包括几个步骤:界定数据交互的项目和内容、指定数据交互周期、选择交互方式、由交互调度程序实现数据上载或自行实现数据下载。对于异构数据的抽样, 课题组综合了分层抽样和随机抽样, 即对不同种类的数据采用分层抽样, 按照相应的比例在这不同种类的数据中抽样, 在同一种类下采用随机抽样。对于高维数据, 使用主成分分析, 特征提取中的特征合成等方法对其降维。经过数据预处理形成的训练数据, 其直接制约着核心服务的优劣。训练数据作为算法的输入, 对算法结果起着指导意义, 因此高度重视数据预处理模块的设计。

2.系统云平台

(1) 云计算平台

云计算平台承担了多源大数据营销系统各种算法的计算任务, 是营销平台核心服务正常运作的保障。目前国内外对通用计算平台的研究已经相对成熟, 但是行业内, 如多元化交易大数据算法定制的分布式计算平台仍没有成熟的解决方案, 即使是阿里巴巴集团的计算平台, 也没有引入关于电视购物数据分析算法的计算平台。

多元化大数据营销系统核心服务层的服务模型, 根据特性可分为实时计算模型与离线计算模型。本课题拟构建针对两种计算类型的计算平台。离线计算耗时较长, 但运行频率较低, 一般在一定时间内运行一次, 平台拟采用运行效率较高MPI及部署方便的Hadoop两种技术框架, 在分布式集群上进行改进适应业务算法需要。实时计算要求在有限的时间内尽快返回结果, 否则将严重影响用户体验, 研究拟采用Storm、Spark框架进行改进, 确保在线计算能够在规定时间内尽快返回结果, 节约使用者时间。

(2) 云存储平台

云存储技术用于对分布式环境下的大规模存储空间进行管理, 以支持海量数据的存储和使用。在大数据的背景下, 云存储技术的主要表现方式有三种:分布式文件系统、分布式数据库系统以及分布式对象存储系统。

分布式文件系统以传统意义上的树状目录将文件结构组织在分布式环境中, 开源分布式文件系统HDFS的默认块大小是64MB, 存放多元异构数据会浪费资源, 研究将基于HDFS定制多元大数据的文件系统, 节省空间并加速读写。根据业务需求, 综合使用关系数据库和非关系型数据库。用关系数据库存储用户数据, 加强用户隐私保护;用非关系型数据库存储视频等非结构化数据, 加快存储速度和提高吞吐量。分布式对象存储系统进一步消除了异构数据之间的性质差异, 它将所有的数据, 结构化的, 半结构化的, 非结构化的, 统一视为一个个的对象, 并且通常在分布式对象存储系统中, 摒弃了传统的目录式的文件组织方式, 而取而代之的是扁平化的命名空间。

(3) 云监控平台

整个云平台中, 云计算承担多元数据间的计算工作, 包括了多个计算子系统;云存储承担多元数据的存储和备份, 其中既有结构化数据也有非结构化数据。它们的稳定运行对整个系统至关重要。因此云监控平台主要致力于对云计算过程和云存储过程进行监控。因为多源大数据营销系统中的计算和存储过程涉及到交易数据、用户的隐私数据以及多种异构数据间的同步, 因此对保持数据的一致性、安全性和隐私性要求很高。

同时, 和传统的云运算和云存储过程不同, 本系统中的数据既存在结构化数据, 比如说用户的交易数据, 也存在非结构化的数据, 比如说社交网络中用户上传的图片和视频。对不同数据的计算平台和存储平台会存在很大的差异, 这就为云监控提出了技术挑战。非结构化数据往往是大规模数据, 大规模数据下的性能监控;同时对结构化数据和非结构化数据的共同监控需要在传统的云监控系统架构上进行创新, 尤其是目前传统的IT系统都是面向结构化数据和应用设计的, 在多元数据的情况下, 云平台上涉及到的系统较多, 多数据源的计算和存储系统往往不同, 但是又要彼此协作。如何让云监控自适应于各种系统工作也是研究的重点工作。

(4) 云推送平台

推送服务是将客户端主动查询信息改为服务器主动发送信息, 服务器发送一批数据, 客户端接收数据进行处理、展示, 同时保证与服务器的连接。这是随着移动互联网产生而兴起的技术。云推送服务基于云环境智能算法, 确保推送的及时性与智能化。

传统的推送服务仅基于长链接技术, 维持客户端与服务端的通信即可。但是由于智能设备功能越来越多, 基于位置的服务、针对用户个性化的服务不断涌现, 如何综合用户在电视购物、网上商城、智能设备数据 (如已安装应用、位置信息、运动信息等) , 提供针对性的推送服务。如在吃饭时间推动附近餐馆, 旅游到一个城市推送相关景点与宾馆等。云推送可采用核心服务层的用户画像、商品推荐等功能, 利用多元化大数据的优势进行智能推送。

3.数据融合中间件

(1) 企业服务总线 (ESB)

企业服务总线 (ESB) 支持异构环境中的服务、消息, 以及基于事件的交互, 并且具有适当的服务级别和可管理性。在多源大数据营销平台系统中主要研制如下功能的ESB:支持事件规则的ESB引擎、支持流程规则的ESB引擎。

基于事件的ESB是SOA和事件驱动框架 (EDA) 两种体系架构的混合实现, ESB通过实施事件处理以将服务集成在一个基于事件的范例中, 并通过基于内容或基于规则的路由, 以便可以根据事件内容和任何外部因素的规则将事件路由到相应的服务上。分析和设计面向BPEL的流程规则模型[8]来支撑支持流程规则的ESB引擎, 可执行业务流程模拟业务交互中参与者的实际行为, 抽象流程描述业务协议, 指定协议各方相互可见的消息交换行为并隐藏他们的内部行为, 是中间件技术中提供建模工具的核心技术。

(2) 数据适配器

大数据营销平台涉及多个来源数据, 多源异构数据适配器可将不同类型数据封装为ESB总线可传输的数据类型, 是在使用ESB引擎进行数据传输之前的必要步骤。这可以有效节约因数据传输带来的系统开发与维护工作量。

针对多元大数据营销系统涉及数据类型较多及相应类型数据特点, 本课题组将研发多源异构适配器。其一, 设计将适合于系统的异构数据交换模式或数据格式, 以加快数据传输效率和数据解析速度。其二, 研发针对基于XML、GML、JSON等通用数据交换格式的适配器, 以兼容来自外部环境的数据。其三, 研发Mysql、Oracle等关系型数据库和Mongo DB[9]等非关系型数据库的适配器, 实现不同源之间数据的传导。其四, 将多源异构数据整合平台进行SOA化, 以提供服务的形式让ESB引擎使用异构数据适配器。有中间件等底层软件支持异源异构数据, 会给上层的云平台及核心服务平台带来极大的方便。

4.多源数据接入层

(1) 电视购物数据源

电视购物是指通过电视媒体发布商品信息广告以及相应的热线电话号码, 由训练有素的话务员进行“一对一”的悉心讲解及热情推荐最终达成销售, 然后通过物流单位将商品送货上门、收回货款, 这种模式就是电视购物。电视购物的销售对象主要是电视观众, 一般集中在家庭主妇和中老年人。

电视购物数据主要包括销量、产品的特征数据 (价格、品类等) 、用户的特征数据 (年龄、性别、区域等) 这些结构化数据, 同时也包括购买过程中的语音内容等非结构化数据。这些数据是多源大数据营销系统中最关键的数据, 因为电视购物数据来源于订单信息及客服与用户的网络、电话沟通, 由于客户与客服的直接交流, 增加了用户信息的可靠性和完整性, 使得该数据源具有有效性强的特点。好易购家庭购物公司是目前业界最重要的电视购物平台之一, 有多个电视购物频道, 拥有大量的电视购物数据, 是研究的重要数据来源。

(2) 电子商务数据源

网上商城是没有实体店的在线销售模式。用户的购物过程全部在网上进行, 包括网站浏览、选择商品、在线支付、物流配送等过程。经过多年的发展, 已经成为重要的商业模式之一。目前比较成熟的电子商务公司有天猫商城、京东商城等。网上购物的销售对象主要是网络使用者, 一般集中在年轻人和中年知识分子等群体中。

网上商城数据主要包括商品的销售数据和特征数据, 用户的特征数据, 以及能放映用户偏好的显性行为数据 (点赞、收藏和评论等) 和隐性行为数据 (浏览商品的时间) , 数据准确性相对通过电话形式达成交易的电视购物较弱, 同时对中老年群体的覆盖度欠缺, 电视购物数据能够形成很好的补充, 由此也可以看出使用多元数据的必要性。研究通过将好易购的电视购物与网上商城数据融合统一, 不仅可以探索出两种购物模式通过互补来实现O2O商业模式的方法, 还能够增大数据集的覆盖度和信息蕴含量, 更好的服务和支持业务发展。

(3) 社交媒体数据源

网络的不断发展, 使用户产生了在互联网上交流的需求。社交媒体就是这样的平台, 人们用来创作、分享、交流意见、观点及经验, 同时建立关系。很多网上商城本身就提供了社交功能或者可以绑定社交媒体账户, 这就为多源大数据营销平台融合社交媒体数据提供了可能。

社交数据媒体数据主要有非结构化数据, 比如用户上传的图片、视频、发表的状态和文字;以及若结构化的数据, 比如用户的基本资料和偏好;最重要的是强结构化数据, 就是整个社交媒体的图结构, 用户和用户之间是有连接的, 比如好友关系、相互关注、评价等等。这些媒体数据的使用为多源大数据营销平台带来新的可能, 同时也带来新的挑战。本课题拟采用在好易购商城中集成社交媒体账号绑定服务, 包括新浪微博微博账号、网易博客账号、豆瓣账号等社交媒体账号, 通过用户授权获得用户社交媒体信息, 为上层的核心服务中的用户个性化提供数据支撑。

(4) 商用、政府等其他数据源

除了电视购物、网上商城及社交媒体数据源, 采用其他商用Wi Fi及政府类数据源 (如商户Wi Fi信息、免费公共数据等) 进行研究有助于提高大数据分析的多样性和准确性。这些数据蕴含了大量用户上网行为信息, 如用户常用地址、上网时长、浏览网络地址类型等, 可以对用户画像中用户工作地、目前生活状态、收入等级等做出更精准的预测。

在智能终端时代, Wi Fi信息是智能设备接入互联网的重要接口, 拥有重要的门户地位。随着技术发展, 商铺Wi Fi已经相当成熟并得到用户广泛使用, 在使用过程中用户授权Wi Fi服务商获得上网时长、上网地点等涵盖用户信息的数据, 进一步利用用户画像建模用户特征。IPTV利用计算机或机顶盒与电视完成接收视频点播节目、视频广播及网上冲浪等功能, 记录了用户家庭娱乐信息, 不仅可为电视购物提供重要参考依据, 也是精准广告、商品推荐等核心服务的重要数据支撑。

四总结

本文以浙江广电集团好易购电视购物频道精准营销大数据云平台设计为蓝本, 旨在通过研究和分析“互联网+电视购物”多源大数据云平台的技术路线和关键技术, 探索电视购物与互联网融合技术平台设计和建设的关键点和新途径, 开拓融合大数据和云平台技术的“互联网+电视购物”的技术创新之路。

参考文献

[1]赵卫中, 马慧芳, 傅燕翔等.基于云计算平台Hadoop的并行k-means聚类算法设计研究[J].计算机科学, 2011, 10.

[2]黄波.基于向量空间模型和LDA模型相结合的微博客话题发现算法研究[D].成都:西南交通大学, 2012.

[3]司向辉.个性化广告点击率预测的研究和实现[D].北京:北京邮电大学, 2013.

[4]王一川.基于内容的海量文本探索式查询导引中若干关键技术的研究[D].北京:北京邮电大学, 2011.

[5]俞庆生.基于云平台的逻辑回归模型构建算法的设计与实现[J].科技通报, 2013, 06.

[6]张雪文.智能推荐系统中协同过滤算法的研究[D].上海:上海交通大学, 2008.

[7]王秀美, 高新波, 李洁.一种基于高斯隐变量模型的分类算法[J].计算机学报, 2012, 12.

[8]陈麓屹.业务流程模型的BPEL实现[J].计算机与现代化, 2011, 05.