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目 录

1引言 1

1.1开发背景 1

1.2开发目的 1

1.3本章小结 1

2系统相关介绍 1

2.1多属性决策 1

2.1.1简单介绍 1

2.1.2基于信息集结算子的多属性决策 2

2.1.3决策矩阵规范化 3

2.1.4属性权重的确定 4

2.2开发工具简介 4

2.2.1 JSP 和 Struts2.0 5

2.2.2 MySql 5

2.2.3 Tomcat 5

2.2.4 MyEclipse 5

2.3本章小结 5

3系统分析 5

3.1可行性分析 5

3.2需求分析 6

3.2.1 功能需求 6

3.2.2 业务流程分析 6

3.2.3 数据库需求分析 6

3.3商品多因素排序算法分析 9

3.3.1决策矩阵的规范化处理 9

3.3.2各属性权重的确定 10

3.3.3计算综合属性值 11

3.3.4商品排序 11

3.4本章小结 11

4系统设计 11

4.1系统总体设计 11

4.2系统详细设计 12

4.3数据库设计 12

4.3.1数据表设计 12

4.3.2数据表关系 16

4.4本章小结 16

5系统实现 16

5.1界面设计 17

5.1.1系统搜索界面 17

5.1.2商品显示页面 19

5.1.3商品详情页面 25

5.1.4商品购买页面 25

5.1.5个人主页 26

5.2本章小结 28

6总结 28

参考文献 29

致谢 30

购物网站商品多因素排序系统的设计与开发

江仁祥

，China

Abstract: Multi-factor commodities sorting system for shopping site in user-centered plays a very important role in improving the user's shopping efficiency. In the thesis, according to the user's demand of multi-index commodities being sorted by site while shopping, we adopt multiple attribute decision making model to analyze and design, and use JSP technology and MySql database to realize multi-factor commodities sorting system. The system includes user browse module and purchase module and the result of the Research is mainly displayed in the browse module, through comprehensive of commodity prices, sales and seller credit to sort the commodities by the system and displayed, and users can quickly find the target commodity to purchase and the system deals with the order, finally, and synthetically sorting greatly improve the efficiency of shopping. The article focuses on the process of the system realization, including feasibility analysis, requirement analysis, algorithm analysis, database design and system realization. The system is easy to use with beautiful interface, stable operation. The system has an important significance to improve the efficiency of online shopping.

Key Words: Multiple attribute decision-making; Struts2.0; JSP; Shopping site

1引言

1.1开发背景

时代飞快发展，人们的生活日新月异，网络技术的高速发展为人们的生活添加了许多的便利，网络购物就是其中一个重要的部分。如今网购成为人们生活的重要依赖。小到油盐酱醋，大到家电家具等等，人们都可以通过网络在拥有这些商品的平台进行交易，这样还可以对不同商家的商品进行比较，足不出户也可以“货比三家”，这样为人们提供了很大的便捷。我们称这些平台为网上购物平台，根据商业模式目前可以分为自营式电商平台和第三方电子商务交易平台。

从交易规模的角度来看，第三方电子商务平台于网络购物市场中始终保持稳定增长的趋势。从业务结构的角度来看，在第三方电子商务平台的总交易额中，以淘宝为代表的C2C业务占了87.8%。可以看到C2C业务在第三方电子商务中占着相当大的比重。根据统计的数据显示2011年第三方交易平台上群体数量达8300万人，个人网店数量达1620万家^[5]。可以看出网购平台已经形成了一定规模，在网购的重要性日益增加的时代，作为电商网站为用户提供更优质的商品服务至关重要。如何让用户能够高效方便地进行网购是电商网站的关心目标，目前在用户面前出现的问题是电商网站经常只是按商品的单一属性进行排序显示给用户，例如只是按照价格、销量、卖家信用度等属性。在C2C交易中，许多有过网购经验的用户表示仅仅凭借单个属性很难选择令自己满意的商品，自己也难以综合商品的多个属性进行权衡比较。如此一来用户便难以在短时间内有效地找到价格合理并且质量可信度高的商品，购物网站缺乏适合的商品多因素排序策略能够让用户短时间内找到最接近其所求的商品。最终导致人们在购物过程中，完成一次购物会消耗很长的时间。因此，用户迫切需要一种购物网站能实现不同商品可以进行多因素综合排序的功能。

1.2开发目的

针对当前网购网站出现的缺乏合适的商品多因素排序策略问题，设计并实现一个多因素排序系统，该系统可以通过给商品的价格、近三个月的销量、近三个月的评价数、商品品牌知名度以及卖家的信用度多属性分配合适的权重进行权衡再对商品综合排序，并且可以根据用户偏重某个属性进行权重重新分配，从而能更好显示给用户其可能感兴趣的商品，提高购物的效率。该系统可以更好地服务用户快速找到满足需求的性价比合理的商品，优化C2C的购物环境。

1.3本章小结

本章节详细地介绍本系统的开发背景和开发目的。

2系统相关介绍

2.1多属性决策

2.1.1简单介绍

当决策者想要做决策的对象仅拥有单一属性的时候，能够很容易地选择最佳方案，然而当我们在实际生活中需要对具有多维性、联系性和层次性等复杂的决策对象坐选择的时候，情况显然复杂了些。当决策者面对这些具有复杂性质的决策对象时，需要通过考虑多属性决策才能选出最适合决策对象的均衡方案。

2.1.2基于信息集结算子的多属性决策

首先介绍一些常用的信息集结算子，例如：加权算术平均算子（WAA）、加权几何平均算子（WGA）、有序加权平均算子（OWA）等。基于这些算子，我们可以找到一些简介实用的多属性决策策略^[3]。基于本课题，我们着重介绍基于WWA算子的多属性决策策略。

这里对一些要用到的基本概念做一些介绍说明：

定义1 令是一组给定的数据，函数若

(2.1)

则称函数为算数平均算子(arithmetic averaging(AA)operator)。

定义2 令函数WAA：，是一组给定的数据，若

(2.2)

其中是数据组的权重向量，，R为实数集，则称函数WAA为加权算术平均算子(weighted arithmetic averaging(WAA) operator)。

上述算子的特点：仅需要对数据组中的各个数据进行加权，即根据每个数据的重要程度赋予合适的权值，再对加权后的数据进行集结。

这里介绍基于WWA算子多属性决策方法的详细步骤：

步骤1：对于某个多属性决策问题，令为方案集，为属性集，各个属性的权重信息完全未知。对于方案，按属性进行测度，可以得到关于的属性值，从而构成决策矩阵，如表2.1所示。

表2.1 决策矩阵A

这里需要对决策矩阵A做规范化处理，得到规范化矩阵。

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