基于行为分析智能推荐购物搜索引擎的设计与实现

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基于行为分析智能推荐购物搜索引擎的设计与实现

【摘要】： 随着技术的进步与人们观念的改变,网络购物逐渐进入人们的生活,然而,网络卖家与顾客之间的信息交流障碍极大地影响了网络购物的发展,为了使顾客能方便的获得产品信息并且进行对比得出最适合自己的产品,本文致力于开发一款基于智能推荐的购物搜索系统。同时,伴随着手机终端与无线网络的进步,手机与互联网已经密不可分,手机客户端购物搜索引擎能够起到实时搜索、降低购物成本等作用。因此,本文在智能推荐购物搜索系统的基础上,将手机客户端购搜索纳入到本文的研究内容中,更好地满足用户的需要。本系统应用到的关键技术主要包括Lucene的应用,手机客户端开发,基于行为分析的智能推荐,基于MVC架构的J2EE平台,数据库的设计与应用,作者在系统中完成的部分主要包括：系统的设计、基于Lucene的搜索和Lucene索引的创建、数据库设计与开发、J2EE平台的搭建、JSP页面的设计与实现、用户日志记录与行为分析。整个系统主要分为三个部分：搜索服务器、行为分析系统、Lucene搜索系统。搜索服务器可以通过手机客户端和浏览器两种方式访问,实现了六大功能：基本搜索、下拉框提示、产品评论搜索、产品评论发表、产品信息搜索、相似产品查询。lucene搜索系统包括lucene搜索和lucene索引的创建,行为分析系统主要是通过用户行为日志分析出用户关注点。本文主要对这个系统的设计和作者所完成的部分的实现做了详细的描述,并且对系统的浏览器访问进行展示。作者参与了整个系统的设计与开发,系统现在仍处于开发之中。由于一些需求的变更与手机客户端开发的需求,本系统还处于不断的修改与完善中,已经完成的部分运行稳定,与预期效果一致。

【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011

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