摘  要

 

这些年来，数据挖掘这一技术的横空出世对于人们的生活造成了极大的促进和影响，众所周知的一点就是当今生活中存在庞大且可以广泛使用的数据，将这些空洞的数字符号转化成可以利用的数据信息将是一笔巨大的财富。而随着电商市场的不断扩大和发展以及推荐算法的不断完善和进步，人们发现电商系统中的数据蕴含着巨大的商业价值，因此协同过滤等越来越多的数据挖掘方法被应用于电商系统当中。针对这一现象，本文将对智能商品推荐算法应用于电商平台的建设作出模拟实验和探索，在对系统进行测试后找出系统的错误和不足，提出个人改进观点。

关键词：数据挖掘，跨境电商，协同过滤算法，智能商品推荐目  录

基于智能商品推荐的B2C跨境电商平台建设 1

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状概述 1

1.3 研究内容 2

1.4 本章小结 2

第二章 智能商品推荐电商系统的需求分析 3

2.1 系统需求分析 3

2.2 系统构成 3

2.3 系统功能与业务流程 3

2.4 本章小结 6

第三章 智能商品推荐电商系统的设计 7

3.1 开发环境及工具选择 7

3.2 系统软件架构及功能设计 7

3.3 数据库设计与实现 9

3.4 本章小结 12

第四章 智能商品推荐电商系统的实现 13

4.1 管理员端 13

4.2 用户端 25

4.3 本章小结 32

第五章 智能商品推荐电商系统的测试分析 33

5.1 系统功能测试 33

5.2 测试结果分析 35

5.3 本章小结 35

第六章 结  论 36

参考文献 37

致  谢 38