基于中间件技术的智能导购组件的设计与实现

－3282－
0引言
随着Internet 安全技术的不断完善，网上购物成为了电子商务中的新热点。

对商家来说，构建低成本、高访问量和高交易量的购物网站是商家开展网上购物的初衷。

在购物网站繁多的情况下，如何吸引客户，除了优惠的价格、完善的售后服务以外，越来越多的客户开始重视售前服务和沟通。

因此，“以客户为中心”的营销理念已成为现代企业战胜对手的“尚方宝剑”。

因此，我们可以通过开发一个提供智能导购功能的组件来实现：
通过对用户来访信息（谁来交易、
什么样的交易、交易成败的原因）分析，为适时调整网站经营策略提供决策依据。

通过在购物网站中引用该组件，可以较好地实现“以客户为中心”，实时获得客户的相关信息。

1系统功能设计
智能导购组件要实现的主要功能有：
(1)反射性：通过观察客户的访问网站内容的轨迹，获得
客户购物的偏好数据（即客户对哪一类的商品感兴趣）。

(2)持续性：组件为每个客户维护一份个人偏好，对于任何一个注册客户而言，他的个人偏好的生命期是一直持续的。

(3)自适应性：智能导购较突出的特点是它能自动去适应客户的偏好，追随客户偏好的变化。

从功能划分上看，智能导购组件的功能模块如图1所示。

(1)偏好获取子系统，能从客户历次的访问和购买历史中，自动学习模仿客户的偏好。

(2)偏好筛选子系统，用于替客户筛选出尽量符合客户购买偏好的价值较高的信息。

系统针对以上功能的解决方案为：①对于客户偏好的获取，可以看作是对于客户偏好的“适应”。

系统随时记录下客户最近的购买偏好，对出现稳定的偏好系统对其加强，反之则
收稿日期：2005-10-11。

作者简介：杨淑萍(1963－)，女，山西怀仁人，硕士，讲师，研究方向为电子商务技术；聂哲(1970－)，男，湖南益阳人，硕士，副教授，研究方向为电子商务技术。

基于中间件技术的智能导购组件的设计与实现
杨淑萍，聂
哲
(深圳职业技术学院软件工程系，广东深圳518055)
摘
要：网上购物发展到今天，如何体现“以客户为中心”，实现个性化服务是未来网上购物的发展趋势。

提出了构建一种智能导购组件，购物网站通过集成该组件，可以根据客户的购买经历和购买倾向来向客户自动推荐其感兴趣的产品，并能根据用户的购买过程来自动获取用户个人购物偏好，从而使得商家能有针对性地为客户提供个性化服务。

关键词：智能导购;偏好获取;偏好筛选;组件;中间件中图法分类号：TP311.52
文献标识码：A
文章编号：1000-7024(2006)17-3282-02
Design and implementation of intelligent E-shopping component
based on middleware technology
YANG Shu-ping,
NIE Zhe
(Department of Computer Software,Shenzhen Polytechnic,Shenzhen 518055,China )
Abstract ：E-shopping is changing human's life.How to build a E-shopping website which can give the customer some intelligent guides is more important.
This article designs and implements a intelligent E-shopping component based on middleware technology,which
can commend the interested goods to the customer automatically based on the customer's E-shopping taste.The enterprise can provide personally service to the customer based on component analyzed result.
Key words ：intelligent E-shopping;getting E-shopping taste;filtrating E-shopping taste;component;middleware
2006年9月计算机工程与设计
Sept.2006
第27卷第17期Vol.27
No.17
Computer Engineering and Design
图1系统结构
购买意向
偏好获取子系统
偏好筛选子系统
搜索结果搜索请求客
户
搜索
偏好修正
按
偏
好
排
序商品资源库
偏好资源库
淘汰，从而使系统能不断接近客户的当前偏好，进而接近客户
的真正偏好。

②在客户的偏好被获取后，系统基于这种偏好对
候选的商品做出评价，排序并得到一个当前的推荐商品集，通
过向客户推荐该商品集的方式，真正实现“个性化导购服务”。

2系统结构设计
2.1偏好获取子系统的设计
偏好获取子负责客户的偏好信息的获取和维护。

获取客
户偏好有两种途径，被动获取和主动获取。

被动获取是让客
户填写一份偏好信息表，系统将之规格化后存入偏好数据库
中；主动获取就是指系统根据客户的购买行为，主动捕捉客户
的行为倾向，依此修正偏好数据库中现有的偏好。

每种商品都有自己的各项特征，经过特征提取后，同类的
商品可以看作是由一组相同的特征项Ti构成，对于每一商品，
其可以表示为[W]=∑TiWi。

其中，Wi表示对特征项Ti的权
值。

不同的商品，其相应的Wi不同。

对客户来说，对商品的偏好可以认为是[D]=∑TiDi。

其
中，Di表示该客户对于该类商品的特征项Ti的偏好权值。

Di
越大，就表明用户倾向于购买在该特征项取值大的商品。

因此，系统的关键是如何根据客户的行为倾向来确定对
某类商品特征偏好的权值。

由于主动偏好获取的任务是从客户每次的购买记录中适
应他的购买倾向，系统的关键是如何根据客户的行为倾向来
确定对某类商品特征偏好的权值。

由于主动偏好获取的任务
是从客户每次的购买记录中获得他的购买倾向，因此，我们可
以采用人工智能的基于样本的归纳学习的方法来获得。

但是，由于基于样本的归纳学习的目标是某个静态的结
果，而客户的偏好却在不停地变化之中，此外，由于基于样本
的归纳学习需要大量的样本，这在智能导购中也是不太现实，
因为我们不可能先让客户有大量购买行为之后，才提供合理
的筛选服务。

因此，我们需要改变传统的学习过程。

通过采用“投票
机制”来获取样本品特征偏好权值。

设客户对某类商品M特征项Ti的偏好权重为Di，客户从
商品集中选择了M类商品共N个，每个商品的特征项Ti的权
值为Wi，那么本着“投票机制”的策略，则对特征项Ti的偏好
权值调整后就是
Di^＝（Ｎ*Di+∑（Wi
,
Tn）为其n维坐标。

此时，客户对商品的偏好特征项权值（D1,
D2,
－3283－
temp,255,FileName);
keyValue1=temp.ToString();
//以下省略的代码分别读取database、uid、pwd关键字对应的值，保存keyValue2等变量中
...
try
mySQL.Open(keyValue1,keyValue2,keyValue3, keyValue4);//按照读取的参数配置连接数据库
catch
{WritePrivateProfileString("databaseconfig", "connection","false",FileName);
write_ini();}
}
（3）配置文件写入模块
write_ini（）用于将当前数据库连接的参数配置值写入INI 文件中，其主要代码如下
private CSQL mySQL=new CSQL();
//在INI文件中写入各关键字的值
WritePrivateProfileString("databaseconfig","server", keyValue1,FileName);
WritePrivateProfileString("databaseconfig","database", keyValue2,FileName);
WritePrivateProfileString("databaseconfig","uid",keyValue3, FileName);
WritePrivateProfileString("databaseconfig","pwd",keyValue4, FileName);
try
{mySQL.Open(keyValue1,keyValue2,keyValue3,key-Value4);
//连接成功，在INI文件中写入connection关键字的值为true
WritePrivateProfileString("databaseconfig","connec-tion","true",FileName);}
catch
{MessageBox.Show("数据库连接未成功,请重新配置数据库连接参数!","提示信息");
WritePrivateProfileString("databaseconfig","connec-tion","false",FileName);}
当在调用WritePrivateProfileString（）对INI文件进行写操作的时候，如果此时在INI文件中已存在相同的段落名称和关键字，则将覆盖此INI信息。

3结束语
通过上面的这些介绍，可以看到C#操作INI文件的过程，其实就是C#调用Win32的API函数的过程，掌握了如何在C#申明Win32的API函数，再来操作INI就显得非常简单。

在此基础上，本文通过INI文件用C#编程实现参数化连接数据库，使得数据库的连接变得更加灵活。

此外，对于C#开发的数据库应用系统中其它参数配置的实现，同样也可以借鉴本文介绍的配置方法。

参考文献:
[1]李然.INI文件在PowerBulder中的应用[J].辽宁工学院学报,
2003,(2):33-35.
[2]胡君红,陈绪君.PB对注册表和INI文件的读写实现数据库连
接[J].计算机系统应用,2002,(6):63-65.
[3]张翔.应用Delphi实现对INI文件和注册表的动态读写[J].吉
林化工学院学报,2001,(1):46-48.
[4]王华杰,李律松,孙一波.精通C#数据库开发[M].北京:清华大
学出版,2004.
[5]刘瑞新,马骏,何欣.C#网络编程及应用[M].北京:机械工业出版
社,2004.
[6]刘烨,吴中元.C#编程及应用程序开发教程[M].北京:清华大学
出版,2003.
(2)偏好筛选Bean
偏好筛选的目的是根据客户的偏好，对商品集库进行筛选，将相似度高的商品以邮件方法发送给相应的客户或客户登陆时显示个性化页面（显示他感兴趣的商品）。

因此，我们可以用实体Bean来实现。

在该实体Bean中，保存有每一个客户的信息，当某一个客户登陆时，从偏好数据库中读取该客户的偏好数据，并根据其偏好数据对商品集数据库进行筛选，按照相似度返回推荐商品集。

客户端可以将该推荐商品集的商品显示给客户。

4结束语
通过采用智能导购组件，构造具有智能化的电子商务购物网站，根据客户的购买经历和购买倾向来来向客户自动推荐其感兴趣的产品，并能根据用户的购买过程来自动获取用户个人购物偏好，从而使得商家能有针对性地为客户提供个性化服务。

参考文献:
[1]祁明,卓光辉.多智能代理网络购物系统的设计与分析[J].计
算机工程与设计,2001,22(3):12-15.
[2]闵君,邓晓.智能导购agent系统的研究[J].控制与决策,2003,
(4):498-499.
[3]王勋,费玉莲,魏贵义.基于智能学习的网络辅助浏览技术研究
[J].计算机工程与设计,2003,24(2):1-3.
[4]贺玉珍,徐学洲.一个基于Agent系统网上购物系统的模拟[J].
运城学院学报,2003,(5):25-26.
[5]张小峰,张福增,李明,等.偏好关系下的最优约简求解算法研究
[J].计算机工程与设计,2005,26(8):2103-2106.
[6]王玉英,陈平.反射技术与软件的适应性[J].计算机工程与设
计,2003,24(10):26-29.
[7]聂晶,王乘.基于Agent的个性化电子商务系统研究[J].计算机
仿真,2004,(3):124-126.
(上接第3283页)
－3286－。