个性化推荐系统分析与设计——系统分析设计与开发方法课设.

课程设计报告

课程名称系统分析设计与开发方法

课题名称个性化推荐系统的分析与设计

专业信息管理与信息系统

班级

学号

姓名

指导教师

2016年11 月4 日

一、设计内容与设计要求

1．设计内容：

见附录

2．设计要求：

1）．设计正确，方案合理。

2）．界面友好，使用方便。

3）．建模语言精炼，结构清晰。

4）．设计报告4000字以上，含建模语言说明，用户使用说明，UML建模图。

5）．上机演示。

二、进度安排

第十五周星期一下午2：00——6：00，星期二下午2：00——6：00，星期五下午2：00——6：00

第十六周星期一下午2：00——6：00，星期二下午2：00——6：00，星期三下午2：00——6：00

附：

课程设计报告装订顺序：封面、任务书、目录、正文、评分、附件（A4大小的图纸及程序清单）。

正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

附录：

设计课题1：个性化推荐系统的分析与设计

一、问题描述：

对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计，对购物流程进行分析，对购物中关键环节进行设计，实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。

二、功能要求：

1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。

2、写出系统需求报告，说明系统的功能。

3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。

4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图；及组件图和配置图）

三、建模提示：

1、使用Enterprise Architect 8.0建模。

2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。

四、其它

对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后，完善系统的其它功能，特别是售后以及客户关系管理。

目录

1. 概述 (1)

1.1系统的背景分析 (1)

1.2个性化推荐系统介绍 (1)

2.个性化推荐系统的分析与设计系统的SWOT分析 (2)

2.1. 优势与劣势分析 (2)

2.2.机会与威胁分析 (3)

3.系统的领域分析（四色建模法） (4)

3.1时标性对象（moment-interval） (5)

3.2人，地点，物（party/place/thing） (5)

3.3角色（role） (6)

3.4描述对象（description） (7)

4.系统的主要模型图 (8)

4.1用例图 (8)

4.2类图（功能逻辑类） (10)

4.3时序图、协作图 (11)

4.4状态图 (14)

4.5.总体结构图 (15)

5.总结 (16)

6.参考文献 (16)

7 评分表 (17)

1.概述

1.1系统的背景分析

随着信息化水平的提高，网络己成为人们学习、工作和生活的重要组成部分。如何在浩瀚的知识海洋中找到所需信息，己经越来越引起人们的关注。

传统的网络服务没有考虑到用户差异，而以拓展信息范围，增加信息深度的方法为不同用户提供相同的信息空间。面对巨大的数据源，用户迫切需要一种能够根据自身特点自动组织和调整信息的服务模式，这就为电子商务推荐智能系统的产生和发展提供了契机。

随着电子商务规模的逐渐扩大,网上商品的种类和数量也快速增长。商品不断丰富,顾客购物选择的余地大大扩展,但顾客往往需要花费大量的时间才能找到合适的商品。这种浏览大量无关信息和商品的过程无疑会给消费者带来极大的不便,从而可能造成客户流失。

1.2个性化推荐系统介绍

(1) 个性化推荐的定义：

随着电子商务规模的逐渐扩大，网上商品的种类和数量也快速增长。商品不断丰富，顾客购物选择的余地大大扩展，但顾客往往需要花费大量的时间才能找到合适的商品。这种浏览大量无关信息和商品的过程无疑会给消费者带来极大的不便，从而可能造成客户流失。为了解决这些问题，个性化推荐系统应运而生。个性化推荐是根据用户的资料信息、兴趣爱好和以往购买行为，向用户推荐其可能感兴趣的信息和商品。个性化推荐系统是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物过程提供完全个性化的决策支持和信息服务。

(2) 个性化推荐的作用：

成功的个性化推荐系统，向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成交易，即将电子商务网站的浏览者转变为购买者；在用户购买过程中向用户推荐自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，有效提高电子商务系统的交叉销售；为用户提供个性化的推荐服务的同时，与用户建立长期稳定良好的关系，从而有效保

留客户，提高客户的忠诚度，防止客户流失。

(3) 知名购物网站中个性化推荐应用：

淘宝网站为例，在登录已买到的宝贝页面，除了可以查看到用户购物历史记录，还有推荐内容，如：“您可能对这些宝贝感兴趣”；购物车页面的推荐，如：“您可能感兴趣的宝贝”、“猜你喜欢的”。当当网为例，网站商有个性化推荐模块网站上有专门栏目“猜你喜欢”，点击进入，再分为“您可能感兴趣的商品”“和您兴趣相似的顾客还关注”；在已购商品页面，有推荐“根据您购买的商品，当当猜您会喜欢”。进入卓越亚马逊网站，提示用户“您好. 请登录以获取为您订制的推荐”。

2.个性化推荐系统的分析与设计系统的SWOT分析

2.1. 优势与劣势分析

(1) 优势：能收集用户特征资料并根据用户特征，如兴趣偏好，为用户主动作出个性化的推荐。而且，系统给出的推荐是可以实时更新的，即当系统中的商品库或用户特征库发生改变时，给出的推荐序列会自动改变。这就大大提高了电子商务活动的简便性和有效性，同时也提高了企业的服务水平。

将电子商务网站的浏览者转变为购买者：电子商务系统的访问者在浏览过程中经常并没有购买欲望，个性化推荐系统能够向用户推荐他们感兴趣的商品，从而促成购买过程。

提高电子商务网站的交叉销售能力：个性化推荐系统在用户购买过程中向用户提供其他有价值的商品推荐，用户能够从系统提供的推荐列表中购买自己确实需要但在购买过程中没有想到的商品，从而有效提高电子商务系统的交叉销售。

提高客户对电子商务网站的忠诚度：与传统的商务模式相比，电子商务系统使得用户拥有越来越多的选择，用户更换商家极其方便，只需要点击一两次鼠标就可以在不同的电子商务系统之间跳转。个性化推荐系统分析用户的购买习惯，根据用户需求向用户提供有价值的商品推荐。如果推荐系统的推荐质量很高，那么用户会对该推荐系统产生依赖。因此，个性化推荐系统不仅能够为用户提供个性化的推荐服务，而且能与用户建立长期稳定的关系，从而有效保留客户，提高客户的忠诚度，防止客户流失。