基于SSM的化妆品销售网站

基于SSM的化妆品销售网站

摘  要

本次毕业论文题目为化妆品销售网站的设计与实现，首先介绍了化妆品销售网站的选题意义，然后对相关领域的目前状况进行了介绍，并对相关关键技术进行了讨论，最后说明了化妆品销售网站的应用前景。

本系统由两个大模块组成：前台用户界面的实现，后台管理员对化妆品销售网站的管理。该系统主要分为前台和后台两大模块，前台主要功能包括：用户注册、用户登录、网站公告、查看商品、商品详情、推荐商品、猜你喜欢、加入购物车、加入收藏、立即购买、添加评论、个人中心、修改密码、我的订单、我的收藏等功能。后台主要功能包括：用户管理、管理员管理、网站公告管理、商品类型管理、商品信息管理、订单信息管理、订单评价管理等功能。

根据系统所需功能，决定以J2EE为开发平台，基于SSM框架，采用MySQL做后台数据库，选择功能强大的Eclipse为开发工具，利用软件工程思想和方法，总体上用结构化生命周期法进行系统分析和设计，采用快速原型法来实现，系统本系统界面友好，而且操作更加简单，减少了用户学习操作的额外负担。该系统使用了功能强大的Java Web开发技术，前台页面使用JSP。同时系统使用了基于MVC机制的SpringMVC技术。作为Web应用的一个比较成熟的开发模式——MVC模式把应用程序抽象为Mode（模型）、View（视图）、Controller（控制器）三个功能截然不同的部分，三者对于整个系统是相对独立的工作，但各部分之间又紧密联系，共同完成系统的各项功能。使操作方便，可维护性强。经过大量的测试，基本符合用户需求。

关键字：化妆品销售网站, Java，SSM，MySQL数据库

Abstract

The topic of this graduation thesis is the design and implementation of cosmetics sales system. Firstly, it introduces the significance of the topic selection of cosmetics sales system, then introduces the current situation of relevant fields, discusses the relevant key technologies, and finally explains the application prospect of cosmetics sales system.

The system consists of two modules: the realization of the foreground user interface and the management of the cosmetics sales system by the background administrator. The system is mainly divided into two modules: foreground and background. The main functions of the foreground include: user registration, user login, website announcement, viewing goods, commodity details, recommending goods, guessing what you like, adding shopping cart, adding collection, buying now, adding comments, personal center, changing password, my order, my collection and so on. The main functions of the background include: user management, administrator management, website announcement management, commodity type management, commodity information management, order information management, order evaluation management and other functions.

According to the required functions of the system, it is decided to take J2EE as the development platform, based on the SSM framework, use MySQL as the background database, select the powerful eclipse as the development tool, use the ideas and methods of software engineering, generally use the structured life cycle method for system analysis and design, and use the rapid prototyping method to realize the system. The system has friendly interface and simpler operation, which reduces the additional burden of user learning and operation. The system uses the powerful Java Web development technology, and the foreground page uses JSP. At the same time, the system uses spring MVC technology based on MVC mechanism. As a mature development mode of web application, MVC mode abstracts the application into three distinct parts: mode, view and controller. The three parts work relatively independently for the whole system, but they are closely related to each other to complete the functions of the system. The utility model has the advantages of convenient operation and strong maintainability. After a large number of tests, it basically meets the needs of users.

Keywords: Cosmetics sales system, Java, SSM, MySQL database

目  录

摘  要

Abstract

1 绪论

1.1 项目背景

1.2 研究意义

1.3 国内外现状

1.4 本系统概述

2化妆品销售网站分析

2.1 系统需求分析

2.1.1 功能需求

2.1.2 性能需求

2.2 系统可行性分析

2.2.1 技术及开发方法可行性

2.2.2 管理可行性

2.2.3 经济可行性

2.3 业务流程分析

3化妆品销售网站设计

3.1 系统物理环境配置

3.2 系统规划

3.3 系统概要设计

3.4 数据库设计

3.4.1 概念设计

3.4.2 逻辑设计

3.4.3 物理设计

3.5 系统详细设计

3.5 系统详细设计

3.5.1 普通用户模块设计

3.5.2 管理员模块设计

4化妆品销售网站实现

4.1 系统技术实现

4.1.1 JAVA技术

4.1.2 Tomcat服务器

4.1.3 MySQL数据库

4.1.4 SSM框架

4.1.5 MVC设计模式

4.1.6 B/S结构

4.2 网站首页模块实现

4.3 注册会员模块实现

4.3.1 在线注册模块

4.3.2 购物车管理模块

4.4管理员模块实现

4.4.1 商品信息模块

4.4.2 订单管理模块

4.4.3 用户信息模块

4.4.4 商品类型模块

4.4.5 订单评价模块

5 系统测试

5.1 系统测试方法

5.1.1 系统测试计划

5.1.2 系统测试工具

5.1.3 系统测试方法和测试类型

5.2 系统测试的目的和原则

5.3 系统测试

5.3.1 系统登录测试要点

5.3.2管理员输入输入测试要点

5.3.3数据输入测试要点

5.4 系统测试效果

6 结 论

致  谢

参考文献

1 绪论

1.1 项目背景

随着互联网+时代的到来，人们的购物方式由传统的线下方式转变为线上方式，越来越多的消费者利用移动智能终端即可实现随时、随地、随心的线上购物。如何为海量用户提供便捷、高效、省心的购物平台和友好线上购物环境成为许多电商日益关切的购物平台优化改进内容之一。目前，众多线上购物平台如天猫、京东、亚马逊等都推出了商品推送功能，用以快速吸引客户。商品推送的本质是基于大数据分析，包括用户购买习惯、用户关注点以及各种商品的销量等。通过分析用户在不同时间段对不同商品的购买期望，筛选出用户最有可能购买的若干种商品并推荐给用户。

本化妆品销售网站以帮助用户挑选感兴趣的商品，提高用户购物效率减少搜索时间从而优化用户购物体验为目标，设计并实现了一个包含智能推荐、商品展示及选择、在线支付、售后服务以及智能管理功能的化妆品销售网站。本课程设计的创新之处主要是通过采用高性能的选择过滤算法，向消费者进行商品智能推荐，一次性、大概率命中客户需求，节省用户浏览和搜索商品的时间，提高购物效率。本课题所涉及到的功能基本都是现代购物平台所包含的应用功能，在本次设计毕业设计之前，已经学习过并且熟悉使用JAVA语言的基础编程，熟练使用eclipse等java开发工具，并且熟悉MySQL数据库的使用，熟悉使用MVC等主流开发模式和框架，并且对于WEB方面的技术也有一定的了解和实践，对于各种算法都有过深入学习。TCP/IP是Internet中最基本的协议，被大家认识的也最为广泛，熟练掌握了其协议框架和socket套接字各种函数的使用，这样就能做好网络的通信工作。所以本人有能力和信心完成该课题的开发。

1.2 研究意义

在互联网技术尚未广泛应用的早期，每个公司的信息交换和产品信息处理都是人为地进行的。长期以来，旧产品信息的管理方法无法满足公司大量产品信息的快速处理和统计需求，并且无法适应时代的发展，因此有一种新技术的开发是必要的，并将改善当前的状况。当今社会已进入信息时代。由于社会各个领域的信息技术革命，日新月异。随着时代的发展，随着各公司的发展，计算机和Internet技术已经融入到各公司的正常工作中，以应对不断增长的信息需求。化妆品销售网站随着时代的发展而应运而生，从而建立了现代企业可以随时应对这些新形式的新产品信息管理模式的要求，信息网络必定是一种理想的选择。化妆品销售网站具有创新和革命性的特征和意义。

长期以来，公司一直使用90年代开发的Web信息系统执行化妆品销售网站的日常管理。传统管理流程存在各种缺陷。首先，处理业务流程（例如各种信息的注册和更新）的效率很低。次低的处理能力。一段时间以来，可以提供服务的用户数量是有限的。针对上述诸多缺点，本文研究了一种功能更完善的网络信息系统，解决了上述问题，提供了快速的信息检索功能和快速的信息管理流程，通过化妆品销售网站为用户提供了便利。

1.3 国内外现状

一个网站是否能准确的把握消费者的需求，提高消费者的购物体验，与其智能推荐功能密切相关。智能推荐主要分为两种：历史推荐和未来推荐。历史推荐主要是通过对商品进行标注，并对其相关特征进行提取，结合形成该商品的特征属性。根据用户的购买习惯，通过将用户购买的商品的特征属性与数据库中其他商品的特征属性进行比对，来推荐给用户类似商品。历史推荐可以推荐给用户与其购买习惯相似的商品，但无法为用户提供新的感兴趣的商品，这就需要采用协同的思想。协同算法根据用户的购买记录找到购物习惯相类似的用户，通过相似的用户群进行推荐，在此方面国内的学者之前通过基于张量分解和基于聚类的想法完成了算法的实现。

随着互联网技术的不断发展，用户的交互变得频繁，网络数据的规模日益庞大，传统推荐算法已经无法满足实际的需求。主要有两个原因:第一，传统算法中往往只考虑用户之间或产品之间的二元关系，忽视了多种属性特征之间的联系，因而无法保证推荐系统的准确率。第二，未区分系统中实体的特征差异，导致无法根据相关特征有效地识别出不同实体的重要性，从而可能忽略部分潜在的重要性内容。针对传统推荐算法并未考虑系统中的实体差异、忽视数据的多特征属性的问题，基于张量分解的用户聚类个性化标签推荐算法能有效的解决以上问题。

此外，Agrawal 等人在1993年提出了关联规则概念，通过寻找数据库中不同商品之间的关联性，获得消费者购买商品的一般规则，以此来解决对购物篮的的分析问题，从而科学的指导商家合理规划自己的库存，制定正确的商品营销策略。Apriori算法是Agrawal和Strikant于1994年提出的第一个关联规则挖掘算法，其思想是采用迭代搜索的方式，这样不可避免的需要多次对数据库进行搜索，其计算消耗的时间和内存很大。对于Apriori算法存在的问题，已经有很多改进的策略，例如基于垂直事务关系和基于多叉树和Spark的改进方法。

针对Apriori算法需要多次扫描数据库的缺陷，国内学者提出一种基于垂直事务关系的改进方法。该方法对原始事务数据库扫描后，采用项集事务垂直对应关系的位集合数据存储结构，并构建逻辑生成候选项集策略，利用数值统计的方法生成候选项集并确定频繁项集，实现关联规则的挖掘。

1992年Goldberg、Nicols、Oki和Terry首次提出协同过滤的概念，协同过滤算法的核心体现在“协同”两个字上，协同体现在通过分析消费者的购买记录，找到消费者感兴趣的内容，然后寻找与当前消费者兴趣相似或者购买习惯相同的其他消费者，将其他消费者感兴趣的内容推荐给当前消费者。此算法的现实依据是人们在购物的时候往往会咨询身边的朋友来帮助自身做出购买决定。协同过滤算法也存在着以下四个方面的问题：1.数据稀疏问题2.冷启动问题3.兴趣漂移问题。数据稀疏问题是智能推荐系统中普遍存在的问题，消费者不可能对数据库中每一项商品都做出评价，所以在对消费者进行兴趣评估计算时会因缺少准确的评价数据，而产生推荐结果不够精确的问题。除此之外，消费者的兴趣会因受到周围环境的影响以及年龄的增长而发生改变，推荐系统很难根据购买记录来敏锐的捕捉到这点。

1.4 本系统概述

化妆品销售网站，其核心思想是提供一个多样化的用户界面，向外界展示网上购买商品推荐的优越性。将其应用到数字信息化领域，将极大满足用户的需求。本课题的开发工具为Eclipse，开发语言是JSP 等开发语言，后台数据库采用MySQL数据库。

化妆品销售网站主要由前台用户登录系统，后台管理员管理系统两个部分组成。本课题主要功能详解如下：

用户登录系统：查看商品详细信息，查看更多商品，加入购物车，确认订购信息，修改购物车，部分删除购物车信息，清空购物车和提交订单等购物网站常见功能。管理员管理系统：用户管理，商品分类管理，商品信息管理，订单管理以及公告管理。

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