商品评论范文

导语：如何才能写好一篇商品评论，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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关键词：情感词典；word2vec；情感分析；电商平台

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）05-0143-03

Abstract： Product reviews can be treat as the feedback of user on the purchased of goods，Which，to a certain extent， represents the user's focus on the commodity and emotional tendencies， has important research value to the enterprise. This paper proposes an extension method of emotional lexicon based on word2vec， in order to construct affective dictionary of sentiment platform for sentiment orientation analysis. In experiment， we use the method of expanding the emotional words of sentiment dictionary combine with improved sentiment word polarity algorithm for the sentiment analysis of Tmall care commodities reviews， Finally，The experiments prove the effectiveness of the method.

Key words： Sentiment Lexion ； word2vec； sentiment analysis ； E-commerce platform

随着计算机和互联网技术的发展，各种电商平台纷纷涌现。如何从繁杂的商品评论中识别用户的情感倾向，不仅是各大电商平台的关注热点，也是自然语言处理领域中亟待解决的问题，因此，文本倾向性分析成为计算机领域的研究热点之一。目前文本情感倾向性分析研究方法分为基于简单统计、基于相关性分析与基于机器学习三种。基于简单统计方面，主要通过求合法、向量空间法等对情感值进行简单的倾向性统计，邹嘉彦等[4] 通过对极性元素的分布、密度及语义强度等进行分析，实现相关新闻的褒贬分类。基于相关性方面，陈晓东[3]使用扩展的情感倾向点互信息算法（Semantic Orientation Pointwise Mutual Information， SO-PMI），从微博语料集中自动获取领域情感词，构建了微博情感词典，并将其使用于中文微博的情感倾向研究。姜亚华[2]优化了基于HowNet衡量语义相关度算法，并将其用于汽车领域的商品评论情感分析。在基于机器学习的研究方面，Wang[5] 选取形容词和副词这类修饰词作为特征，⑵舴⑹焦嬖蛴氡匆端狗掷嗉际跸嗳诤喜⒂τ糜谖谋厩楦星阆虻姆掷唷P炝蘸甑[6] 通过计算词汇与基准词间的相似度，进而利用支持向量机分类器对文本的褒贬性进行分析。但是目前针对商品评论的倾向性分析技术仍然存在以下问题：1）中文情感词典相对较少，各领域的情感词典并不兼容，例如主流的HowNet（知网）等在构建情感词典的过程中未考虑网络用语的更新；2）一般的情感词上下文极性算法的情感倾向识别准确率不高，而且可扩展性较差，情感词的极性仅仅考虑其原极性（情感词典所标注），在上下文存在关联关系，转折关系时，没有结合上下文语境考查其上下文极性。针对以上问题，本文以天猫商城洗护类商品评论的情感倾向分析为主题，首先通过word2vec算法在HowNet和NTU情感词典的基础上构建适用于电商平台的情感词典；其次给出了利用扩充的情感词典与改进的情感词极性算法计算情感词极性的方法，完成商品评论的情感倾向分析。

1 基于word2vec的情感词典扩充

目前情感极性计算方法主要有基于语料库和基于情感词典2种方法。本文主要研究的是基于情感词典的方法。基于情感词典的情感极性计算方法的有效性依赖于两个点：1）能否准确通过分词分出情感词典中的褒贬词。2）能否找到一个适用于当前你研究领域的领域词典。因为目前并没有普适性的情感词典，且随着网络用语的传播，出现了一大批新的褒贬词，甚至有些词的词义也发生了改变。因此如何构建相关的领域情感词典具有一定的研究意义。

本文的电商平台的情感词典的构建主要由4部分组成：Hownet情感词典，台湾大学NTU中文情感词典，网络用语中抽取出来的网络情感词典，基于word2vec构建的面向电商平台的电商商品情感词典。过程如下图所示：

Word2vec 是 Google 在 2013 年年中开源的一款将词表征为实数值向量的高效工具， 其利用深度学习的思想，可以通过训练，把对文本内容的处理简化为 K 维向量空间中的向量运算，而向量空间上的相似度可以用来表示文本语义上的相似度。基于word2vec构建面向电商平台的电商商品情感词典过程如下，首先设计爬虫程序从各大电商平台上采集商品评论数据和商品标题页的商品名及属性，选择常用的网络用语，商品标题页的商品名及属性作为基准词，通过计算候选词与基准词的相似度及识别候选词语的褒贬倾向与极性值来构建电商平台情感词典。即利用word2vec训练语料库得到词向量模型。通过计算词语之间的余弦值来度量两个词语之间的相关程度。将依据相似度排序靠前的词语添加进构造的电商商品情感词典。相比于传统方法中情感倾向点互信息算法（Semantic Orientation Pointwise Mutual Information， SO-PMI），从语料集中获取领域情感词方式，使用基于word2vec方法，体现了两个方面的优势。一方面是，基于词向量的方法包含了丰富的语义信息，能够自动地学习到词语之间潜在的语义关系。另一方面相对HowNet、NTU词典在识别网络用语上的局限性， word2vec计算得到的词向量是基于一个开放的语料库空间，能够针对性的构建特定领域的情感词典。表1是利用word2vec工具对实验语料进行训练后，部分词语及与其相关的词语。

2 改进的情感词极性算法

对商品评论进行情感倾向识别，应先将长评论根据标点划分成短句，再通过中文分词工具进行分词。利用情感词典进行情感分析的关键点如下：1）情感词：要识别评论的情感倾向，最简单的方法就是找出句子里面的情感词，若是褒义词情感值+1，若是贬义情感值-1；2）程度词：程度副词反映了情感的强烈程度，“好”和“非常好”应该赋予不同的情感值，因此找到情感词后，需要寻找这个情感词和上个情感词间是否存在修饰的程度词，打分时给不同程度副词赋予不同权值；3）感叹号：感叹号意味着情感强烈，例如“这个包装太烂了！”；4）否定词：在找到情感词的时候，需要往前找否定词。比如”不“，”不能“这些词。统计否定词出现次数，若是奇数，情感分值就*-1，反之，那情感就没有反转，还是*1； 5）以分句情感为基础：一条评论的情感分值是由不同的分句加起来的，因此要得到整条评论的情感分值，就要先计算该评论每个分句的情感分值。

此外若评论前后句间存在关联结构，则应该找出修饰词前缀（否定前缀和程度副词前缀）及关联词，结合组合情感词典，最终计算出词语的上下文极性。本文给出的改进的情感词极性计算算法如下。

算法：改进的情感词极性算法

1：读取评论，将每条评论以标点切分成分句，将分句进行分词

2：去除停用词

3：遍历分句中的分词，查找分句是否存在关联词，记录类型，以及位置

3：遍历分句中的分词，查找分句的情感词，记录积极还是消极，以及位置

4：在上个情感词和现找到的情感词间查找程度词，找到就停止搜寻。为程度词设权值，乘以情感值

5：在上个情感词和现找到的情感词查找否定词，找完全部否定词，统计否定词数量，若数量为奇数，则*（-1），若为偶数，*1

6：判断分句结尾是否有感叹号，有叹号则往前寻找情感词，有则相应的情感值+2

7：为每个分句乘上分句关联词所设的权重，计算完整条评论的情感值，若情感值为正，标签为1，即好评；若情感值为0，标签为0，即中评；反之标签为-1，即差评。

3 实验

实验环境：CPU为Celeron（R）Dual-Core T3000 @1.8GHz 4GB内存，window7 操作系统，算法实现工具为python，分词工具为结巴分词。

本文实验数据使用从天猫商城爬取的7月4日洗护类商品依销量排序top10的商品，每个商品爬取了2000条的商品评论，共20000条商品评论作为语料构建电商平台情感词典，人工对这些评论进行样本标注，从中选取已标注的200条正向评论，200条负向评论，100条中性评论，共500 条评论做算法测试，部分样本如表5 所示。

实验结果分析如下：比较表6 第一，二行可知，使用word2vec扩充的电商情感词典+改进情感极性算法，在正向评论，负向评论，中性评论的准确率/召回率/f1分数3个评价指标上，各指标都略高于使用传统的HowNet+NTU情感词典+改进情感极性算法。同理可知，使用word2vec扩充的电商情感词典+改进情感极性算法，仅在中性评论召回率上低4%，从整体来看，情感倾向识别优于使用word2vec扩充的电商情感词典+原情感极性算法。综合可知，word2vec扩充的电商情感词典+改进的情感词极性算法在情感倾向识别的各评价指标上表现最优。

4 结语

本文在构建组合情感词典的过程中，提出基于word2vec的情感词典扩充方法，以此构建面向情感A向分析的电商平台情感词典，结合改进的情感词极性算法，实验表明基于word2vec扩充的电商情感词典+改进情感极性算法在情感倾向识别的各评价指标上优于传统情感词典+情感词极性算法，究其原因在于两个方面。

1）此种方法扩充的情感词典较大程度扩充了常用于网上购物的网络用语，减少了网络语言多变性对倾向性分析的影响；

2）改进的情感极性算法在评论中存在否定，程度副词，上下文存在各种关联关系时可以较好地还原极性强度，可避免单纯统计学方法的不可靠性。

参考文献：

[1] 台湾大学NTUSD简体中文情感极性词典，http：//vnvwf.data.tang.corn/data/11837.

[2] 陈晓东.基于情感词典的中文微博情感倾向分析研究[D].武汉：华中科技大学，2012.

[3] 姜亚华. 基于HowNet的汽车领域产品评论挖掘方法研究[D]. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2011.

[4] 邹嘉彦.评述新闻报道或文章色彩-正负两极性自动分类的研究[C]//自然语言理解与大规模内容计算-全国第八届计算语言学联合学术会议.清华大学出版社，2005：21 23.

[5] Wang C，LuC，Zhang G.A semantic classification approach for online product reviews [C]//Proc of the 2005 IEEE /WIC/ACM International Conference on

Web Intelli-gence.2005：276 279.

[6] 徐琳宏，林鸿飞，杨志豪，等.基于语义理解的文本倾向性识别机制[J].中文信息报，2007，21（1）：96 100.

[7] 王文远，王大玲，冯时. 一种面向情感分析的微博表情情感词典构建及应用[J]. 计算机与数字工程， 2012， 40（11）： 6-8

[8] 董丽丽， 赵繁荣， 张翔. 基于领域本体，情感词典的商品评论倾向性分析[J]. 计算机应用与软件， 2014，31（12）： 105-108

[9] Tomas Mikolov， Kai Chen， Greg Corrado， and Jeffrey Dean. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space.arXiv：1301.3781，2013.

[10] 杨鼎， 阳爱民.一种基于情感词典和朴素贝叶斯的中文 文本情感分类方法水[J]. 计算机应用研究， 2010， 27（10）： 3736-3739

[11] 柳位平，朱艳辉，粟春亮，等.中文基础情感词词典构建方法研究[J].计算机应用，2009，29（11）：2882-2884.

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【关键词】 工业企业； 库存商品； 管理绩效； 周转天数； 占用率

工业企业库存商品管理绩效的评价通过计算相关指标的方式来进行。企业评价库存商品管理绩效通常是将库存商品资金占用水平同以往比较，看看库存品资金是否节约，现计算库存商品周转天数，同上年实际水平比较，看看库存品周转速度是否加快。这样评价无疑不会有什么不好，但它忽略了客观标准的比较。本文结合企业实际，站在整个工业企业的平均水平来评价库存商品管理的绩效。

一、产成品存货周转天数的评价

产成品存货周转天数，亦称产成品可供销售天数或库存商品存货周转天数。计算公式如下：

产成品存货平均余额=（“库存商品”账户期初余额+“库存商品”账户期末余额）÷2

峰达工厂2010年库存商品存货有关资料见表1：

计算结果表明，峰达工厂2010年产成品存货周转一次需要25天，则产成品存货周转率为14.4次（360÷25）。

峰达工厂2010年产成品存货周转速度是快还是慢，这不仅要同该厂上年实际数据进行比较，更重要的是要同全国工业企业平均水平进行比较。全国规模以上工业企业产成品周转速度计算表见表2。

从表2可见，2004―2009年，全国规模以上工业企业产成品周转天数累计平均为20.4天，产成品周转率为17.7次。峰达工厂2010年产成品存货天数为25天，比全国工业企业六年平均周转天数20.4天慢4.6天，说明峰达工厂库存商品管理还有改进的空间。

二、库存商品资金占用水平评价

（一）库存商品资金占用率评价

库存商品资金占用率是库存商品资金占用流动资产资金的比例。计算公式如下：

峰达工厂2010年库存商品资金占用情况见表3：

峰达工厂根据表3计算库存商品资金占用率的过程如下：

库存商品存货平均余额=（238.90+300.77）÷2=269.835（万元）

流动资产平均余额=（1 700.20+2 143.10）÷2=1 921.65（万元）

计算结果表明，峰达工厂2010年库存商品资金占流动资产资金的比例为14.0%。该占用水平如何呢?要同全国工业企业平均占用水平进行比较才能得出结论。全国规模以上工业企业库存商品资金占用率见表4。

从表4计算结果可见，全国规模以上工业企业2004―2009年累计库存商品资金占用流动资产资金的比率为11.8%，峰达工厂2010年库存商品资金占用率为14.0%，没有全国工业企业水平好，则降低库存商品资金占用仍需要继续努力。

（二）收入库存商品率评价

收入库存商品率是库存商品资金占营业收入的比例。计算公式如下：

峰达工厂2010年库存商品资金与主营业务收入比较情况见表5：

计算结果表明，峰达工厂2010年库存商品资金与主营业务收入的比是4.93%。它表明该工厂2010年每百元主营业务收入要有4.93元库存商品资金占用作支撑。该数据如何评价呢?要同全国工业企业收入库存商品率进行比较才能得出结论。全国规模以上工业企业收入库存商品率计算见表6。

从表6计算结果可见，全国规模以上工业企业2004―2009年累计产成品资金占主营业务收入的比例为4.8%。峰达工厂2010年收入库存商品率是4.93%，比全国工业企业平均占用水平高0.13个百分点，说明峰达工厂降价库存商品资金占用很有必要。

【参考文献】

［1］ 朱学义，李文美，刘建勇，朱亮峰.财务分析教程［M］.北京:北京大学出版社，2009：343.

［2］ 朱学义，王建华，吴江龙，任艳杰，曹荣兴.财务分析创新内容与实践研究［J］.会计之友，2009（32）：36-37.

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弹幕可能是有爱的表现，但也可能是下限帝们的杰作（如无意义的刷屏）。就分类来说，字幕包含普通字幕、空耳字幕、解说字幕三类。其中的普通字幕还包括了诸如歌词、台词、翻译等内容。就表现形式来说，字幕包括普通表现形式（普通滚动字幕，顶端固定字幕和底端固定字幕）和神弹幕表现形式（利用普通模式制作的特殊弹幕效果，和高级弹幕制作的花样弹幕效果）。

虽说弹幕由日本开始，比如著名的日本Niconico动画，但随着二次元宅文化在中国的普及，越来越多有趣的中文弹幕网站也多了起来，让更多人享受这种边看视频边吐槽的乐趣。

A站和B站

在国内的宅男宅女心中，有两个最著名的弹幕网站，分别被戏称为A站和B站。

全名AcFun，是国内一家主要关于ACG的弹幕式视频分享网站。AcFun取意于Anime Comic Fun，开设于2007年6月。最初为动画连载的网站，2008年3月模仿日本视频分享站NICONICO动画做出了类似的带字幕的弹幕式播放器。在这里你可以看到各种动画、游戏、影视的剪辑作品和恶搞内容等，随着国产支持的呼声越来越高，更多的国产优秀作品在ACFUN上出现。

网址：http：//acfun.tv/

中文名：AcFun弹幕视频网

外文名：Anime Comic Fun

网站口号：天下漫友是一家

网站性质：弹幕式视频分享

全名bilibili，是一名曾经的AcFun会员（代号：⑨bishi）建立的娱乐向弹幕视频站点，是国内第二家日本NICONICO动画的仿制站，官方中文写法是“哔哩哔哩”。其前身为视频分享网站Mikufans。该网站由站长“⑨bishi”于2009年6月26日创建。Mikufans建站的初衷是为用户提供一个稳定的弹幕视频分享网站，于2010年1月24日更名为Bilibili。站内大多数视频都是来源于日本电视台播出的新番动画和各大视频网站分享的视频，也有不少国内的动漫爱好者制作的二次创作内容。视频内容也多是储存在新浪视频、腾讯视频和优酷等国内提供的视频分享网站。目前有动画、音乐、游戏、娱乐、合集、科学技术和新番连载7个板块。采用会员制，大部分视频会员与游客都可以观看，但部分视频只有会员才可以观看。

网址：http：//bilibili.tv/

中文名： 哔哩哔哩

外文名： bilibili

网站口号：哔哩哔哩 - （゜ -゜）つロ乾杯～

网站性质：弹幕式视频分享

其他中文弹幕网站

除了这两个国内最出名的弹幕网站以外，还有一些其他有趣的弹幕网站引起了宅男宅女的兴趣。

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让消费者参与贡献内容，从而产生归属感，更愿意掏钱给我;

让新来的同学们看到“还有那么多人在这里买东西”，从而更相信我;

让消费者看到对产品“公正”的评价。

看到其他消费者正面的评价，有助于打消购物疑虑，产生购物行为;

看到其他消费者负面的评价，有助于帮我更深入了解产品，从而选择“更适合我”的产品。这可以减少商品退货，提高满意度。

以上的几点可以归纳为三点：1、提高用户粘性;2、提高订单转换率;3、减少退货现象。而优化商品评论的最终目的也是为了“想办法把高价值评论信息推送到合适的消费者面前”。要明白“高价值评论”请看以下例子：

A、正面的评论价值>负面的评论价值(归根结底我还是希望用户多买点东西……先用正面的评论引发购物欲望，之后他自己会去翻评论，看到负面评论再引发理性的思考。——但某些负面评论反而起正面效果)。

B、认真写的评论(比如写了很多字，详细描述情况的)的价值>随便写的、粗略的评论。

C、和用户兴趣相关的评论价值>和用户兴趣不相关的评论价值。

D、如果用户有疑问，那么回答疑问的评论就是相关的高价值评论。

E、如果用户想和人讨论某话题(某MP3怎样刷机才能提高音质)，所有围绕此话题的评论都是相关高价值评论。

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[关键词]校园二手交易系统；数据库模型；详细设计

中图分类号：tp302.1 文献标识码：a 文章编号：1009-914x（2014）25-0074-02

1、引言

进入21世纪以来，随着商品经济高速发展，网络化信息普及。年轻群体对于消费观念越来越强，尤其作为高校学生，对于新事物的渴望，热衷于购物，却又因为经济上的不充足希望能更廉价购买商品。一方面，大学生经常会逛街、或者网购一些商品，每当往往购买时候很冲动，买回来之后又会出现对商品不满意的情况。可是退换货，不仅耗时耗力，有时还会因为学生经验不足，引发退换货冲突；一方面校园提供给学生空间有限，当拥有物品过多，或者迎来毕业季，将造成大批闲置品无法处理。如：衣物、数码电子、洗漱用具等等。这些东西往往带走不便，可是丢掉又十分可惜，新生入学的时候往往却对一些生活基本用品需求很强，却又没有廉价的二手商品渠道；另一方面学生往往因为每月固定的生活费，除了正常吃用外，并没有其他多余闲钱买自己喜欢的东西，还有很多同学希望能购买到其他人转手的二手书籍、二手小电器等。面对以上情况，学生往往希望能够将多余的商品转让出去，同时希望购买廉价的二手实用商品。

每到毕业季，很多学生会在学校固定地点摆摊贩卖不要的物品。新生入学时，也往往有巨大的购买力，需要购置新的生活基本用品。在校园的路灯柱，食堂墙上，宿舍过道上，均有张贴很多小广告，给学校环境造成极大破坏。由此可见，在江西师范大学校园二手交易市场拥有巨大的发展机遇。为此，本人希望开发一款信息丰富，值得信赖的网络二手交易平台，让同学们闲置的旧货实现其货币价值，让有需要的同学获得廉价的二手物品，使得资源利用最大化。

2、 校园二手商品交易系统分析

2.1 业务描述

大学生二手商品交易系统，主要面向的用户群体是在校大学生，主要目的为了使用户能够充分利用闲置商品，提高学生之间的交流。索引该系统的主要业务逻辑应该包括如下几个方面：（1）商品出售、求购信息的。（2）商品出售、求购信息的修改、删除等维护。（3）查询商品出售、求购信息。（4）提供线上浏览平台（商品评论）。（5）注册用户管理模块。（6）系统活动的消息通告。

2.2 主要业务流程

用户登录、注册过程：用户在登录过程中，首先将用户数据与数据库匹配，如果不成功，提示是否需要注册用户，如果需要，进入注册页面进行用户注册并返回结果。

商品信息索引与动态展示：首先，在查询条件框输入关键字，系统通过查询模块，访问后台数据库，如果找到符合的相关记录则，符合条件的商品信息，如果没有找到则提示未找到符合条件的相关记录。

用户信息维护：用户信息维护指注册用户的信息维护模块，包括了，商品消息的管理模块，个人信息的管理模块和商品评论信息管理模块，主要的业务流程为商品消息的、删除、修改、查找，个人信息的修改，商品评论的信息的管理。

后台数据管理：后台管理分为公告管理模块、商品信息管理模块、用户管模块和信息查询模块，这里的商品信息管理和用户信息的维护中的商品消息管理模块基本一致，可以进行商品消息的删除和修改，但管理员不商品消息。该模块中的信息查询模块也和商品动态信息展示模块中的商品信息查询模块一致，对商品信息进行分类查询。

2.3 角色分析

系统的用户一共分为三类，注册用户，系统管理员和游客，系统管理员是最高级用户，可以直接管理商品信息、公告，同样也可以浏览商品信息，注册用户则可以出售商品信息和求购商品信息，普通游客则只能浏览商品信息。

3、校园二手商品交易系统设计

3.1 系统的总体设计

大学生二手商品交易系统的系统模块总体分为用户登录、注册模块，商品动态信息管理模块、用户信息管理模块、后台管理模块。

商品动态信息管理模块

中包含商品信息展示模块和商品信息查询模块。

用户信息管理模块包含了商品信息管理模块，个人信息管理模块和商品评论管理模块，个人商品信息管理模块则包括了个人出售商品的展示模块、修改模块、出售信息模块和求购信息模块。个人信息管理模块主要为了实现实现用户的信息修改功能，包含了个人信息管理模块、展示模块和密码重置模块。

后台管理模块为了实现管理员能够修改用户权限和发送系统公告的功能，其中包含了对商品信息（包含了出售和求购信息）的管理模块，对用户管理的模块，公告管理模块和信息查询模块。

3.2 用户登录、注册模块

在每个高校学生的信息都已经录入的数据库，用户只需凭借个人的学号和密码即可登录系统。

该系统用户分为注册用户和系统用户，注册用户能够重置自己登录密码，修改联系方式。系统管理员能够删除用户，添加用户，公告等。

注册用户类：该系系统的注册用户既是卖家，也是买家，该类继承于用户基类，注册用户的属性有：注册用户的电子邮箱，院系，联系姓名，注册时间，联系电话，qq，出售商品的信息表标示，和求购商品的信息表标示。

系统管理员类：系统管理员有着不仅可以管理公告消息，也可以管理商品信息，删除、查看或者修改。注册用户不能删除别的用户，也不能删除自己账号信息，只能向系统管理员申请删除。

3.3 商品动态信息展示模块 　在系统的首页，我们不断地刷新商品动态信息，同时提供用户查询功能，查询感兴趣的商品信息。在商品动态信息管理模块中，主要实现商品信息的展示功能和商品信息的查询功能。

3.4 用户信息管理模块

用户信息管理模块包含了三个小模块：个人信息管理模块、商品信息管理模块和商品评论信息管理模块。个人信息管理模块的功能是为了实现用户更新个人资料，包括重置密码等，商品信息管理模块这主要是管理出售商品信息和求购商品信息，消息，删除消息，修改消息等，商品评论信息管理模块主要功能是维护商品评论信息。

3.4.1 商品信息管理模块

商品信息管理模块包括了出售商品信息和求购商品信息的管理，注册用户能够删除，修改、申请出售商品、求购商品的信息。

3.4.2个人信息管理模块

注册用户的个人信息管理模块的主要功能是完成用户维护个人信息的能力，注册用户能够通过个人信息管理模块实现密码重置，联系电话的更改等功能。

用户通过界面消息，向用户信息管理类对象发送更新消息信息，用户信息管理类对象首先检查需要更新的信息是否合理有效，如果无效则返回更新错误，如果有效，则请求数据库更新对应的用户信息记录，数据库返回更新结果，更新成功后，用户信息管理类对象向用户发送更新成功结果，同时更新用户的个人信息展示界面。

3.4.3 商品评论管理模块

为了更好地促进商品交易过程中交流，用户可以对商品进行评论，同时用户可以维护这个评论，例如：删除评论，获取评论消息等。

评论消息描述了用户对商品的意见，评论项包含了具体商品的标示id，商品出售方名称，评论者的名称，评论时间、内容，和删除标记等。卖方可删除评论，评论者也可以删除评论，只有当双方都要求删除评论的时候，评论的内容才能真正被删除。为了实现这个功能，系统添加一个二进制类型的评论标示，用来描述用户对该评论的删除信息，00，标示都没提出删除要求，01，标示只有卖方删除评论，10，标示只有买方删除评论，11标示买卖双方都提出了评论删除。

3.5 后台管理模块

后台管理模块为系统管理员操作模块，包括，商品信息的管理模块，用户管理模块，公告管理模块和信息查询模块。

3.5.1 商品信息管理模块

后台管理的商品信息管理模块是为了方便管理员检索商品信息，删除无效的商品信息。管理员无法出售商品和求购商品的信息，只能查看和删除商品消息。

管理员向商品信息管理类对象发送删除商品请求，商品信息管理类访问数据库，检索商品信息，如果检索到相应的商品信息记录，则删除该商品信息记录，返回删除成功结果，同时更新界面上商品信息显示。

3.5.2 用户管理模块

该用户管理模块，只出现在系统管理员的界面，也即只要系统管理员才能维护

有用户的信息，对用户信息进行添加、删除和修改。

3.5.3 公告管理模块

公告管理模块，即管理员系统消息模块，通告最近时刻的活动等，公告项包括：标题信息，信息内容，人，时间。管理员能够对公告进行修改删除，或者添加公告消息。

管理员通告公告管理类对象公告消息。首先管理员用户编写公告内容，向公告管理类对象提出请求，公告管理类对象首先检查公告内容是否有效，如果无效直接返回失败消息，如果公告有效，可以，则公告管理类对象访问数据库，将公告内容更多到数据库中，同时在公告的显示界面更新公告的内容。

3.5.4 信息查询模块

作为信息查询模块，负责对系统所有求购信息和出售信息的信息标题进行‘关键字’的模糊查询，然后返回查询到的所有记录。该模块功能对非注册用户同样适用。

查询模块功能可分为出售商品信息查询，求购商品信息查询和查询特定类型的商品信息。查询过程中，用户首先向信息查询类发送查询请求，如果查询条件无效，则提示查询条件无效，如果查询条件有效，则信息查询类向后台数据库发送查询要求，并将返回查询结果发送给用户。

4、结语

校园二手商品交易系统针对校园二手交易的需求，分析了当前高校二手交易的需求、业务流程；对校园二手交易系统进行了详细设计，对校园二手交易提供了新方法、新思路。

参考文献

[1]李奕，王少华.论校园二手交易网发展存在的问题及解决对策 [j].商场现代化，2009 （15）： 80-81.

[2]叶茎，何琼.基于asp.net的网上二手交易平台的设计[j].电脑知识与技术， 2010，5： 049.

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最近有3个产品的改版引起了笔者的注意：一个是网易跟帖上线了标签功能，用户可以给其他跟帖用户打上特定标签，看上去是为了提升互动性和实现用户自运营；第二是百度图片搜索频道，很多图片已经自带标签进而实现结合图片内容的广告；第三个则是微信上线了6.2版，一个显著变化是给好友加备注更加容易了，加备注的方式是贴标签。给跟帖、给图片、给好友加标签，实际上这几个有代表性的产品反映了一个大的趋势：互联网内容正在标签化。

互联网内容的标签化

所谓标签，是一些概括性的词汇或者短语，用来描述某一内容。这些内容形式最常见的是文章，但也可以是一件商品、一段视频、一张图片、一首歌、一段评论、一个联系人，等等，你能想到的一切互联网内容就在被打上标签，除了标签自身之外。与“类别”不同的是，一个内容往往只属于一个类别，但却可以拥有多个标签。同时，类别相对固话，只能选择某些列表，而标签则是无上限扩展、自由添加的，不同类型的内容，都拥有海量的标签库。

举几个例子你能感受到标签在互联网中越来越强的存在感。过去QQ联系人只能分组，但微信通过标签改变了好友分组手段，一个好友即可以是“校友”，又可以是“工程师”，还可以是“基友”，改变之后管理和筛选好友更加方便了。再比如过去看京东商品评论，必须浏览评论内容，后来有了分类可以直接看好评和差评，现在则可以直接看关于评论的几个主要标签，这些标签又可以反馈到商品上，帮助用户快速了解商品。实际上这参考了豆瓣对电影评论的标签化处理。

这些标签来源多样，一部分是内容生产者自己贴的，比如添加商品时、上传视频时、文章时，实际上HTML网页内容制作就对标签有支持，主要是为了搜索引擎更好地索引，不过这些标签都相对有限。还有一部分标签是通过数据挖掘自动生成的，这些标签用户不一定看得到，这些标签最终被用作兴趣推荐、精准营销。

最多的标签来源，却是用户，即UGC，这些标签更能反馈内容本身，而且很多内容的标签需要发挥群众观点力量，比如商品评论，再比如视频内容的标签。UGC模式极大地提升了标签数量和跟内容的匹配度。

标签对于互联网的价值

为什么我们要给互联网贴上标签？一个背景是互联网内容量正在与日俱增，在WEB内容大爆炸之后，移动互联网时代，随着生产成本的大幅降低和生产方式的巨大革命，互联网内容正在爆炸式增长，内容迎来更大规模的膨胀。如果说WEB内容是原子弹级别，那么移动互联网带来的内容则是氢弹级别。

首先，腾讯等互联网巨头开始投入巨资自制或扶持内容，这吸引着民间力量去产生大量的优质、专业和长尾内容，而这些内容形式非常多样化，表情、动漫、视频、文学、文章……PGC的模式体现得淋漓尽致。

其次，平台化的思维让人人成为内容生产者。互联网产品都在平台化，网易新闻本来是采买和自制内容为主，跟帖横空出世之后用户成为内容的再创造者，从近期推出跟帖标签、以及网易热产品来看网易还再继续推动UGC模式，阿里、百度都在尝试让用户来给自己生产内容，卖家添加商品、用户对商品和搜索结果页添加评论，微信公众账号更是平台化思路的明星产品，产生的内容已占据移动互联网半壁江山。

最后，内容生产方式多样化且门槛更低，手机方便地跟帖、手机拍照应用、短视频应用、运动摄像机……内容生产前所未有地容易。

内容大爆炸给标签带来了用武之地

第一它可以解决“发现”的需求，海量内容，消费者要找到自己感兴趣的内容，标签是最可靠的形式，对于内容生产者而言，标签是很有效的内容整理、组织和管理的手段，还能通过恰当的标签吸引用户，便于用户发现。

第二是标签有助于挖掘数据价值，通过技术挖掘得到微博用户的标签、商品评价的标签、阅读的标签等，一边进行智能推荐提升体验，另一边则可进行精准营销。

第三是实现产品的自运营，这是豆瓣杨勃提的一个概念，UGC类产品用户自发地管理，豆瓣大量应用UGC标签对内容进行管理。网易跟帖用户可以给其他人贴上“地域汪”这类标签，有助于保持社区讨论氛围、维持内容的调性，同时让社区更加好玩，符合年轻人的文化，网易跟帖从2003年12月诞生到现在已经12年了，网易应该也期望找到跟产品一起成长的用户体系和社区氛围，“跟贴标签”就是一种尝试。

标签化催生的经典应用

标签还将被用在哪些地方？我认为以下一些产品，与标签有着很大的结合空间：

1、标签化新闻。资讯内容大爆炸正在带来信息过载问题，如何让用户只接受自己感兴趣的内容？一方面给用户贴上资讯兴趣标签，另一方面给内容本身贴上标签，进而实现个性化资讯推荐。还有一种方式是用户根据自己的兴趣关注特定标签的内容生产者，如自媒体，但这种方式依然会接收大量垃圾信息，这跟微博订阅模式的弊端一样。

2、标签化电商。如果你仔细浏览下淘宝或者京东的商品标题，会发现一团乱麻，卖家会将一切关键标签都体现在商品里面，以便于被搜索到。电商平台未来会更注重标签功能，将标签与标题分离，并且与用户评论标签等数据结合起来，进而更好地管理商品、帮助用户更好地发现商品。

3、图片标签化。图片搜索现阶段本质是“图片标题搜索”，你只能搜索咖啡杯，不能搜索“印有一只猫的咖啡杯”，因为搜索引擎识图能力还很初级。不过，随着识图技术的提升，未来一张图片在标题之外将有更多标签，比如一张咖啡杯的标签可涵盖星巴克、陶瓷、圆形、白色等标签，这将更利于用户搜索图片，同时可基于图片标签做一些广告。

4、视频标签化。最近有三家创业公司被广泛质疑，其中云视链所宣称的技术正是视频标签化，“云视链是一种全新的视频交互模式，依托计算机视觉技术，实现视频中物体智能追踪，让用户可以点击视频中的物品或人，实时获取与之相关的信息，可广泛应用于电商，科教，娱乐等领域。”，虽然是吹牛的，但说明这个技术还是有很大应用空间的，百度等公司的机会可能更大，给每一帧视频贴上各种标签，从流媒体变为结构化的内容形式，可以实现边看边买这样的应用。

5、评论标签化。如果一个商品有几万条评论对用户其实并无太大参考意义，因为没有人能浏览完搜友评论。但如果将评论进行标签化整理，最后会发现几个或者几十个标签，这些标签很大程度就可以反馈这个商品的情况。这不只是可以应用在商品评论上，网易跟帖本身是一种评论，虽然现在支持的标签很少，但未来可以支持更多标签，进而让资讯消费者可以快速一览所有评论的概况。网易则可以基于这些标签去更好地对用户进行画像，进而实现新闻个性化推荐和精准营销。

篇7

1.1B2C网上商城信用评价体系的基本原理

当消费者完成一笔交易后，交易对象应当就交易的多个方面，如产品质量、服务态度、发货速度、物流服务等进行评价，并将所有交易中信用反馈信息按一定方式集结得到该用户的综合信用分，以反映该用户的信用状况，供其他用户作交易决策时参考。

1.2B2C购物网站评价方法

B2C网站的购物评论基本包括商品本身的评分和店铺动态评分两部分。商品评分一般是基于某种特定商品的分数等级，是这件商品从销售初到下架期间所有购买过此商品的消费者（不包括未进行评论的）的综合评价；店铺评分通常是基于该家店铺一段时期内（不同网站所设定的时间段有不同）消费者对该店铺的商品和服务的动态综合评价指数。

2B2C评价体系的现存问题（以天猫网为例）

2.1买家方面

买家习惯性好评、好评率普遍偏高的现象，使其他买家难以辨别是否该商品品质与好评率相符合美国学者PaulResnick和RichardZeckhauser通过对ebay网调查研究发现，在eBay中，几乎所有的评分都是正的，只存在0.6%的负分或零分。这一结果的解释为：大多数买家对他们的交易感到满意，以及用户害怕给出负反馈分会受到对方的报复。在天猫商城中，类似情况也不鲜见。根据对比，相同商品在京东商城所得到的好评率一般都略低于天猫商城。首先，这与买家在天猫商城购物习惯性好评有关。此外，京东商城评价内容划分详细，买家在进行评价时需要经过较为细致地考虑，分数也会相对客观真实。而天猫商城的评价挂钩机制，可能导致卖家因过分追求满意的购物反馈而对买家进行骚扰，买家为避免此类麻烦宁愿给出一个非真实的好评。而根据W.D.霍伟尔以及德博拉.J.麦克伊尼斯对消费者行为所作的调查研究，大多数不满意的消费者选择不投诉。因此，哪怕只有小部分消费者的低分评论都足以说明出现了需要注意的问题。此外，买家所给出的评论往往综合了多重因素考虑，如一家店铺如果服务较好，但商品质量存在欠缺，买家可能会因为其良好的服务态度而给予好评，这就掩盖了商品本身的缺陷，同样会蒙蔽其他消费者的双眼。买家恶意差评问题由于网络消费者人数众多，淘宝目前已经作出相关规定，凡不真实评论的用户，一旦被举报（需举报者提供证据），将被扣除一定积分。但是证据如何评断，而且积分信誉等级对买家影响相对较小等因素，使得这一规定的可执行性大打折扣。买家信誉对买家的影响远远小于卖家信誉的影响通常，商家在交易过程中很少在意买家的信誉等级，买家信誉积分对其自身利益影响也十分有限，但对于卖家来说，信誉等级往往会成为评价该商家商品品质的唯一标准。这一失衡现象，使得买家和卖家无法有一个共同的制约因素，买家在商品评论这一环节具有更大的随机性。

2.2网站自身及卖家方面

天猫商城自主小品牌林立，且卖家信誉与评论挂钩十分紧密。根据其评价规则，在信用评价中，评价人若给予好评，则被评价人信用积分增加一分；若给予差评，则信用积分减少一分。这种分数直接影响信誉的机制，易导致卖家极端追求好评的现象。天猫商家的店铺评分以动态累计形式分别显示在店铺评分中，周期为六个月。根据西南交通大学纪淑娴博士所作的信誉度模型统计研究，商户的信用等级与历史交易的信誉权重越大，卖家越难以保持诚实交易。在卖家可以长期存在的情况下，只有当历史交易的信誉权重足够小时，基于评分时间价值的信誉度才会激励卖家一直保持诚实交易。因此，在店铺评价中，适当地降低历史信誉权重，更多地以商家近期信誉度为参考值，能更好地激励商家诚实交易。天猫商城评价系统中存在多个评分，每个评分周期各不相同，且天猫商城并未向用户明确各个分值的有效周期和来源，只有通过阅读商城规则才能找到数据计算标准。因此，这些数据的表述对于大多数买家来说往往不够明晰。大多数B2C网站目前尚未开启商家自主评分入口，即当一笔交易完成时，只有买家可以对商品以及店铺进行评价，买家的信用积分会随交易的完成而自动增加，商家无法对买家信用进行评价。由于买家信用不受牵制，即使作出不当评价或进行不实交易，买家信誉等级也难以受较大影响。因此，买家恶意评价问题得不到根本上的解决。

3解决措施

3.1信息沟通准确程度

根据调查显示，大多数用户认为很有必要显示出不同等级评论数的所占百分比，因此，天猫商城有必要对不同的分值进行一个汇总数据统计，计算好每个等级的选择数占总评论数的百分比，并在具体评价上方呈现。消费者在实施网上消费行为时，其面临的感知风险将致使消费者处于一种“不安”状态，甚至促使减少购买行为以降低风险，达到内心平衡。因此，只有对商品信息以及消费者反馈信息进行更清晰地罗列，才能降低消费者的“不安”，促成交易。网站可对评论内容进行细分，将评价描述分为优点、缺点和使用心得三项，或直接根据不同种类商品的特性划分出不同评价版块。这将使得评价内容一目了然，顾客也可针对自己最注重的版块进行了解。

3.2双方利益平衡

买家方面商城可采取一系列鼓励评价措施，提高买家对商品评论的重视程度。如最有用的评论可获得多倍积分奖励、晒单获得积分或抽奖机会、对现有评论进行反馈获得积分等鼓励方法。建立失信惩罚机制。当交易主体发生失信现象，如卖家方面虚假交易或对客户低分评价进行攻击等；买家方面恶意差评，评价内容包含不文明信息等，用户（包括卖家和买家）可对其进行举报，官方核实后应对当事人予以警告，并对举报人进行一定奖励；如上述情形多次发生，应当把用户加入“黑名单”，并设立信息平台进行公布，严重者可注销其账号。开设评价反馈区，买家可依据商品真实情况，对商品已有的评价等级进行再反馈，并推选出最有用的评价。消费者在购物时，往往会关注那些能让自己产生共鸣的信息。当反馈信息得到其他消费者的认同并产生共鸣时，人们往往会更加信赖这条信息。因此，评论反馈不仅能帮助消费者筛选出最有用的信息，更能加强消费者的信赖感。卖家方面卖家要注重所提供的商品信息的真实性，避免过度美化照片。只有当消费者认为商品信息高度可靠时，营销活动才能比较容易地达到目的。真实的商品信息可以增强消费者的信任感，在拉动店铺效益的同时也维护了消费者基本的知情权。评价等级与卖家信誉挂钩不必过于紧密，其他能体现卖家信用的行为，如卖家是否采真实拍摄、是否有过交易纠纷等也应当加入卖家信誉分值的计算当中。买家的评价在整个信誉分值中占到一个较大权重，但不能完全占据总体信誉模型。同时，由于消费者普遍习惯性好评的现象，应当适当增加中评差评的权重系数，更加客观地反映商品的真实状况。此外，店铺信誉四项评分的计算，应加大近期交易的评价比重，减小往期信誉比重，以激励卖家诚信交易。一般来说，评论数量过少往往难以反映出商品的真实品质，从而难以引起消费者注意。网站需尽可能地提供更多其他可供参考信息，以便买家权衡。通常来说，信用等级较高的买家评论往往会起到示范效应，消费者往往更倾向于相信高信誉群体的评价。因此，网站可采取个性化推荐技术，在信誉较高的买家主页开辟新店推荐一栏，让信誉较高的群体首先注意到新的店铺，拉动新店评价，减少恶意购买好评现象的同时，营造更加公平的竞争环境。此外，当用户所浏览商品暂无评论时，系统可推荐用户参考该店铺较多销售量商品评论，也可严格明确店铺动态信用等级以供买家参看，避免新店持续冷清的状况。

4结语

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【关键词】：电子商务；系统；设计

中图分类号：S611文献标识码： A

1、系统功能模块设计

本系统的功能模块设计划分为前台在线商城和后台管理两大模块进行实施。整个系统采用由三层架构衍生的N层架构设计，它们分别为表现层、业务逻辑层、数据访问层、数据层。

表现层使用ASPX页面实现，包含了HTML、CSS以及 WebControl等元素。业务逻辑层采用直接与ASPX页面对应的.aspx.cs文件实现，其中使用C#代码针对ASPX页面中的WebControl的事件进行编程，从而实现业务功能。

数据访问层采用独立的C#类实现对数据库的访问和对业务逻辑层的数据支持。

1.1、前台商城功能模块设计

前台商城模块主要针对网站客户需求来设计，旨在为客户提供方便快捷的购物方式。前台部分主要提供给客户展示商品、购买商品、个人信息注册、查看及管理个人信息、商品评论、留言、查看公告等功能。

根据前台业务流程需求，客户必须在注册并登录后才能购买商品，未注册或未登录客户只能浏览商品和评论商品以及其他信息（公告、留言等）的浏览。

1.2、后台功能模块设计

主要针对网站后台用户（管理人员或经营者），除后台用户登录功能外，还包括了首选服务、订单管理、商品管理、配送管理、留言及评论管理、会员管理、系统设置等七大模块。

 系统设置则包含了系统相关信息的设置，它们是公告、网站前台主题LOGO图片、网站前台页面顶端的Banner广告条图片、无图片显示时的默认图片，系统设置中还包含了数据备份和系统初始化等高权限功能。

由于网站的后台管理对安全性要求特别高，系统初始化状态下只保留了一个超级管理员用户admin，该用户具有所有的权限，由网站经营者保管。

2、数据库设计

2.1、数据库总体设计

根据数据实体，可将其设计为13个数据库表，以描述业务逻辑中的数据实体以及实体与实体之间的关系。

2.2、数据库表详细设计

对每个数据实体所产生的数据库表进行详细设计，包括字段、类型、长度等。一是Customers：客户表。该表存储平台前台用户（即网站客户）的个人信息，其中登录名CustID字段为该表的主键。二是PointConfig：会员积分配置表。该表用于存放会员在前台网站上购物所产生的积分的使用配置方案，如100-500分对应9.5折。三是Admins：管理员表。该表用于存储后台用户（管理员）的基本信息，包括登录名、密码、权限、最后一次登录的时间和IP等信息。其中授权字符串Level字段是由诸如“aaa|bbb|……”的字符串表示，其中AdminID为主键。四是Category：商品分类表。该表存储的是商品的分类信息，该表以递归的方式来存储一级分类、二级分类和三级分类，通过ParentID和CateID在表内部自联系实现。其中CateID为主键，ParentID为指向CateID的外键。五是Products：商品表。该表中存储着商品的基本信息，如编号、名称、分类、成本、售价等，还存储着商品的库存等相关信息。其中ProductID为主键，CateID为指向商品分类表的外键。六是PComments：商品评价信息表。该表用于存储商品的评价信息以及管理员对评价的回复，同种商品可以被评论多次。其中PCID为主键，ProductID为指向Products表的外键，CustID为指向Customers表的外键。七是Orders：订单表。该表存储订单的概要信息，其中不包含订单中商品列表的明细信息。其中OrderID为主键，SaleID为指向Sales表的外键，CustID为指向Customers表的外键。八是OrderDetail：订单明细表。该表中存储着所有订单中的商品明细，其中包括该订单商品的编号、名称、单价、数量以及所属订单编号等信息，这将是一个非常庞大的表。ODID为主键，OderID为指向Orders表的外键，ProductID为指向Products表的外键。九是Announce：公告信息表。该表存储的是要现在前台页面中的公告信息，其中AID为主键。十是ShipMode：配送方式表。该表存储着网站商品的配送方式，不同的配送方式对应着不同的配送费用。ShipID为该表主键。十一是Sales：配送人员表。该表存储配送人员的姓名和联系电话。其中SaleID为主键。十二是Messages：客户留言表。该表用于存储网站前台客户的留言信息以及后台管理员对留言的回复信息。十三是Configurations：网站信息配置表。该表是一个独立的用于存储配置信息的表，这些配置信息主要用来对网站的默认图片、文字等信息。

2.3、存储过程设计

根据业务逻辑实现需要，在SQL Server中定义了若干存储过程以辅助数据逻辑实现。其中包括了：AddCategory：添加商品分类信息；AddCustomer：添加客户信息；AddProduct：添加商品信息；DelProduct：删除商品信息；GetCustByID：通过客户的ID获得客户信息；GetServiceInfo：获取系统客户服务信息；UpdateAdminLastInfo：更新指定管理员上次登录信息；UpdateCategory：更新分类信息；UpdateCustInfo：更新客户信息；UpdateCustomerLastInfo：更新客户上次登录信息；UpdatePassword：更新客户登录密码；UpdatePrice：更新商品价格，包括成本价和销售价；UpdateProduct：更新商品基本信息；UpdateStock：更新商品库存信息。在开发过程中，由于还采用了将SQL语句嵌入数据业务层的方式，存储过程设计只针对了一些基本的数据访问功能来实现。

5、结尾

随着信息技术在贸易和商业领域的广泛应用，利用计算机技术、网络通信技术和Internet实现商务活动的国际化、信息化和无纸化，必将成为商务发展的一大趋势。电子商务正在改变着人们的生活以及整个社会的发展进程，贸易网络必将引起人们对管理模式、工作和生活方式，乃至经营管理思维方式等等的综合革新。

【参考文献】

[1]《Visual C#.NET Web应用程序设计》杨学全等，电子工业出版社

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以下列举找关键词常见的10钟方法：

一.淘宝天猫首页搜索下拉框

输入产品关键词，搜索框会自动匹配最近搜索量大的关键词，有时候顾客也会选择搜索下拉框推荐的词语。举例洗面奶，你可以输入洗面奶获取关键词，输入洁面乳也可以，输入洗面奶女都可以获取下拉框的关键词。下拉框的关键词都是最近搜索量很大的词语。

二.淘宝排行榜top.taobao.com可以查看最近搜索量大的关键词以及热卖的产品

我们以人工和软件二种形式对淘宝近百万的店铺的商品评论，信用，商品价格，进行跟踪和分析，我们的排行公式是：

店铺信用度+评论得分+商品价格得分+店铺开店时间*80% =排名得分

三.搜索关键词进入宝贝页面“你是不是想找”这些关键词也是搜索量比较大的

四.卖家中心店铺运营助手热搜关键词

店铺运营助手可以提供权威同行业店铺竞争及商机情报，帮助掌柜发现差距，并提供相应的解决方案，真正实现店铺的数据化运营。

五.量子恒道淘宝搜索关键词就是顾客是通过搜索什么关键词进入你店铺里面的

六.数据魔方标准版淘词功能

(标准版需要一次性订购半年以上才可以使用淘词30/月)专业版是3600/年可以使用，中小卖家使用标准版就可以。

非常好用的工具，是淘宝seo优化以及直通车推广，必备的选词工具

七.直通车系统推荐词

八.直通车流量解析

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关键词：网上购物；数据库；；电子商务

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)21-5077-03

The Design and Implementation of Online Shopping System Based on

YANG Hong-jun, YU Tong

(Qinhuangdao Vocational and Technical College, Qinhuangdao 066100, China)

Abstract: In order to increase the traditional sales channel and reduce commodity trading costs , this thesis designed the Online Shopping System based on and SQL Server 2008, separately elaborated through system Functions design, overall design, database design and shopping cart module. Functions of the system design, overall design, database design and cart module.

Key words: online shopping; management system; ; electronic commerce

随着网络的不断发展，人们生活的环境、方式和手段都在不断变化，电子商务正渗透到人们的日常生活中，传统的商品销售方式正面临着重大的变革，为了增加传统销售渠道及减少商品交易成本，出现了先进廉价的网络销售系统，并成为人们生活中一个不可缺少的组成部分，基于此，开发一个功能完善的网络购物系统符合市场需求，通过使用该系统，可以随时随地利用网络对在线商品进行销售，是传统销售方式的很好延伸，使每一位顾客足不出户就能够通过上网来轻松购物。

1 系统功能设计

通过调查，要求本网上书城能满足以下基本需求：

1）全方位的产品展示功能，网店商家可以把商品的多个角度的照片上传至产品相册中，灵活的网店产品展示方式，独特的网店新闻关链产品功能；

2）网店搜索功能强大，垂直的搜索功能，让顾客的查找商品一步到位；

3）为了了解网店顾客心声，集成产品评论留言功能，体贴网店顾客需求，顾客可以对缺货的商品进行需求登记,具有网上投功能；

4）具有订单管理的功能,购物者可以在线提交订单，订单信息可以同时发送到数据库和用户邮箱中,管理员能够对订单信息进行管理，能够修改订单状态；

5）方便的网上购物功能，采用楼层式的商品展示方式，商家可按类别自行设定不同楼层的商品展示效果，让购物者对商品更一目了然，商家也可以把购买属性相同或相似的商品设成专柜或关联产品，让顾客可以不用再跳到转页面而直接购买相关的商品；

6）独特的磁性消费功能，让积分设置了有效时间，商家可随意进行调整，方便吸引顾客加大消费而完成积分额度；

7）具有在线沟通功能, 借助这个功能，购物者可以实时的和在线客服员进行沟通；每个在线客服人员可对多个客户进行服务,全部列出在本站的在线者名单，使用者可以很方便的选择说话的对象；

8）支持主流的第三方在线银行支付系统接口, 为购物者提供在线直接支付功能,支持在线支付、线下支付和预付款扣款支付三大模式；

9）具有会员管理功能, 浏览者可通过系统提供的注册接口在线注册，注册成功后可立即登录网站，浏览相应的栏目或进行相应的交互操作,对于网站来说是一个收集理浏览者（潜在客户）信息、控制权限的途径之一；

10）多种形式网站广告设置功能，具有轮播广告、页内广告、浮动广告、弹出窗口、挂角广告等多种形式；

11）查询统计功能,包括帐务查询统计、订单查询统计、商品销售统计功能，可输出EXCEL报表；

12）多种商城装修效果（皮肤），商家可根据不同的需要进行更换，独具行业物式的款式选择功能，让商家及购物者操作更方便；

13）支持对会员邮件地址进行分组管理，能够添加、删除、修改邮件地址信息，能够按组群发邮件。

2 总体设计

2.1 系统框架

系统采用B/S三层架构,由表示层、业务层和数据层组成，其中，表示层（浏览器）位于系统的最外层，用于显示数据和接收用户输入的数据，业务层（WEB服务器）位于表示层和数据访问层之间，用于处理用户输入的信息，数据层（SQL Server2008服务器）负责保存应用系统的数据，并及时回应业务层的请求，系统总框图如图1所示。

2.2 关键技术

1）是微软最新平台技术，是一种为高效地生成类型安全和面向对象的应用程序而设计的语言，是.NET体系中的一种快速开发工具,具有使用方便、简单易学、功能丰富等特点，新增和加强了很多面向对象的特性，如继承、重载等。

2）采用大型专业数据库系统SQL Server2008为后台数据处理管理系统，其具有高性能、功能强、安全性好、易操作、易维护等优点。它是基于客户端/服务器模式的新一代大型关系型数据库管理系统，是当前应用最广泛的DBMS之一。

3）使用开发Web窗体，把页面代码和业务逻辑代码区分开来,是建立在微软新一代.NET平台架构上,利用公共语言运行时在服务器后端为用户提供建立强大的企业级Web应用服务的编程框架, 支持多语言协同开发，是目前进行Web开发的主流应用技术之一。

4）使用访问数据库, ADO．NET对象模型由以下几个核心组件组成： Connections（连接和管理数据库事务）， Commands（向数据库发送的命令）， DataReaders（直接读取流数据），Datasets 和 DataAdapters（对缓存中的数据进行存储和操作）。

5）通过使AJAX技术实现客户端与服务器进行异步通信, 使用Ajax的最大优点，就是能在不更新整个页面的前提下维护数据。

2.3 系统模块设计

1）商品模块:包括无限网店商品管理、可复制网店商品及类别、可设置品牌管理、网店商品配件组合、关联商品设置、针对不同级别会员设置价格 、网店商品水印管理、网店商品相册、网店最新商品、网店推荐商品、网店热卖商品、商品介绍专用编辑器、网店商品积分设置、商品搜索引擎优化设置、商品专柜销售管理等功能；

2）销售模块：包括网店收藏夹、网店购物车、在线网店订单、网店客户订单管理、非会员客户购买 、会员积分与预付款管理 、网店积分换礼品 、网银支付、淘宝支付、财付通支付 、手机支付 、多区域运费管理、网店快递单打印 、网店送货单打印等功能；

3）客户与交流模块：包括可向会员发送会刊、广告等邮件 、网店商品评论 、网店客户返馈 、网店缺货登记、网店供货商申请 、网店新闻、网店消费指南信息 、QQ即时状态显示、MSN即时状态显示、淘宝旺旺即时状态显示 、阿里巴巴贸易通即时状态显示 、Skype即时状态显示等功能；

4）决策分析模块：包括网店销售日报表、网店销售周报表、网店销售月报表 、网店销售季报表、网店销售年报表、网店销售自定义报表、商品订购数额走向分析 、会员交易兴趣与状态分析 、商品订购种数分析 、网店访客流量分析、搜索引擎与关键字分析、网店客户来源分析等功能；

5）广告牌管理：包括标志上传,滚动字幕,首页主题广告,首页FLASH广告,首页四副小广告,首页右侧广告,热门商品,热点促销,首页中部Banner,首页底部Banner,网站宣传员等功能；

6）网店会员社区(BBS）：网站是否具备互动，浏览者间的相互讨论是其中重要的环节之一。社区论坛系统提供网上的虚拟社区环境，实现网友间的互动；

7）用户管理 ：提供浏览者注册为正式用户的接口,用户可以维护个人信息,管理员可以设置不同用户类型的权限和价格级别。

3 数据库设计

数据库是数据管理的最新技术，是软件开发的灵魂和基础，是整个系统成功的关键，是开发质量软件的前提。

3.1 数据表格设计

1）管理员信息表: 用来保存系统管理员的基本信息，包括账号、密码、姓名、电话号码、EMail、备注；

2）商品信息表: 用来保存商品的基本信息，包括 编号、类型编号、商品名称、商品号、生产公司、包装型号、销售价格、进货价格、商品介绍、提交时间、浏览次数、购买次数、照片上传路径；

3）商品类别信息表：用来保存商品类别的信息，包括类别编号、类别名称、备注；

4）注册用户信息表：用来保存注册用户的基本信，包括用户名、密码、姓名、性别、送货地址、邮政编码、电子信箱、联系电话、手机号码；

5）公告信息表：用来保存网站公告信息，包括编号、标题、内容、提交时间、人；

6）顾客投诉信息表：用来保存客户对订单的投诉信息，包括编号、提交时间、用户名、定单号、内容、处理方式、处理标志；

7）购物车信息表：用来保存用户订购的商品信息，包括购物车编号、用户名 、商品编号、订购时间、订购数量、销售价格、用户确认、定单号、提交时间、管理员确认；

8）商品评论表:编号、商品编号、商品名称、注册用户名、评论内容；

9）订单表：ID、订单编号、提交订单时间、确认交货时间、总金额、备注、用户名、是否已经付款、是否已经发货。

3.2 数据表之间的关系

设计完各个数据表之后，需要设置各个数据表之案件的联系，表与表的关系主要靠主键及外键关联在一起，在以上各个数据表之间，主要有以下几个联系。

1）商品信息表项与商品类别信息表项是多对一之间的联系，表示一种商品对应一种商品类型，而一种商品类型类型可以有多种商品。

2）订单信息表项与订单明细表项是一对多的关系，表示一个订单对应多个订单明细表，而一个订单明细表只能是一个订单的。

3）订单明细表项与商品信息表表项是多对多的关系，表示一个订单明细表可以对应多个商品，而一个商品可以在多个订单明细表中。

3.3 数据库功能实现

1）数据库的连接: 存取数据时，首先要对数据库进行连接。系统采用使用对象来完成。

2）数据浏览：SqlText=” Select 字段一[, 字段N] From 数据表名称 Where 条件 order by索引 ”；

3）插入数据：SqlText =” Insert Into 数据表名称[(字段1, 字段2, ...字段N)] Values(字段1, 字段2, ...字段N)”；

4）数据删除：SqlText =” Delete 数据表名[Where 子句]”；

5）数据修改：SqlText =” Update 数据表名称 Set 字段一= 新值[,...字段N=新值] [Where 子句]” 。

4 购物车功能实现

购物车是在线购物网站的核心部分，其记录了顾客在购买商品过程中的商品变化情况，比如：新增商品，删除商品，或同一商品数量的改变等信息，从购物车中记录的各种信息可以生成订单。通常使用利用Session 或 Cookie方法实现购物车，系统采用Session方法来实现购物车功能,通过在 WEB 服务器中将每一个买家信息保存到Session对象中，实现对每一个买家的状态进行跟踪,从而实现购物车的功能。

购物车程序设计流程：1）系统为每一个会员顾客自动生成一个购物车Session；2）当顾客将选中的商品添加到购物车时，系统首先检查Session中是否已存在此商品信息，若有则只改变原有商品的数量，否则，session会自动产生一条该商品的信息；3）当顾客将购物车中的商品删除时，只需删除session中相应的记录；4）当顾客查看自己的购物车时， 系统自动将session中的购物信息显示出来；5）在购物过程中，session中的数据与后台数据库进行异步通信，保持数据的同步；6）返回继续购物或结算。在购物车设计过程中，主要难点是在购物车中如何动态地添加或删除指定的商品信息。

使用JavaScript 函数 AddToGouWuChe()实现在购物车中动态地添加选定的商品信息,具体操作是: 首先通过 JavaScript 函数 conWithServerOnAdd()，将有关参数传递给服务页面 serverForGouWuChe.aspx，再使用AddToGouWuChe ()方法，根据 DIV 中的信息类型ID进行判断，将不同类型的信息保存到 购物车Session 中,从而实现往购物车里面添加商品信息；而在购物车中动态地删除指定的商品信息则是通过 JavaScript 函数 DeleteItemFromGouWuChe ()实现的，具体操作是: 首先在函数 ShangpinLeiXing()中判断出将被删除商品的类别，然后调用函数conWithServerOnDelete() ，将参数传递给服务页面 serverForGouWuChe.aspx ，再使用方法serverForGouWuChe. DeleteItemFromGouWuChe ()将session中选中的资源删除。

5 结束语

系统是一种具有交互功能的电子商务信息系统，采用于SQL Server2008、JavaScript、XML、Flash技术在网络上建立一个虚拟的购物商城，使顾客购物过程中变得轻松、快捷、方便, 运用Ajax技术,使系统具有卓越的搜索自动提示功能，让客户能更快找到他要的产品，并让顾客在购买过程中大大减少页面刷新的次数，提高用户体验，同时，具有强大的内容管理功能，让顾客在购物咨讯的引导下进行购物，最大程度的挖掘顾客的购买力，增加黏度。

参考文献：

[1] 石志国数据库编程[M].北京:清华大学出版社有限公司,2009.

[2] 李春葆 2008程序设计教程[M].北京:清华大学出版社,2009.

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