购物小助手,轻松帮你货比货

货比多家不吃亏,如果你经常网购的话,那么＂购物助手＂可以来帮你＂货比两家＂。当你在淘宝、京东等购物网站搜索商品时,它会自动帮你在亚马逊商城里进行搜索,搜索到的商品图片以滑动窗口的方式显示在页面下方,点击图片可以显示详细的商品信息。     

电商平台精准推送的商品信息对消费者网购行为的影响研究

大数据时代，电商平台可根据消费者的搜索、浏览、购买等信息分析出消费者的需求、购买偏好，从而更精准地为消费者进行商品推送。精准推送商品信息的形式和内容不同，对消费者网购行为的影响也不同。本研究以大数据时代为背景，以计划行为理论（TPB）为框架构建了结构模型，实证分析了电商平台精准推送的商品信息和消费者网购意图和行为之间的关系。利用SPSS23.0和AMOS24.0软件对218份有效问卷收集的数据进行实证分析后得出：精准推送商品信息中的网络排名、评论数量、评论方向对消费者意图均有显著的正向影响，消费者购买意图对消费者网购行为有显著的正向影响。最后根据研究结论给出提升消费者网购意图和行为，电商平台获得持续发展的对策和建议。     

新型海淘购物比价引擎方案设计

海淘在经过最近几年的发展,已经成为很多中国消费者的购物方式之一。除了商家选择、商品购买、商品转运外,消费者最看重的环节之一便是价格比对。但是,目前大多数比价引擎仅支持英文或中文表述的网站,极少可以把对应的跨境商品进行价格比较。因此,本文提出一种能进行国内外相同商品比价的方案,通过以美中两国Amazon购物网站进行比价搜索,实现更好的比价效果。系统会结合翻译模块,能够让用户用中文或英文进行商品搜索。在收到用户搜索请求之后,会优先审查本地数据库是否包含用户之前的搜索记录,如果有则反馈本地记录,如果没有则实时抓取美中两国Amazon相应商品信息。另外,虽然很多比价引擎能够识别中文搜索,但识别精准度和范围都不是很好。为了提高搜索精度,系统将网上翻译API和本地电商词汇中英对照表结合,对用户输入的中英文进行实时翻译。为减少商业利益影响,不同于Amazon原始的商品排序,系统在Amazon原始排序算法基础上,对排序做了改进来实现关键字的排序优化。     

跨境电商网站系统的分析与设计

通过跨境电商网站和一般电子商务网站的比较,本文研究设计了跨境电商网站系统,主要包含商品管理、内容管理、订单管理、用户管理、物流管理、支付管理、统计分析、商品搜索、用户购物等功能。系统以springmvc+spring+mybatis作为开发框架,使用MySQL5.7数据库、Tomcat7.0服务器、redis缓存技术,实现用户与商家相互对接,为跨境购物平台设计开发提供了原型参考。     

电子商务网站中误导性商品描述识别

网上购物已被越来越多的消费者接受,C2C网站作为主流购物平台提供数以万计的商品条目供消费者选择,其中有一定数量商品条目的商品描述具有误导性.误导性是指条目的商品描述与其实际价格不符合,通常的表现是描述商品的价格低于其应有的价格,以此吸引消费者,误导消费者到其购物页面.这既影响消费者的判断,又损坏购物网站的信誉度.为了找出这部分具有误导性的商品描述,提出了一种结合概率模型HMM和基于统计的异常值识别方法,能够有效地识别出误导性商品描述.HMM模型从概率的角度有效地确定商品描述所指代的商品,为C2C网站上商品描述的不规范导致的商品指代信息模糊提供了一种行之有效的解决方法.基于统计的异常值识别方法在处理C2C网站上商品信息比较单一时较为有效.用该方法在实际的电商网站数据集上进行了实验.实验结果证明了该方法的有效性.     

C2C电商商品多因素排序系统的设计与实现

目前C2C购物网站(如淘宝网、拍拍网)商品只是按单一属性进行排序,如按价格、销量、卖家信用度等,消费者很难在短时间找到价格低且合理、质量可信度高的商品。针对这一问题设计一个基于API技术的C2C电商商品多因素排序系统。利用淘宝、拍拍开放平台提供的开放API接口获取商品信息,然后筛选出价格合理的商品,再综合商品的价格、商品的销量、卖家的信用度多指标对商品排序。理论分析与实验结果均表明该系统满足了用户的需求且提高了购物的效率。     

微商e行：快乐购物 轻松娱乐

作为目前国内最专业的购物返利平台之一，微商e行网为用户提供购物返现金、独享折扣商品、最新最全优惠信息等服务，致力于为网购用户提供安全、快捷、省钱的网购新体验。     

基于智能推荐的网络购物系统的设计研究

目前越来越多的消费者通过网络购物系统购买商品,但是网络购物系统提供了大量的商品信息,这使得顾客无法快速地找到自己所需的商品。本文介绍了基于智能推荐的网络购物系统的设计方案,包括系统架构设计、系统功能的设计、智能推荐功能的设计、数据库的设计、系统界面的设计。基于智能推荐的购物系统能更好地了解用户的需求,以便能及时有效地为用户提供贴心的推荐服务。     

基于MYSQL网上商城系统的设计与实现

随着计算机技术的不断发展和人们生活水平的提高,网上购物已成为一种热门的购物方式。基于MYSQL的网上商城系统可以让人们充分享受足不出户的购物乐趣,该系统安全可靠、操作简单,包括前台用户和后台管理两个部分。在客户端为用户提供了在线注册、浏览商品、订购商品、查询商品信息等功能,在服务器上为管理人员提供商品的信息管理、用户订单管理、各种即时信息发布管理等功能。     

什么值得买玩转网购平台

在电商如此繁多的今天,网购已经逐渐成为越来越多入购物方式的酋选。如何在众多网购平台中找到自己想要的产品？今天就给大家介绍一款购物类APP＇一什么值得买。 选购视角中立 与其他传统电商网站不同的是,“什么值得买”是以纯中立的视角,发现并分问,同时也提供了来自各个购物网站的精品,是一款非常实用的购物软件（图1）。     

优化网上数码商店设计与实现

随着网络的不断普及,网上购物依靠其方便、实惠等优点成为一种流行的购物方式.支付宝等安全支付手段,让众多的消费者对网上购物更加信任.本网站除了具有普通网站的基本功能外,同时增加了商品参数的对比,并利用第三方控件,方便卖家对于商品信息的管理;合理的设计从而方便买家和卖家更符合B2C的人性化.     

Python爬虫在导购系统中的应用

近年来,随着互联网的发展,出现了网上购物这种全新的购物方式。网上购物已经成为年轻人购物的主要方式。但网上的商品琳琅满目,如何挑选物美价廉的商品成为需要解决的问题,由此设计了一个基于Python爬虫的优惠券型导购系统。将淘宝、天猫、京东三大电商网站作为数据源,使用Python的requests、selenium等模块结合IP代理反反爬虫技术将商品信息与优惠券信息爬取下来,对信息进行数据清洗并存入mongo DB数据库中,由后台服务器程序整理数据,并在基于HTML5的安卓端APP展示出来供用户查看与选择。该系统简单高效,可以改善用户的购物体验,具有较高的实用价值。     

基于电商平台的智能推荐算法研究

随着网络科技的快速发展,网民数量的迅速增加,电子商务服务也随之不断发展,网购的用户和商品的种类也日益增加。为提高电商们的销售水平,提高网购平台的交易数目,也为能让用户们更快更好地获得需要或喜欢的商品,这些电商平台大都采用一定的智能推荐算法完成。本文将介绍电商平台常用的一些推荐算法并分析推荐算法所产生的问题和应对方法。     

网络巨头盯上B2C

明的网购消费者近日发一现．除了各大网上商城时令的促销折扣括动值得关注,通过购物搜索平台搜索商品,实现交易,还能享有最高额度达11％的返现优惠,不仅买到便宜货,还能章回真金白银。本月,阿易旗下有道搜索悄然推出了“网易返现”活动（fanxian．163com）：用户只要通过使用有道购物搜索选择井购买B2C台作商家的商品,便可获得由网易提供的数额不等的现金回馈。     

基于商品引力的购物信息可视化系统

互联网的快速发展带动了人们的购物行为, 越来越多的人群习惯于进行网购, 随之产生的是各种各样的网购交易数据, 这些数据复杂、多维, 并且具有时序性, 消费者的购买行为是众多电商及分析人员的研究热点. 本文提出了一种以个体为中心, 基于商品引力对商品层级结构数据与消费者的购物行为特征的可视分析方法, 使分析者更方便地观察每位消费者的消费行为, 从而得到他们的购物特点. 最后, 给出实验结果, 证明方法的有效性.     

基于BP神经网络的团购商品数量预测

随着互联网的发展与普及,网络购物已成为现代人生活中一个重要组成部分。网购为消费者带来了颠覆传统消费模式的全新购物模式,节省了大量的购物时间。目前网络团购模式已经被广大网络消费者所认同,团购商品数量是团购网站预期营业额的重要依据,因此建立有效的团购商品数量预测模型,分析影响团购商品数量的作用因素,对团购网站具有重要的实际指导意义。     

新浪、“打折啦”联手开拓电子商务

受到“眼球”关注的新浪和“打折啦”网站日前宣布合作拓展电子商务市场。 根据合作意向,新浪网电子商务的桥头堡新浪商城,引入“打折啦”倡导的“比较购物”导购模式,为用户提供更全面的购物解决方案,同时在页面开设“打折啦”链接频道,为消费者提供“打折啦”网站的商品信息。 “打折啦”网站的CEO贺铮表示,“打折啦”网站将继续在导购模式领域进行探索,以帮助网络时代的消费者和各家电子商务网站实现双赢。     

用户体验——电子商务未来的竞争焦点

自2008至今,中国电子商务的蓬勃发展有目共睹。访问量及交易量成爆发式增长,从而更是带动了广告,富媒体,搜索引擎、物流等行业的联动发展。市场占有率竞争,产品渠道竞争、价格竞争及物流竞争等愈发趋于同质化。面对各类商品需求,用户选择面更多,对网购经历的在线体验也更加在乎,如何改善电子商务网站的用户体验,提高用户转化率,成为技术团队乃至电商高管们的一个重要课题,也成为电子商务未来的竞争焦点。一、什么是改善电子商务网站用户体验的关键?电子商务网站用户体验,简单讲就是用户在整个网购的过程中能否得到极好的购物体验,并顺利完成购物的目的。具体涵盖网站的访问速度、信息的可读性、交互的便捷性等一系列因素的综合体验。其中最为关键的是网站的速度,是体现网站性能好坏的重要标准。通常从以下四个方面考量:     

基于MapReduce的校园网用户网购偏好分析

用户网购偏好发现是用户挖掘、电商营销以及用户个性化推荐的关键, 该文基于校园网流量, 提出了一种基于MapReduce的校园网用户网购偏好分析方法, 结合深度包检测(Deep Packet Inspection, DPI)与网络爬虫等技术, 对校园网用户网购行为进行了特征提取和识别. 以淘宝、天猫、京东三家电商网站为例, 对电商网站用户转化率进行了统计分析, 并分别对三个节假日校园网用户网购偏好进行了细致的分析.     

B2C电子商务网站用户体验评价系统设计

随着网络信息技术的飞速发展,人们的生活方式发生了变化,网购已经成为了一种必然的发展趋势.在此前提之下,B2C电子商务网站逐渐的走入人们的日常生活中来,促进了网络购物的更进一步发展.在B2C电子商务网站的使用过程中,判断它成功与否的标志是用户的体验度,而合理的评价用户体验度成为目前急需解决的问题.通过借助一些用户体验的评价指标和维度逐步的构建出B2C电子商务网站用户评价系统.其中包括了品牌设计、个性化的服务、信息构建以及安全保障等.最终根据评价系统的数据分析结果对B2C电子商务网站的用户体验进行完善和改进.改用户体验评价系统有助于电商企业设计出更为符合用户体验的网站,提供更加完善的服务.