摘 要:在Internet虛擬環(huán)境下,商家能夠在網(wǎng)上提供的書籍種類和數(shù)量越來越多,用戶既不愿意花太多時(shí)間在網(wǎng)上尋找書籍,也不可能像在實(shí)際環(huán)境下那樣檢查書籍的質(zhì)量。因此,O2O模式的校園二手書交易及推薦服務(wù)系統(tǒng)的研究就具有很重要的現(xiàn)實(shí)意義。它有著書籍來源于學(xué)生銷售給學(xué)生的優(yōu)勢,用戶在該系統(tǒng)注冊之后,可以上傳自己欲處理的書籍和購買所需書籍,并且系統(tǒng)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)庫中用戶存入的書籍和課表信息,運(yùn)用SQL語句和推薦算法實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦。該系統(tǒng)適用于大學(xué)生群體,對交易和推薦系統(tǒng)的發(fā)展起到了推動作用。
關(guān)鍵詞:O2O模式;二手書交易;推薦;SQL;Android
1 概述
1.1 我國O2O商業(yè)運(yùn)營模式的發(fā)展前景
目前,隨著網(wǎng)絡(luò)電商潮流的風(fēng)起云涌,不少網(wǎng)絡(luò)店家開始追求電商模式的運(yùn)營發(fā)展,在O2O模式迅速風(fēng)靡一時(shí)的電商時(shí)代,它沒有考慮到將用戶服務(wù)和用戶體驗(yàn)整體起來,同時(shí)對移動互聯(lián)網(wǎng)和電商資源的整合也沒有非常清晰的思路,因此O2O模式將用戶體驗(yàn)和用戶服務(wù)納入到一種新的電商運(yùn)營模式。它通過服務(wù)將線上、線下連接起來,突出了服務(wù)的紐帶關(guān)系。很明顯,它更適應(yīng)當(dāng)代網(wǎng)絡(luò)電商發(fā)展的需求。
1.2 網(wǎng)購現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
隨著信息產(chǎn)業(yè)的飛速發(fā)展,安卓手機(jī)越來越廣泛地被應(yīng)用在大學(xué)生群體,大家購物更多愿意選擇網(wǎng)購。在校大學(xué)生平均使用安卓手機(jī)率達(dá)到92%,其中每周上網(wǎng)時(shí)間超過10小時(shí)以上的學(xué)生占在校學(xué)生總數(shù)的三分之一。[1]隨著社會的發(fā)展,特別是隨著3G技術(shù)發(fā)展時(shí)代的到來,Android的出現(xiàn)帶給了智能手機(jī)領(lǐng)域更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn),由于Android基于Linux內(nèi)核并且具有開源、免費(fèi)的特性,它迅速得到廣大愛好者以及許多廠商的支持。[2]因此,隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)購迅速被廣大大學(xué)生使用。
1.3 校園二手書交易及推薦服務(wù)系統(tǒng)
隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展,消費(fèi)者希望電子商務(wù)系統(tǒng)具有一種類似采購助手的功能來幫助其選購商品,它能夠自動地把用戶可能最感興趣的商品推薦出來[3]。因此商品推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)系統(tǒng)的一個(gè)重要研究內(nèi)容之一。由于具有很強(qiáng)的實(shí)用性,因此,目前幾乎所有大型的電子商務(wù)系統(tǒng)都不同程度地使用了各種形式的推薦系統(tǒng)[4]。O2O模式的校園二手書交易及推薦服務(wù)系統(tǒng)就是根據(jù)一定的算法,給出目標(biāo)用戶的推薦項(xiàng)目。目前存在許多不同解決方案實(shí)現(xiàn)的推薦系統(tǒng)。根據(jù)所采用的技術(shù)不同,分別有基于手工決策規(guī)則的推薦系統(tǒng)、基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的推薦系統(tǒng)、基于內(nèi)容過濾的推薦系統(tǒng)和基于協(xié)作過濾的推薦系統(tǒng)等[5]。
2 相關(guān)技術(shù)
2.1 Android簡介
Android號稱是首個(gè)為移動終端打造的真正開放和完整的移動平臺,是安全開源免費(fèi)的操作系統(tǒng)。Android的優(yōu)勢是開放性、掙脫運(yùn)營商的束縛、豐富的硬件選擇、不受任何限制的開發(fā)商、無縫結(jié)合的谷歌應(yīng)用。Android的不足是由于手機(jī)與互聯(lián)網(wǎng)的緊密相連,個(gè)人隱私很難得到保護(hù)、首先開賣Android手機(jī)的不是最大運(yùn)營商、運(yùn)營商仍然能夠影響Android手機(jī)、同類機(jī)型用戶減少、過分依賴開發(fā)商,缺少標(biāo)準(zhǔn)配置。[6]
2.2 SQLite數(shù)據(jù)庫
SQLite是一個(gè)很小但功能強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫引擎。它無疑是全球部署最廣泛的SQL數(shù)據(jù)庫引擎。它之所以如此流行,有以下三個(gè)原因。
(1)它是免費(fèi)的。作者將其放在公共領(lǐng)域中,不會收取任何使用費(fèi)。(2)它很小。目前的版本只有大約150KB,Android手機(jī)的內(nèi)存完全可以容納下它。(3)它無需安裝或管理。沒有服務(wù)器,沒有配置文件,也無需數(shù)據(jù)庫管理員。[7]
3 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)
此程序能實(shí)現(xiàn)以下幾個(gè)功能:(1)用戶可以到購買頁面查看搜索自己可能需要的書籍。(2)用戶可以填入自己想要處理掉的書籍信息,將其上傳到數(shù)據(jù)庫中。(3)用戶可以填好自己的課表,存到數(shù)據(jù)庫中。(4)系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的課程信息結(jié)合數(shù)據(jù)庫中個(gè)本書的信息對用戶進(jìn)行個(gè)性化的推薦。(5)系統(tǒng)內(nèi)設(shè)立了管理員,是系統(tǒng)內(nèi)權(quán)限最大的用戶,可幫助普通用戶找回密碼、商品下架、平臺盈利情況統(tǒng)計(jì)。(6)該系統(tǒng)可以進(jìn)行社區(qū)交友,賣家和買家可以聊天,更方便獲取其他的書籍信息,以達(dá)到省時(shí)省力的作用。
3.1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)工具及運(yùn)行環(huán)境
開發(fā)工具:Android SDK2.3、ADT-23.0.6:Eclipse4.5.0版本。
運(yùn)行環(huán)境:Android版本為4.2.2的SAMSUNG手機(jī)。
開發(fā)語言:java、SQL。
數(shù)據(jù)庫:采用的是Eclipse內(nèi)嵌的數(shù)據(jù)庫SQLite,版本號是1。
3.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
對于此應(yīng)用軟件來說,主要涉及4張表:(1)xiaodiao表:用于存儲用戶的用戶名、密碼、年齡、性別等。(2)course表:用于存儲用戶的課程信息,包括學(xué)校、學(xué)院、年級和課程名稱等。(3)book表:用于存儲書的信息,包括書的ID號、ISBN、書名稱、書版本、出版社、作者、售價(jià)、主人電話和是否售出標(biāo)記。(4)manager表:用于管理書的售出情況。包括書的ID號、ISBN、書的名稱、書的售出時(shí)間、書的售價(jià)。
3.3 算法設(shè)計(jì)
該應(yīng)用服務(wù)軟件主要涉及的算法是協(xié)同過濾基于模型的推薦算法和歐幾里得算法,推薦算法基于樣本的用戶喜好信息以及用戶相似度構(gòu)造一個(gè)推薦模型,然后根據(jù)調(diào)查問卷表明的用戶喜好或需求信息預(yù)測推薦。主要涉及用戶之間相似度的計(jì)算,達(dá)到例如當(dāng)用戶課表有C這門課程時(shí),數(shù)據(jù)庫中有C語言書籍,則系統(tǒng)采用游標(biāo)和控件相結(jié)合的方式將從數(shù)據(jù)庫中查取的推薦內(nèi)容顯示出來。同時(shí)當(dāng)兩個(gè)用戶的相似度很高時(shí),一個(gè)用戶的搜索和購買的商品信息也將被推薦給另一個(gè)用戶的效果。
4 結(jié)束語
本次系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了預(yù)期效果,但是小組成員能力有限,欲做以下完善:(1)加上服務(wù)器,將書的圖片上傳到服務(wù)器,不是存到本地文件夾。(2)推薦書籍的時(shí)候基于的內(nèi)容屬性要多一點(diǎn),這樣推薦的準(zhǔn)確性會提高。
參考文獻(xiàn)
[1]祝橋,孫莉,趙京霞.基于Android的二手書交易平臺[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2015,4.
[2]熊剛.基于Android的智能手機(jī)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].武漢理工大學(xué),2010.
[3]趙書蘭.Android開發(fā)與實(shí)戰(zhàn)[M].北京:電子工業(yè)出版社,2013:6.
[4]Arwar B,Karypis G,Konstan J,et al.Analysis of recommendation algorithma for E-commerce[C].In :Processing of 2nd ACM Conference on Electronic Com-merce,2000:158-167.
[5]方俊.電子商務(wù)系統(tǒng)商品推薦方法淺析[J].大眾科技,2010,8(36):11-16.
[6]張波,高朝勤,楊越.Android基礎(chǔ)教程[M].北京:人民郵電出版社,2009:11.
[7]陳健,印鑒.基于影響集的協(xié)作過濾推薦算法[D].廣州:華南理工大學(xué),2006,3.
[8]靳巖,姚尚朗.Android開發(fā)入門與實(shí)戰(zhàn)[M].北京:人民郵電出版社,2009:7.
[9]孫國平.基于Android的景區(qū)景點(diǎn)路線推薦服務(wù)研究[J].城市勘測,2014.