基于Android的超市智能導購系統的設計

紀凡 徐劍波 王新茹

摘要：論文從APP的需求分析入手，重點闡述了基于Android的智能導購系統“優購”的使用對象、功能、市場前景等方面。該軟件重要適用人群分別為消費者與超市管理者，對于消費者而言，使用該款APP不僅可以幫他們輕松地找到所需商品，而且可以為他們提供同類商品間的差異等功能，幫他們做出有效建議;而對于超市管理者而言，他們不僅可以實時查看商品銷售情況，而且可以發布各種電子優惠券從而促進消費者購買欲的等功能。

關鍵詞：Android;導購;Bmob后端云

中圖分類號：TP319 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）34-0268-03

隨著商品種類和數量的急劇增加，許多超市為了豐富經營的商品品種相應的擴大營業面積，目的為客戶提供一站式購物。但是這種方式給客戶帶來豐富商品的同時，也給客戶帶來了一些不便，比如尋找需要購買的商品、購物時重復路徑多等，一些客戶由于這些不便而放棄購買決定。針對上述情形，建立一套超市智能導購系統APP-優購。

1“優購”APP的市場需求

新中國成立七十幾年來，伴隨著經濟飛躍式發展，居民收入也實現跨越式增長，1949年我國居民人均可支配收入僅為49.7元，2019年上半年，全國居民人均可支配收入15294元，名義增長615倍。

在此，社會發展大前提下，娛樂文化消費比例越來越大，人們對于購物需求日漸增長，由此市面上便出現了許多大型購物超市，商品種類繁多。

（1）對于消費者：超市規模過大，商品種類繁多，以至于人們面臨難以找到商品和挑選不到最佳商品的難題;

（2）對于超市管理者：超市規模過大，無法精準管理、掌握每一樣商品的銷售情況。

正是因為是實際生活中我們多多少少都遇到過這些問題，所以我們團隊才來研究這個項目。

2“優購”APP功能介紹

這款APP主要面對的用戶是消費者和超市管理者，為的是給消費者在購買到心儀的商品的同時帶來更好的消費體驗，并且讓超市管理者更加輕松地掌控超市實時的銷售情況與數據，在減少人力的同時帶來更多的經濟效益。據此，我們設計了該系統功能框架圖如圖1所示。

2.1 消費者

消費者在APP中注冊賬號后，選擇消費者模式，即可以根據APP的定位功能，選擇確定所在超市，進而搜索所需商品。本產品大的亮點在于，當消費者搜索完商品后，軟件可以根據消費者所在位置，利用GPS功能為消費者推薦最佳選購路徑，從而幫助消費者省時省力地完成心儀商品的采購。

此外，該款APP還有三個特殊的功能：商品比對功能、商品推薦功能、商品在線付款功能。

（1）商品比對功能：即消費者在搜索完所需商品后，后臺會自動找出該超市同種商品不同品牌的比對情況，消費者可以瀏覽商品的價格、商品材質、產地等，幫助消費者真正了解品牌信息，大大提高了顧客的選購效率，進而幫助消費者購買到更適合自己的商品，有效提高消費者的購物安全感。

（2）商品推薦功能：即后臺會結合大數據統計，根據消費者所搜索的商品，為消費者智能推薦與該商品可以搭配使用的商品，在不影響消費者原本消費意愿的前提下，得到更滿意的消費體驗。

（3）商品在線購買功能：付款是購物的最后一步，“優購”APP可在線下單，在線付款，免去消費者在超市結賬時排長長的隊。同時消費者在購物過程中也可實時在“優購”APP上看見自己已經挑選好的商品。

與此同時，消費者還可以在個人首頁界面對所在商場進行評價，成為所在超市的廣告人和監督人，同時消費者還可以在該界面領取商家發布的優惠券，從而得到最大的優惠。

2.2 超市管理者

超市管理者在注冊APP后，選擇商家模式，即可利用該款軟件對超市進行管理。

商品信息錄入功能，商家可以利用軟件的功能，掃描商品條形碼信息，將商品信息全部錄入后臺Bmob后端云數據庫。

商品進貨管理功能，在商品信息全部錄入數據庫之后，商家可以利用該功能，管理商品的入庫情況.進而幫助商家省去了大量的人力、財力資源。

商品折扣管理功能，即商家可以利用該功能對部分商品進行打折處理，促進消費者的購買欲，減少商品的堆積。

商品實時銷售情況，后臺會根據消費者的消費情況，在連接后臺數據庫的同時進行大數據分析，將實時的銷售記錄及時地反饋給商家，從而商家可以根據這些數據更科學地調整店內營銷策略。

商家還可以利用商場管理中心界面中的優惠券管理功能，不定期的發放一些優惠券，供消費者模式中的消費者們領取使用，進而提高超市的銷售額。

與此同時，商家還可以利用消費者反饋功能查看消費者對超市的評價與建議，從而進一步了解超市狀況，并及時對經營管理方式進行調整與改善，增加消費者黏性。

3 超市智能導購系統實現

整個超市智能導購系統分為前端和后端，前端界面是通過Android來實現，界面需要做到簡潔美觀，能夠給不同年紀階層的用戶帶來良好的體驗感。

而后端則主要是Bmob后端云，它為應用開發提供后臺的云服務，包括提供數據存儲、托管環境，也包括提供消息推送等通行后端技術能力。

其中Bmob后端云可以存儲數據，數據可以通過移動端上傳到Bmob平臺，也可以通過Bmob網站后臺上傳外部數據，其中上傳外部數據格式僅支持Json數據或者csv格式數據。流程圖如圖2。

該款APP核心就在于數據存儲與大數據分析，在基于Bmob后端云的基礎上，后臺在進行大數據分析，便事半功倍。

Bmob后端云按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫，便于多維分析和多角度展示商品的數據，為前端用戶進行商品查看提供了最基礎的保障，它承擔了向整個APP提供商品信息數據抽取、轉換和加載（ETL），而且為用戶搜索商品數據訪問商品信息、比對信息提供數據平臺。

大數據預測分析能力為該款APP中消費者模式商品推薦功能提供了理論支持。后臺可以根據用戶上傳的實時商品，在Bmob后端云數據庫中通過搜索相關信息，從而進行數據挖掘、分析對此結果進行預測性判斷，通過可視化分析，上傳到前端，將數據直觀的展示給用戶，用數據說話，讓用戶看到結果，滿足用戶所需。

4 商品推薦功能算法

我們結合過濾和關聯規則，提出了適用于“優購”APP商品推薦功能的算法。

基本思路：消費者按是否購買過該類商品來劃分，針對有歷史購買記錄的消費者采用基于消費者交易購買數據庫的協同過濾算法將這類用戶歸為鄰居消費者;針對在超市還未購買過該類商品的消費者，利用消費者注冊信息采用基于客戶的協同過濾算法找到鄰居消費者;并基于這些鄰居消費者的購買記錄對目標消費者進行商品推薦，同時采用動態規劃方法進行路徑規劃設計。最后基于.Net環境采用C#語言對系統的部分功能進行實現。

商品推薦：協同過濾算法

算法簡介：

將用戶行為與其他用戶行為比較，找出其相似的鄰居，根據鄰居的興趣或偏好，預測該用戶的興趣、偏好。

主要步驟：

1）構建用戶檔案，通過用戶購買商品的意向（商品的各類指標），最終形成用戶與商品的評分矩陣。

2）生成最近的鄰居，通過計算相似度，目標用戶與數據庫內用戶（群）的相似度，選取相似度最高的用戶（群）作為用戶的鄰居。

3）推薦產生根據目標用戶的鄰居，由用戶協同過濾和商品協同過濾兩個角度，分別預測目標用戶對位置商品的評分，為用戶推薦符合的鄰居的產品。

推薦規則：

A.選擇商品評分前n個商品進行推薦。

B.設置閾值，選取高于閾值的商品進行推薦。

用戶協同過濾：

先找到目標用戶的鄰居用戶，根據需求在鄰居用戶中選取最相似的k個鄰居，再根據這k個鄰居對各產品的評分，通過加權預測出目標用戶對產品的評分。

商品協同過濾：

找出與商品i評分相似的鄰居商品，再取j個最相似的鄰居商品，再把這j個鄰居商品的評分加權，預測目標用戶對商品i的評分。

（1）在數據庫中建立標本數據：

先對商品進行統計，依據某些指標對用戶進行分類，得到用戶對商品評分的矩陣，存放與數據庫中，作為初始數據。

（2）用戶進行分類，按照指標。

（2）用戶對每個商品的評分。

（3）形成用戶對商品的評分矩陣，存放于數據庫中備用。

5 結束語

近來科技技術的飛速發展很大程度上推進了各項智能化、個性化的技術的進步，使得人民的生活越來越便利，越來越有質量。

網上購物很多以假亂真，很多消費者沒有購物安全感，“眼見為實”使得眾多消費者放棄了網上購物的方式，更青睞于到實體超市購物，但是如今超市面積的擴大，商品種類的增加常常會導致他們找不到自己想要或需要的商品而最終放棄購買，因此改進當今實體超市的購物方式便顯得非常有必要。“優購”超市智能導購系統不僅方便了廣大消費者，豐富了消費者的購物體驗，也方便了超市的管理，我們相信未來智能超市都會以此為基礎，以此為方向發展。智能導購系統使得消費者在浩如煙海的商品市場中，便捷、快速、準確地找到真正適合于自己的商品，更加細分化、更加人性化的選項，結合消費者的需求，通過搜集消費者所提供的需求數據，推薦讓消費者滿意的商品，為商品品牌宣傳做出了極大貢獻。

參考文獻：

[1]秦毅，彭力.基于RFID的超市物聯網購物引導系統的設計與實現[J].計算機研究與發展，2010.

[2]李小偉.基于RFID的超市智能導購系統研究[D].河北工業大學，2014.

[3]中國產業信息網，產經預警[EB/OL].www.chyxx.com，2019.

[4]李進.大數據背景下的模式轉變[J].新聞戰線，2014.

【通聯編輯：粱書】

收稿日期：2019-10-08

基金項目：2018年度省級大學生創新創業訓練計劃項目——基于Android的超市智能導購系統的設計與實現（項目編號：2018109590591

作者簡介：紀凡（1998-），江蘇南通人，研究方向為計算機應用技術;王新茹（2000-），安徽滁州人，研究方向為計算機應用技術;徐劍波（（1998-），安徽馬鞍山人，研究方向為計算機應用技術。