“萬物皆可比”

摘" 要：目前國內現有的電商平臺質量良莠不齊，如何能夠通過網絡買到性價比高的心儀商品，一直以來都是困擾眾多消費者的難題。該系統擬通過網絡爬蟲技術收集相關數據，并根據數據的類型和特點，利用相應的推薦算法，實現相應的大數據可視化分析平臺，從而為廣大消費者提供有關網絡商品的參考意見和決策依據，并具有一定的實際價值和現實意義。

關鍵詞：電商售賣比較系統; Python網絡爬蟲;可視化分析平臺;系統數據庫;系統設計

中圖分類號：F724.6" " " 文獻標志碼：A" " " " " 文章編號：2095-2945（2023）25-0042-04

Abstract： At present， the quality of the existing domestic e-commerce platform is mixed， how to buy cost-effective goods through the network has always been a difficult problem for many consumers. The system intends to collect relevant data through web crawler technology， and according to the types and characteristics of the data， use the corresponding recommendation algorithm to realize the corresponding big data visual analysis platform， so as to provide consumers with reference opinions and decision-making basis for online goods， and has a certain practical value and practical significance.

Keywords： e-commerce sales comparison system; Python web crawler; visual analysis platform; system database; system design

目前，消費者在購買網絡商品時沒有針對性的參考意見，其購買行為的發生往往是盲目而又片面的。為了幫助廣大消費者們能夠在網絡上購買到心儀的、同時性價比比較高的商品，本系統擬通過網絡爬蟲技術，對市面上現有電商平臺銷售的商品數據進行收集，并通過數學分析模型和智能關聯算法將所得數據進行處理，將處理好的數據通過網頁的形式展現給各大消費者，以該形式實現為各消費者提供有關商品價格的參考意見。

1" 系統設計目標

本系統利用網絡爬蟲技術獲取商品信息，包括有商品名稱的數據、商品價格、商品優惠力度、商品詳情頁鏈接和商品圖片鏈接等，再利用大數據分析等技術手段進行商品信息的數據分析，針對消費者購買選擇困難、不被大數據殺熟等情況進行改進。再對采集到的商品的數據信息進行相應分析，分析出相應的數據后再對想要的數據進行一個可視化的展示，以便為后續消費者搜索商品提供相應數據支持。

該系統設計遵循以下準則。

1.1" 實用性

本系統的設計通過采取創新的方案，旨在幫助消費者更好地進行選擇，并確保這個系統具備良好的實用性。

1.2" 可靠性

平臺涉及大量用戶及商品的信息，所以在實際運行當中必須保證數據庫的穩定性和可靠性。

1.3" 可操作性

本平臺搭建是基于B/S架構的系統[1]，該平臺只需一臺電腦運行瀏覽器即可，交互性較強。降低了開發的復雜度及成本，所以操作可行。

遵循以上設計準則，然后利用相關的數據庫技術，對該系統的數據庫進行了設計與構建。通過設計與實現這個體系，將極大地節約消費者用于搜索商品的時間，從而提高了購買效率，也從側面變相增加了賣家店鋪的“曝光率”。

2" 系統體系結構

本系統以B/S架構為基礎[2]，因為這種體系結構便于用戶使用，以及便于日后擴展和維護[3-5]。該系統基于Windows操作系統，同時使用MYSQL數據庫作為本系統的數據庫，以JavaScript作為前端頁面框架、SpringBoot作為后端框架[6]、JAVA作為開發語言。

3" 系統主要功能模塊分析

3.1" 用戶權限管理功能

系統通過使用權限和角色，可以使用戶在多個界面上進行訪問，并使其具有多種功能。在這個功能中，系統管理員可以區分用戶和系統管理員的角色，并對其進行授權[7]。該系統的使用者可以分成兩大類：管理人員和用戶。管理人員有權對系統的參數進行設定和調節，并能對商品和用戶進行全面的管理，而用戶可以通過對商品的信息進行查詢、分析，以便更好地理解商品的特點和優點。同時，用戶對自己的個人信息也能進行更新和修改。

3.2" 用戶信息管理功能

在這個功能中，管理員通過這個系統來實現用戶個人相關信息的增刪改查。同時，用戶也可以通過此功能，實現對有關個人信息的相關功能。

3.3" 商品信息管理功能

在這個功能中，管理員通過這個系統來實現用戶個人相關信息的增刪改查。

3.4" 商品比較功能

用戶能夠通過此功能，詳細地去了解各個平臺的商品詳情，以驗證和確認所感興趣的物品。例如，價格、銷量、商品的評論，以及商品的其他信息。

3.5" 數據可視化功能

在這個模塊中，能夠實現相關商品的總體情況數據并對其進行一個數據可視化的一個展示。商品的信息既可以按價格、所屬平臺、商品的銷量等不一樣的維度去進行統計和分析[8]。其表現形式有直方圖、折線圖、散點圖等多種平面圖類型。可視化不僅可以使數據的維度多元化，而且還可以提供多種形式的數據表示，這樣讓人們從不同的維度去觀察數據與數據之間的關系，從而使數據讓人們更加容易理解、更具有說服力。可以更加便捷地去發現數據之間的某種關系，挖掘隱藏在數據背后的意義和價值[9-10]。系統完整的功能模塊劃分如圖1所示。

4" 系統數據庫設計與實現

4.1" 數據庫設計規范

本系統所使用的MYSQL8.0是當前市場上應用最為廣泛的3個關系型數據庫管理系統當中的一個，其使用起來更加簡易化。但在設計數據庫時，必須將數據模型標準化，這樣才能減少數據冗余和數據不一致情況的發生，同時也要確保定期備份、更新數據庫，從而確保數據的安全性、時效性和可恢復性[11]。

4.2" 數據庫的概念結構設計

關系模型E-R如圖2所示。

從E-R圖中了解到，實體被設計為一種關系模式，其關系模式如下。

管理員表：id，名稱，密碼。

用戶信息表：用戶id，用戶性別，用戶名稱，用戶密碼，用戶昵稱，用戶郵箱，用戶手機號，用戶頭像和用戶角色。

商品信息表：商品id，商品名稱，商品價格，評論人數，店鋪名稱，優惠折扣，商品發貨地，商品圖片鏈接和詳情頁鏈接。

4.3" 數據庫邏輯結構設計

設計數據庫對一個系統來說是必要的，也是關鍵的，表與表之間的關聯關系，也必須要滿足第三范式。表1—表4是系統部分數據表的詳細結構。

5" 系統實現與測試

5.1" 系統實現

本系統采用了KNN回歸算法來實現推薦功能，采用KNN算法的主要原因是該算法訓練時間復雜度比支持向量機之類的算法低并且該算法適用于樣本容量比較大的類域的自動分類。本系統實現的推薦功能主要體現在系統會根據用戶行為來推薦，例如用戶點擊了某件商品進行對比之后，會在首頁把對比過的商品的同類型的其他商品展現出來。前端界面采用的是H5技術，前端和與后臺主要是采用了Ajax來做數據交互。

后端界面主要是以Vue技術來進行設計，可以在后端對數據庫中相關的數據進行快速操作和管理，從而使得前端內容能夠隨著數據庫中數據的改變得到及時更新和調整。

5.2" 系統測試

本系統所涉及的功能測試方法為黑盒測試。黑盒測試所花費的時間較短，同時不考慮程序內部的結果還有處理的過程，只需要在程序接口進行測試，這樣能夠在系統功能出現問題后及時地修改，從而保證了測試用例的有效性和完整性。測試用例見表5—表8。

本系統測試共設計4個測試用例，測試用例全部通過測試，未通過測試用例為0。本平臺在進行黑盒測試中分別對功能性、安全性、可用性和頁面布局性等方面進行了全面和規范的測試，本次測試結果已經滿足了預期目標，同時測試質量符合系統需求。所以，此平臺已經達到了交付使用的條件。

6" 結束語

在如今這個到處充斥數字化的時代，開始有越來越多的企業及個人慢慢地注重數據背后的價值，不斷地去嘗試挖掘這些數據背后的價值，但是在電商數據分析這一板塊涉及的人沒有其他領域的多，沒有給用戶直觀的體驗感。而本平臺就此進行設計和實踐，可能隨著時間的推移，平臺原有的數據會變得過時，同時平臺中存放的數據就會越來越多，而有些地方可能會十分注重數據的實效性，但是就目前本平臺的情況而言并沒有做到數據的實時更新，只是將現有其他平臺的一段時間的數據拿來作分析可視化，所以本平臺的弊端也在于此，希望在將來能夠將這部分的弊端完善。

參考文獻：

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