基于Spring boot的二手車之家網站的設計與實現
發(fā)布時間:2022-01-09 09:35
隨著中國私家車數量的不斷增多,那么閑置車輛也會不斷增多,這時二手車交易的需求就會應運而生。那么作為汽車之家這樣大型綜合汽車平臺自然也要擁有屬于自己的二手車交易網站。二手車之家交易網站為二手車買賣雙方提供車輛登記、求購信息發(fā)布、網上交流對比、市場資訊、行業(yè)趨勢信息分享等服務,同時整合二手車交易市場、經紀公司等行業(yè)資源,為商家和個人提供準確、及時的交易信息服務。題目來源于本人在汽車之家實習參與的項目。二手車之家交易網站由汽車之家二手車事業(yè)部設計與研發(fā)。本網站主要有首頁,買車,賣車,分期,估值,工具,資訊,論壇等功能。本項目主要針對買家用戶和賣家用戶,致力于給予買家豐富真實的車源信息和優(yōu)質的買車服務,以及給予賣家可靠的發(fā)布平臺。在汽車之家實習期間,本人作為此項目首頁模塊,買車模塊,賣車模塊,資訊模塊的迭代開發(fā)人員,參與了這部分功能模塊的設計、迭代與實現工作。本文主要介紹了該系統(tǒng)的目的及意義,使用的技術原理,系統(tǒng)的需求分析,概要設計和詳細設計,以及測試用例的編寫等方面的內容。本文使用了基于場景的需求分析,討論了系統(tǒng)的功能性需求及非功能性需求。使用Spring boot+Mybaties框架來完...
【文章來源】:北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:105 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
框架的7個模塊
說的偏好程度也可以理解為用戶對產品的態(tài)度。舉例來說,如果甲購買了商品a??和商品b,說明商品a和商品b有比較大的相關性。那么當乙也買了商品a時,就??能夠推斷他可能也有購買b的需求。如圖2-3所示。??Product?1?Prociiict?2?Product?3?Proilyct?4????????@??????????^?m????@??Usarl?Usar2?User?3??斗*供?備??圖2-3基于物品的協同過濾算法原理??Figure?2-3?Principle?of?object-based?collaborative?filtering?algorithm??8??
%?^?,??圖2-2基于用戶的協同過濾算法原理??Figure?2-2?Principle?of?user-based?collaborative?filtering?algorithm??2.4.2?基于物品的協同過濾算法(item-based?collaborative?filtering)??基于物品的協同過濾算法通過不同用戶對于不同物品的偏好程度來估算出物??品間的關系。然后,根據不同物品之間的關系向用戶推薦相似的物品[17]。上面所??說的偏好程度也可以理解為用戶對產品的態(tài)度。舉例來說,如果甲購買了商品a??和商品b,說明商品a和商品b有比較大的相關性。那么當乙也買了商品a時,就??能夠推斷他可能也有購買b的需求。如圖2-3所示。??Product?1?Prociiict?2?Product?3?Proilyct?4????????@??????????^?m????@??Usarl?Usar2?User?3??斗*供?備??圖2-3基于物品
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于物品的協同過濾算法的設計與測試[J]. 賈玉罡. 電腦迷. 2018(03)
[2]探析中國二手車現狀及未來的發(fā)展前景[J]. 楊婉婷,孔祥杰. 時代農機. 2016(12)
[3]Spring Boot研究和應用[J]. 王永和,張勁松,鄧安明,周智勛. 信息通信. 2016(10)
[4]基于ASP.NET高校網站群的開發(fā)及應用[J]. 萬榮澤. 河池學院學報. 2014(02)
[5]基于用戶相似度的協同過濾推薦算法[J]. 榮輝桂,火生旭,胡春華,莫進俠. 通信學報. 2014(02)
[6]淺析白盒測試和黑盒測試[J]. 張瑋. 無線互聯科技. 2013(06)
[7]基于Spring MVC框架的Web研究與應用[J]. 薛峰,梁鋒,徐書勛,王彪任. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2012(03)
[8]淺論軟件需求分析[J]. 李雪源. 信息與電腦(理論版). 2012(02)
[9]軟件測試方法及面向對象軟件的測試[J]. 董潔,孫惠娟. 河南科技. 2011(17)
[10]B/S模式下的三層架構模式[J]. 王進. 軟件導刊. 2011(03)
本文編號:3578450
【文章來源】:北京交通大學北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數】:105 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
框架的7個模塊
說的偏好程度也可以理解為用戶對產品的態(tài)度。舉例來說,如果甲購買了商品a??和商品b,說明商品a和商品b有比較大的相關性。那么當乙也買了商品a時,就??能夠推斷他可能也有購買b的需求。如圖2-3所示。??Product?1?Prociiict?2?Product?3?Proilyct?4????????@??????????^?m????@??Usarl?Usar2?User?3??斗*供?備??圖2-3基于物品的協同過濾算法原理??Figure?2-3?Principle?of?object-based?collaborative?filtering?algorithm??8??
%?^?,??圖2-2基于用戶的協同過濾算法原理??Figure?2-2?Principle?of?user-based?collaborative?filtering?algorithm??2.4.2?基于物品的協同過濾算法(item-based?collaborative?filtering)??基于物品的協同過濾算法通過不同用戶對于不同物品的偏好程度來估算出物??品間的關系。然后,根據不同物品之間的關系向用戶推薦相似的物品[17]。上面所??說的偏好程度也可以理解為用戶對產品的態(tài)度。舉例來說,如果甲購買了商品a??和商品b,說明商品a和商品b有比較大的相關性。那么當乙也買了商品a時,就??能夠推斷他可能也有購買b的需求。如圖2-3所示。??Product?1?Prociiict?2?Product?3?Proilyct?4????????@??????????^?m????@??Usarl?Usar2?User?3??斗*供?備??圖2-3基于物品
【參考文獻】:
期刊論文
[1]基于物品的協同過濾算法的設計與測試[J]. 賈玉罡. 電腦迷. 2018(03)
[2]探析中國二手車現狀及未來的發(fā)展前景[J]. 楊婉婷,孔祥杰. 時代農機. 2016(12)
[3]Spring Boot研究和應用[J]. 王永和,張勁松,鄧安明,周智勛. 信息通信. 2016(10)
[4]基于ASP.NET高校網站群的開發(fā)及應用[J]. 萬榮澤. 河池學院學報. 2014(02)
[5]基于用戶相似度的協同過濾推薦算法[J]. 榮輝桂,火生旭,胡春華,莫進俠. 通信學報. 2014(02)
[6]淺析白盒測試和黑盒測試[J]. 張瑋. 無線互聯科技. 2013(06)
[7]基于Spring MVC框架的Web研究與應用[J]. 薛峰,梁鋒,徐書勛,王彪任. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2012(03)
[8]淺論軟件需求分析[J]. 李雪源. 信息與電腦(理論版). 2012(02)
[9]軟件測試方法及面向對象軟件的測試[J]. 董潔,孫惠娟. 河南科技. 2011(17)
[10]B/S模式下的三層架構模式[J]. 王進. 軟件導刊. 2011(03)
本文編號:3578450
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