個性化推薦系統(tǒng)分析與設(shè)計-系統(tǒng)分析設(shè)計與開發(fā)方法課設(shè)

課程設(shè)計報告課程名稱系統(tǒng)分析設(shè)計與開發(fā)方法課題名稱個性化推薦系統(tǒng)的分析與設(shè)計專業(yè)信息管理與信息系統(tǒng)班級學(xué)號姓名指導(dǎo)教師2016年11月4日一、設(shè)計內(nèi)容與設(shè)計要求1．設(shè)計內(nèi)容：見附錄2．設(shè)計要求：1）．設(shè)計正確，方案合理。2）．界面友好，使用方便。3）．建模語言精煉，結(jié)構(gòu)清晰。4）．設(shè)計報告4000字以上，含建模語言說明，用戶使用說明，UML建模圖。5）．上機演示。二、進度安排第十五周星期一下午2：00——6：00，星期二下午2：00——6：00，星期五下午2：00——6：00第十六周星期一下午2：00——6：00，星期二下午2：00——6：00，星期三下午2：00——6：00附：課程設(shè)計報告裝訂順序：封面、任務(wù)書、目錄、正文、評分、附件（A4大小的圖紙及程序清單）。正文的格式:一級標(biāo)題用3號黑體,二級標(biāo)題用四號宋體加粗,正文用小四號宋體;行距為22。附錄：設(shè)計課題1：個性化推薦系統(tǒng)的分析與設(shè)計一、問題描述：對網(wǎng)絡(luò)購物個性化推薦系統(tǒng)進行分析與設(shè)計，對購物流程進行分析，對購物中關(guān)鍵環(huán)節(jié)進行設(shè)計，實現(xiàn)對商品的錄入、顯示、修改、排序、保存、銷售、售后服務(wù)以及客戶管理等操作實現(xiàn)推薦結(jié)果準(zhǔn)確性、推薦結(jié)果多樣性、用戶交互度、系統(tǒng)界面設(shè)計、系統(tǒng)交互設(shè)計、推薦透明度(推薦解釋)。二、功能要求：1、用UML完成一個小型團購系統(tǒng)的分析、設(shè)計。2、寫出系統(tǒng)需求報告，說明系統(tǒng)的功能。3、通過面向?qū)ο蟮姆治龊驮O(shè)計建立系統(tǒng)模型。4、畫出完整的用例圖、類圖、對象圖、包圖;及時序圖、協(xié)作圖、狀態(tài)圖、活動圖；及組件圖和配置圖）三、建模提示：1、使用EnterpriseArchitect8.0建模。2、使用RationRose或StarUML建模。四、其它對該系統(tǒng)有興趣的同學(xué)可以在實現(xiàn)上述基本功能后，完善系統(tǒng)的其它功能，特別是售后以及客戶關(guān)系管理。目錄TOC\o"1-2"\h\z\u1.概述 11.1系統(tǒng)的背景分析 11.2個性化推薦系統(tǒng)介紹 12.個性化推薦系統(tǒng)的分析與設(shè)計系統(tǒng)的SWOT分析 22.1.優(yōu)勢與劣勢分析 22.2.機會與威脅分析 33.系統(tǒng)的領(lǐng)域分析（四色建模法） 43.1時標(biāo)性對象（moment-interval） 53.2人，地點，物（party/place/thing） 53.3角色（role） 63.4描述對象（description） 74.系統(tǒng)的主要模型圖 84.1用例圖 84.2類圖（功能邏輯類） 104.3時序圖、協(xié)作圖 114.4狀態(tài)圖 144.5.總體結(jié)構(gòu)圖 155.總結(jié) 166.參考文獻 167評分表 17概述1.1系統(tǒng)的背景分析隨著信息化水平的提高，網(wǎng)絡(luò)己成為人們學(xué)習(xí)、工作和生活的重要組成部分。如何在浩瀚的知識海洋中找到所需信息，己經(jīng)越來越引起人們的關(guān)注。傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)沒有考慮到用戶差異，而以拓展信息范圍，增加信息深度的方法為不同用戶提供相同的信息空間。面對巨大的數(shù)據(jù)源，用戶迫切需要一種能夠根據(jù)自身特點自動組織和調(diào)整信息的服務(wù)模式，這就為電子商務(wù)推薦智能系統(tǒng)的產(chǎn)生和發(fā)展提供了契機。隨著電子商務(wù)規(guī)模的逐漸擴大,網(wǎng)上商品的種類和數(shù)量也快速增長。商品不斷豐富,顧客購物選擇的余地大大擴展,但顧客往往需要花費大量的時間才能找到合適的商品。這種瀏覽大量無關(guān)信息和商品的過程無疑會給消費者帶來極大的不便,從而可能造成客戶流失。1.2個性化推薦系統(tǒng)介紹(1)個性化推薦的定義：

隨著電子商務(wù)規(guī)模的逐漸擴大，網(wǎng)上商品的種類和數(shù)量也快速增長。商品不斷豐富，顧客購物選擇的余地大大擴展，但顧客往往需要花費大量的時間才能找到合適的商品。這種瀏覽大量無關(guān)信息和商品的過程無疑會給消費者帶來極大的不便，從而可能造成客戶流失。為了解決這些問題，個性化推薦系統(tǒng)應(yīng)運而生。個性化推薦是根據(jù)用戶的資料信息、興趣愛好和以往購買行為，向用戶推薦其可能感興趣的信息和商品。個性化推薦系統(tǒng)是建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上的一種高級商務(wù)智能平臺，以幫助電子商務(wù)網(wǎng)站為其顧客購物過程提供完全個性化的決策支持和信息服務(wù)。(2)個性化推薦的作用：成功的個性化推薦系統(tǒng)，向用戶推薦他們感興趣的商品，從而促成交易，即將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I者；在用戶購買過程中向用戶推薦自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品，有效提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售；為用戶提供個性化的推薦服務(wù)的同時，與用戶建立長期穩(wěn)定良好的關(guān)系，從而有效保留客戶，提高客戶的忠誠度，防止客戶流失。(3)知名購物網(wǎng)站中個性化推薦應(yīng)用：淘寶網(wǎng)站為例，在登錄已買到的寶貝頁面，除了可以查看到用戶購物歷史記錄，還有推薦內(nèi)容，如：“您可能對這些寶貝感興趣”；購物車頁面的推薦，如：“您可能感興趣的寶貝”、“猜你喜歡的”。當(dāng)當(dāng)網(wǎng)為例，網(wǎng)站商有個性化推薦模塊網(wǎng)站上有專門欄目“猜你喜歡”，點擊進入，再分為“您可能感興趣的商品”“和您興趣相似的顧客還關(guān)注”；在已購商品頁面，有推薦“根據(jù)您購買的商品，當(dāng)當(dāng)猜您會喜歡”。進入卓越亞馬遜網(wǎng)站，提示用戶“您好.請登錄以獲取為您訂制的推薦”。2.個性化推薦系統(tǒng)的分析與設(shè)計系統(tǒng)的SWOT分析2.1.優(yōu)勢與劣勢分析(1)優(yōu)勢：能收集用戶特征資料并根據(jù)用戶特征，如興趣偏好，為用戶主動作出個性化的推薦。而且，系統(tǒng)給出的推薦是可以實時更新的，即當(dāng)系統(tǒng)中的商品庫或用戶特征庫發(fā)生改變時，給出的推薦序列會自動改變。這就大大提高了電子商務(wù)活動的簡便性和有效性，同時也提高了企業(yè)的服務(wù)水平。將電子商務(wù)網(wǎng)站的瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)橘徺I者：電子商務(wù)系統(tǒng)的訪問者在瀏覽過程中經(jīng)常并沒有購買欲望，個性化推薦系統(tǒng)能夠向用戶推薦他們感興趣的商品，從而促成購買過程。提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力：個性化推薦系統(tǒng)在用戶購買過程中向用戶提供其他有價值的商品推薦，用戶能夠從系統(tǒng)提供的推薦列表中購買自己確實需要但在購買過程中沒有想到的商品，從而有效提高電子商務(wù)系統(tǒng)的交叉銷售。提高客戶對電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠度：與傳統(tǒng)的商務(wù)模式相比，電子商務(wù)系統(tǒng)使得用戶擁有越來越多的選擇，用戶更換商家極其方便，只需要點擊一兩次鼠標(biāo)就可以在不同的電子商務(wù)系統(tǒng)之間跳轉(zhuǎn)。個性化推薦系統(tǒng)分析用戶的購買習(xí)慣，根據(jù)用戶需求向用戶提供有價值的商品推薦。如果推薦系統(tǒng)的推薦質(zhì)量很高，那么用戶會對該推薦系統(tǒng)產(chǎn)生依賴。因此，個性化推薦系統(tǒng)不僅能夠為用戶提供個性化的推薦服務(wù)，而且能與用戶建立長期穩(wěn)定的關(guān)系，從而有效保留客戶，提高客戶的忠誠度，防止客戶流失。(2)劣勢：該方法的廣泛應(yīng)用受到了推薦對象特征提取能力的限制較為嚴(yán)重。因為多媒體資源沒有有效的特征提取方法，比如圖像、視頻、音樂等。既使文本資源，其特征提取方法也只能反映資源的一部分內(nèi)容，例如，難以提取網(wǎng)頁內(nèi)容的質(zhì)量，這些特征可能影響到用戶的滿意度。很難出現(xiàn)新的推薦結(jié)果。推薦對象的內(nèi)容特征和用戶的興趣偏好匹配才能獲得推薦，用戶將僅限于獲得跟以前類似的推薦結(jié)果，很難為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的信息。存在新用戶出現(xiàn)時的冷啟動問題。當(dāng)新用戶出現(xiàn)時，系統(tǒng)較難獲得該用戶的興趣偏好，就不能和推薦對象的內(nèi)容特征進行匹配，該用戶將較難獲得滿意的推薦結(jié)果。對推薦對象內(nèi)容分類方法需要的數(shù)據(jù)量較大。目前，盡管分類方法很多，但構(gòu)造分類器時需要的數(shù)據(jù)量巨大，給分類帶來一定困難。不同語言的描述的用戶模型和推薦對象模型無法兼容也是基于內(nèi)容推薦系統(tǒng)面臨的又一個大的問題。2.2.機會與威脅分析機會:個性化推薦系統(tǒng)具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景。目前，幾乎所有的大型電子商務(wù)系統(tǒng)，如Amazon、eBay等不同程度的使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。國內(nèi)方面，知名購物網(wǎng)站麥包包、凡客誠品、庫巴網(wǎng)、紅孩子等都率先選擇了本土最先進的百分點推薦引擎系統(tǒng)構(gòu)建個性化推薦服務(wù)系統(tǒng)。在日趨激烈的競爭環(huán)境下，個性化推薦系統(tǒng)能有效的保留客戶，提高電子商務(wù)系統(tǒng)的服務(wù)能力。成功的推薦系統(tǒng)會帶來巨大的效益。另一方面，各種提供個性化服務(wù)的Web站點也需要推薦系統(tǒng)的大力支持，國內(nèi)推薦系統(tǒng)領(lǐng)航者百分點科技就Web站點個性化內(nèi)容推薦方面也做出了貢獻，在信息爆棚的今天，實施個性化閱讀勢在必行。(2)威脅1．商家千篇一律。競爭激烈網(wǎng)店的開辦沒有實體店的繁瑣，只要會網(wǎng)上操作，掃描相關(guān)證件等待審核通過即可開始網(wǎng)店銷售。正因為如論文聯(lián)盟此簡單的操作，使得網(wǎng)店鋪天蓋地的出現(xiàn)，并且網(wǎng)店所銷售的商品大同小異。

2.網(wǎng)購監(jiān)管制度不夠健全。網(wǎng)絡(luò)時代的網(wǎng)購依舊存在眾多問題，網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管的缺失使得網(wǎng)購存在隱患。網(wǎng)店數(shù)量眾多，是否存在釣魚網(wǎng)站或者坑騙消費者錢財?shù)木W(wǎng)站無法驗證。隨著網(wǎng)購普遍化，買家和賣家因為商品出現(xiàn)紛爭也沒有相應(yīng)法律能夠解決。國家雖然有少數(shù)法律法規(guī)涉及到網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管內(nèi)容，但是專門針對網(wǎng)上購物相關(guān)的法律法規(guī)少之又少。網(wǎng)購出現(xiàn)問題時，買家的消費者權(quán)益維護存在疑問，不知道該如何維護自身的合法權(quán)益。

3、買家忠誠度難維持。買家網(wǎng)購商品一般是在商品打折促銷的時候，從中挑選自己認(rèn)為是最符合自己設(shè)定價位的商家。對于購買的商品，如果到手后發(fā)現(xiàn)并不是自己理想中的商品模樣，這樣會使買家不再購買。事實上，網(wǎng)民的增加或者網(wǎng)購網(wǎng)站注冊會員的數(shù)量增長也并不能說明買家的增多。如何維系買家的忠誠度是網(wǎng)購需要解決的問題，也是維系網(wǎng)購長盛不衰的重要因素。4.系統(tǒng)安全缺失。歸因于系統(tǒng)的開放性，推薦系統(tǒng)易遭受到人為攻擊。攻擊者通過注入虛假用戶概貌信息，試圖改變系統(tǒng)的推薦結(jié)果以達到自己的企圖。我們將這類攻擊稱之為用戶概貌注入攻擊（Profile

Injection

Attack）或托攻擊（Shilling

Attack）從基本的隨機攻擊、平均攻擊到復(fù)雜的流行攻擊、分塊攻擊等。最近的研究表明大部分的流行協(xié)同過濾算法很容易被虛假用戶概貌攻擊所操縱，導(dǎo)致用戶對系統(tǒng)滿意度的下降。典型的，攻擊者通過對虛假用戶概貌中的目標(biāo)項目賦予最大值或最小值來對推薦系統(tǒng)造成威脅。并且，注入的用戶概貌與真實用戶概貌相似度很高。根據(jù)攻擊者的意圖，我們將提升目標(biāo)項目的攻擊稱為推攻擊（Push

Attack），而將打壓目標(biāo)項目的攻擊稱為核攻擊（Nuke

Attack）。3.系統(tǒng)的領(lǐng)域分析（四色建模法）領(lǐng)域建模有很多種方法，對于同樣的問題域使用不同的建模手段得到的模型可能也不盡相同。四色建模法(ColorUML)是由PeterCoad發(fā)明的一種建模方法，將抽象出來的對象分成四種原型（archetype）。3.1時標(biāo)性對象（moment-interval）企業(yè)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要的目的之一，就是記錄經(jīng)濟往來的足跡，并將這些足跡形成一條有效的追溯鏈。這些足跡通常都具有一個特性，即它們都是時標(biāo)性對象（moment-interval）。這種對象表示那些在某個時間點存在，或者會存在一段時間的，這樣的對象往往表示了一次外界的請求，比如一次詢價（Quotation），一次購買（Sale），這樣的對象表示的都是系統(tǒng)的價值所在，所以也是最重要的一類對象，一般用粉紅色來表示。這樣的對象一般都有一個起始時間和終止時間，以及一個唯一的標(biāo)識號，用來唯一的標(biāo)識這一次客戶請求，比如PolicyNo.發(fā)現(xiàn)這些時標(biāo)性對象就是建模的起點。對于這些時標(biāo)性對象稍加整理，我們就得到了整個領(lǐng)域模型的骨干：圖3.1時標(biāo)性對象（moment-interval）3.2人，地點，物（party/place/thing）在得到骨干之后，我們需要豐富這個模型，使它可以更好的描述業(yè)務(wù)概念。這時候，我們需要補充一些實體對象。通常實體對象有三類：人，地點，物（party/place/thing）。這種對象往往表示的是一種客觀存在的事物，例如：人，組織，產(chǎn)品，配件等等，這些事物往往會在一種moment-interval中扮演某個Role,比如某個人會在一次購買中扮演Customer的角色，也可以在詢價中扮演詢價人的角色。這類對象第三重要，所以一般用綠色來表示。這類對象一般都有Name,Address等屬性圖3.2實體對象（人，地點，物）3.3角色（role）在這個基礎(chǔ)上，我們可以進一步抽象這些實體事如果參與到各種不同的流程中去的，這時候，我們就需要用到角色（role）：這種對象表示的是一種角色，往往由人或者物來承擔(dān)，會有相應(yīng)的責(zé)任和權(quán)利，一般一個moment-interval對象會關(guān)聯(lián)多個Role,比如說一次詢價（Quotation）涉及到兩個Role,詢價人（Quoter）和詢價的產(chǎn)品（ProductforQuotation）,這類對象是除moment-interval對象外最重要的一類對象，一般用黃色來表示。這類對象一般都有一些被moment-interval對象請求的操作，用來完成它們的職責(zé)。圖3.3角色（role）3.4描述對象（description）最后再把一些需要描述的信息放入描述對象（description）。這種對象一般是分類用或者描述性的對象，一般某個Thing,Place，Party會屬于某個Description，主要用來表示一類事物，它的屬性一般都是這一類事物都有的屬性，這類對象一般用藍色來表示。這類對象一般都有type,defaultValue等屬性。圖3.4描述對象（description）我們就得了應(yīng)用四色建模方法（colormodeling）建立的一套領(lǐng)域模型。4.系統(tǒng)的主要模型圖4.1用例圖（1）個性化推薦系統(tǒng)UML用例圖如4.1所示：圖4.1個性化推薦系統(tǒng)UML用例圖（2）繪制網(wǎng)站工作人員用例圖，即賣家的用例圖，如圖4.2所示：圖4.2網(wǎng)站工作人員用例圖（3）繪制系統(tǒng)管理員用例圖，即商城后臺管理員的用例圖，如圖4.3所示：圖4.3管理員用例圖4.2類圖（功能邏輯類）類圖技術(shù)是面向?qū)ο蟮姆椒ǖ暮诵?，它表示系統(tǒng)中類與類之間的交互。下圖顯示了網(wǎng)上購物整個系統(tǒng)的類圖。個性化推薦系統(tǒng)物品UML類圖如下所示：圖4.4個性化推薦系統(tǒng)UML類圖4.3時序圖、協(xié)作圖(1)個性化推薦系統(tǒng)UML時序圖如下所示：圖4.5個性化推薦系統(tǒng)UML時序圖（2）用戶注冊本系統(tǒng)的用例工作流程，其序列圖如圖4.6所示：圖4.6用戶注冊序列圖(3)個性化推薦系統(tǒng)UML協(xié)作圖如下所示：圖4.7個性化推薦系統(tǒng)UML協(xié)作圖（4）用戶登錄用例的工作流程，其序列圖如圖4.8所示：圖4.8用戶登錄序列圖（5）用戶查詢商品用例的工作流程，其序列圖如圖4.9所示：圖4.9用戶查詢商品序列圖（6）網(wǎng)站工作人員登錄本系統(tǒng)用例的工作流程，其序列圖如圖4.10所示：圖4.10網(wǎng)站工作人員登錄序列圖（7）網(wǎng)站工作人員將商品上架用例的工作流程，其序列圖如圖4.11所示：圖4.11網(wǎng)站工作人員將商品上架序列圖4.4狀態(tài)圖（1）個性化推薦系統(tǒng)UML狀態(tài)圖如下所示：圖4.12個性化推薦系統(tǒng)UML狀態(tài)圖顧客瀏覽商品協(xié)作圖，如圖所示：圖4.13顧客瀏覽商品協(xié)作圖4.5.總體結(jié)構(gòu)圖個性化推薦系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)圖如下所示：圖4.5個性化推薦系統(tǒng)總體設(shè)計圖5.總結(jié)在為期兩周的信息系統(tǒng)分析與設(shè)計課程設(shè)計過程中，我綜合利用自己在課堂上學(xué)到的知識并在張老師的幫助下成功的完成了這次課程設(shè)計的任務(wù)。在此次課程設(shè)計中，從選題到定稿，從