許捷　琚森超

關鍵詞：推薦系統(tǒng)；網上書城；互聯(lián)網

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2023）02-0063-03

1 引言

在書籍線上銷售發(fā)展的二十年里，從前10年起步階段占據(jù)線上銷售主要份額的兩大電商當當和亞馬遜，到近10年隨著京東、天貓等電商的加入，以及進行傳統(tǒng)線下圖書售賣的國營新華書店和民營渠道開始增添線上業(yè)務，線上書籍銷售的總額及占比逐年增長。2015年的線上銷售金額占書籍總銷售金額的45%，2016年線上銷售金額占比超過50%，高于傳統(tǒng)線下銷售渠道。到2017年，線上銷售的增幅達14.55%，銷售規(guī)模突破400億元[1]。由此可見，線上書籍銷售已經成為了書籍銷售的主要方式。因此，一套完備的網上書城系統(tǒng)是一個線上書籍銷售平臺的立身之本，本文就將針對現(xiàn)有的網上書城系統(tǒng)，根據(jù)系統(tǒng)的組成部分進行總結。

2 網上書城系統(tǒng)構成

隨著網絡電商的數(shù)量逐漸增加，每個電商的網上書城系統(tǒng)也都不同，但是基本上都包括前端和后端兩個部分[2]，主要包括用戶使用的個人賬戶、書籍選購以及管理員使用的書籍銷售、系統(tǒng)管理，如圖1所示。

個人賬戶部分用來儲存每個用戶的個人信息，包括登錄用的賬號密碼、交易過的訂單等，該部分支持用戶自己對相關信息進行刪除修改以及非用戶進行注冊等操作。書籍選購部分是建立用戶個人與書籍商品聯(lián)系的模塊，用戶可以通過相應的界面搜索并瀏覽網上書城系統(tǒng)中書籍商品數(shù)據(jù)庫里自己想要的相關信息，對于信息符合自身需求的書籍可以進行加入購物車或是購買等操作，并且在進行支付操作后將相關信息傳遞給書籍銷售模塊。而書籍銷售模塊就是根據(jù)用戶選購的書籍種類，建立此書籍的庫存位置與用戶的收貨地址等信息之間的聯(lián)系，把構建的聯(lián)系信息傳遞給書籍管理人員進行出庫運送等一系列的后續(xù)操作。最后一部分系統(tǒng)管理模塊相對獨立，可用于管理人員對網上書城上架的書籍信息進行更新整理，并對異常的用戶賬號或是交易情況進行合理的監(jiān)管。

以上四個模塊是一個網上書城系統(tǒng)必備的基礎條件，因此接下來先根據(jù)這四個模塊來介紹相關的技術現(xiàn)狀。

3 網上書城系統(tǒng)技術現(xiàn)狀

3.1 個人賬戶技術現(xiàn)狀

個人賬戶模塊涉及的主要是用戶信息數(shù)據(jù)庫的建立和注冊登錄等功能的實現(xiàn)。孟冬青（2016）[3]將數(shù)據(jù)庫分為概念數(shù)據(jù)模型和邏輯數(shù)據(jù)模型，使用Ora?cle10g來管理數(shù)據(jù)概念數(shù)據(jù)模型部分按照用戶的觀點來對現(xiàn)實世界中存在的事物進行建模，不依賴于具體的數(shù)據(jù)庫，也并不涉及信息在計算機中的具體表示，邏輯數(shù)據(jù)模型則是用來實現(xiàn)概念模型中描述的實體。而注冊登錄則是通過Java語言中RegisterService類的User_Reg（）方法和LoginService 類的PassW-Check（）方法實現(xiàn)，并且利用UpdateUserinfoService 類中的Upda?teUser（）方法實現(xiàn)用戶個人信息的修改。魏榴花和王輝（2014）[4]則是利用MySQL開發(fā)網上書城系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，并使用結構化查詢語言進行數(shù)據(jù)庫中用戶個人信息的增刪改查操作，對應到系統(tǒng)中也就是用戶的注冊登錄以及修改。羅邊伍各（2009）[5]基于ADO.NET使用Connection、Command、DataSet、DataAdapter 和Da?taReader等對象對數(shù)據(jù)庫進行處理。在ADO.NET提供的平臺互操作性和可伸縮的數(shù)據(jù)訪問功能的基礎上，建立聯(lián)系模型（ER圖）實體來描述用戶個人信息數(shù)據(jù)庫的概念。

3.2 書籍選購技術現(xiàn)狀

孟冬青（2016）[3]對網上購書平臺的選購模塊的設計與開發(fā)進行了梳理，選購模塊是由查詢選購訂單信息，保存選購訂單，修改收貨人信息，增加選購訂單信息，更新選購訂單信息這些子模塊組成，是系統(tǒng)的重要組成部分。孟冬青（2016）[3]開發(fā)的書籍選購模塊由checkBookService 類中的QueryBook（）方法來實現(xiàn)，通過QueryBook（）方法將用戶的個人信息尤其是姓名與地址兩個關鍵信息與用戶選購的書籍種類聯(lián)系起來。選購產生的訂單信息則是使用OrderFormService類中的SearchUsers（）方法，可以根據(jù)用戶名得到用戶的基本信息，SaveOrderForm（）則是實現(xiàn)了把數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫的概要訂單表中。OrderFormUpdate類中UpdateU?serinfo（）可以實現(xiàn)收貨人信息的修改，orderFormUpdate 類中InsertOrderForm（）方法中實現(xiàn)了將該訂單插入購物車的功能。這兩個功能模塊的具體實現(xiàn)如圖2 所示。

莊躍騰[6]基于SQL SERVER 2012開發(fā)的書籍選購模塊添加了圖書分類、搜索查詢（查詢和高級查詢）和顯示搜索結果幾種功能。其中高級查詢的實現(xiàn)比較復雜，高查詢主要有標題，作者，ISBN，詳細定位查詢價格范圍。系統(tǒng)為用戶提供圖書搜索功能，方便用戶查找自己的圖書，從主頁的圖書信息查詢系統(tǒng)，這種形式只為完成系統(tǒng)提交圖書和圖書分類信息。

3.3 書籍銷售模塊

劉立月等（2006）[7]采用了服務器IIS5.0（InternetInformation Server 5.0）和SQL Server 2000數(shù)據(jù)庫技術開發(fā)的書籍銷售模塊的工作模式如圖3所示。

可以看出該模塊的主要工作流程為，用戶支付選擇的書籍的款項后生成訂單信息，服務器根據(jù)用戶的訂單信息從數(shù)據(jù)庫中調取相應書籍的各種信息，包括庫存數(shù)量、存儲地等，再根據(jù)這些信息與用戶的收貨人、地址等信息生成發(fā)貨通知傳遞給配送中心，由配送中心根據(jù)發(fā)貨通知將用戶選購的書籍派送到正確的地址與收貨人。在支付方面，劉立月等（2006）[7]選擇了CyberCash和VISA系列中Master card的SET，一種基于數(shù)字信用卡的典型支付系統(tǒng)，來作為網上書城的交易系統(tǒng)，保證支付過程中的安全。

3.4 后臺管理模塊

后臺管理是相對于前臺而言的，后臺管理模塊為網上書城系統(tǒng)提供強有力的支撐。孟冬青（2016）[3]開發(fā)的后臺管理模塊主要有四個部分，包括圖書管理、訂單管理、統(tǒng)計管理和密碼管理四大模塊。圖書管理部分通過AddBook Service、Delete Book Service、Check?Book Service 和CorrectBookService 四個類完成網上書城系統(tǒng)圖書展示中書籍的添加、刪除、查詢和錯誤信息更正功能，訂單管理則是用Check Order Form Service 類完成了訂單的查詢刪除等功能，統(tǒng)計模塊可以把書籍的銷售統(tǒng)計通過柱形圖等方式展示給管理員，密碼修改模塊是提供給管理人員的密碼修改接口。這四個部分屬于一個網上員對整個網上書城管理的基本需求。

4 書籍推薦系統(tǒng)

作為一種書籍購買方式，四大基礎模塊已經足夠完成一整套流程，但這樣的網上書城只能算是一個死板的書籍購買平臺，要讓這個書城變得“有血有肉”，就需要一些更加人性化的功能。有時在實體店中，顧客并不清楚自己想要的是哪種確切的商品，此時就需要銷售人員有針對性地為顧客推薦相應的商品，方便目標不明確的顧客能夠更快地找到符合自己要求的心儀商品。因此，一個優(yōu)秀的推薦系統(tǒng)不僅能夠為網上書城增加銷量，也能夠提升用戶的消費體驗感，本章針對書籍推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀進行總結概述。

胡至洵等（2021）[8]設計了一套基于用戶興趣分類的書籍自動推薦系統(tǒng)，通過離線模塊對海量歷史存儲數(shù)據(jù)采用分離處理，使系統(tǒng)運行效率更高，減少系統(tǒng)資源過多占用及提高系統(tǒng)推薦性能；通過在線模塊建立用戶推薦集數(shù)據(jù)庫子模塊，采用用戶興趣分類的協(xié)同過濾推薦算法進行用戶推薦，該算法只需利用用戶瀏覽行為信息數(shù)據(jù)、網絡歷史日志信息即可完成書籍自動推薦，能夠完成向并發(fā)用戶進行有效書籍推薦的需求。通過與基于Web挖掘的圖書館個性化推薦系統(tǒng)進行實驗對比，胡至洵等（2021）[8]設計的網上書城書籍推薦系統(tǒng)用戶滿意度更高，相較于前者70%左右的滿意度，后者的用戶滿意度達到了91%以上。

孫曉娟等（2017）[9]則是設計了一套基于協(xié)同過濾算法的IT書籍推薦系統(tǒng)，整個系統(tǒng)主要分為基于用戶和基于物品的兩種協(xié)同過濾算法?；谟脩舻膮f(xié)同過濾算法的基本思想是興趣相似的用戶可能會對相同物品感興趣。因此， 當要給某一用戶個性化推薦物品時，可以先找到與其有相似興趣的其他用戶，然后把那些其他用戶購買過、而該用戶沒有瀏覽過的物品進行推薦?；谖锲返膮f(xié)同過濾算法的基本思想是，通過分析用戶的行為記錄，計算物品之間的相似度，把與用戶感興趣或是購買過的商品相似度高的商品推薦給用戶。與孫曉娟等（2017）[9] 類似，陳思思（2016）[10]也同樣是基于協(xié)同過濾算法進行書籍推薦系統(tǒng)的設計開發(fā)。該系統(tǒng)分別實現(xiàn)了基于讀者和基于書籍的協(xié)同過濾推薦，能根據(jù)相似讀者的信息為當前讀者推薦其他與他相似的讀者曾經借閱過的書籍，也能根據(jù)相似書籍的信息為當前讀者推薦與他曾借閱過的書籍相似的書籍。而由于協(xié)同過濾推薦算法存在無法為新讀者推薦書籍和無法將新書籍推薦給讀者的問題，所以陳思思（2016）[10]還融合了非個性化推薦技術，用以解決這些問題。此外，與孫曉娟等（2017）[9]開發(fā)的系統(tǒng)不同的是，陳思思（2016）[10]還實現(xiàn)了專家推薦功能，專家可以將經典書籍、暢銷書籍、優(yōu)秀的書籍等推薦給讀者。協(xié)同過濾推薦算法選取的參數(shù)（如相似度函數(shù)的選取、最大鄰居數(shù)的選取、最大推薦書籍數(shù)目的選?。┎煌?，推薦性能也會不同。本系統(tǒng)還實現(xiàn)了不同參數(shù)設置下的性能測試分析。通過比較分析了加入閾值的余弦相似度公式、使用余弦相似度的協(xié)同過濾推薦和使用Jaccard 公式的協(xié)同過濾推薦的性能，基于讀者的協(xié)同過濾推薦的準確率和召回率要高一些，對于基于書籍的協(xié)同過濾推薦，使用余弦相似度，其推薦效果與使用加入閾值后的余弦相似度推薦性能類似。而使用基于讀者的協(xié)同過濾推薦算法，并使用Jaccard 公式計算讀者之間的相似度，限制每個讀者的最大鄰居數(shù)為2，限制最大推薦書籍數(shù)目為20的情況下可以獲得較優(yōu)的準確率和召回率?？傮w來說，基于讀者的協(xié)同過濾的推薦效果會比基于書籍的協(xié)同過濾推薦效果好。

5 總結

互聯(lián)網的發(fā)展帶來了很多改變，人們的消費方式發(fā)生了很大變化，網上購書變成一種新的消費模式，隨時隨地滿足人們的購書需求。除了以上四個基本模塊和書籍推薦系統(tǒng)以外，隨著網上書城的發(fā)展和各種技術的革新，各個電商也不再滿足于上述四個基本模塊的開發(fā)，為方便用戶選購自己心儀的書籍，更有針對性地分析目標用戶，結合大數(shù)據(jù)、人工智能以及其他新興技術的功能也逐漸進入大眾視野。除此以外，電子書因其攜帶閱讀的便利性，也慢慢開始在書籍市場占有一席之地。所以作為人類精神文化的載體之一的書籍，在當今的信息時代仍然有著巨大的發(fā)展?jié)摿εc良好的科技經濟前景。