本论文着重研究当下电子商务交易系统的购物流程以及对使用体验的优化，基础功能包括用户的登录注册、查看商品信息、修改商品信息、购买商品、产品发布、产品下架等功能，延伸功能主要是系统通过分析所记录的数据向用户推荐相应的商品。这有利于买家和卖家做出更好的决策，在一定程度上完善了商城系统的交易体验。

3。1。2经济可行性分析

随着网络技术的发展与壮大，各种资料在网络中应有尽有，开发一个系统的成本正变的越来越低，并且基于Java语言开发的系统兼容性强，对软硬件需求都不是很高，所以无需投入额外的财力用于搭建开发环境。因此，从经济的角度来看，开发网上商品信息发布平台不需要很大的投入，在软硬件的支出方面都非常有限，系统采用的MySql数据库是开源免费的，并且系统可以运行在任何安装了JVM的系统中，对于普通用户，只要个人电脑处于联网状态就能使用该系统平台进行交易，享受系统提供的相应的服务，极大的方便了用户之间交易的流程，同时也节约了时间和资金双重方面的成本。

3。1。3技术可行性分析

本系统用到的数据库使MySQL数据库平台，后台开发语言为Java，系统采用B/S架构，通过SSH框架开发的电子商务网络交易平台，采用MVC架构进行系统平台的开发有助于解决电子商务软件开发存在的一系列问题，这也有利于后期的扩展与维护。首先研究电子商务软件的功能；其次研究MVC架构技术；然后研究由Struts、Spring、Hibernate集成的SSH框架技术；最后研究SSH框架实现MVC架构，通过电子商务系统实例，分别研究Struts实现Web表现层，Hibernate实现数据访问和持久化层，Spring实现业务层和整合工作[9]。这样的做法可以实现各层的分离，在前端不断进行变化的同时，模型层不需要很大的改动，提高的代码的复用性。 来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766-

图3。1 MVC体系设计结构

本系统所面临的主要难题：

（1）数据采集、分析

数据分析的方法分为五个方面：预测性分析能力、数据质量和数据管理、可视化分析、语义引擎、数据挖掘算法[10]。

该系统要实现通过分析用户的需求向用户推送更加合理的购物方案的功能，要实现这项功能，需要采用上面的方法对系统产生的数据进行采集和分析，从而得出合理的结果。通过数据挖掘让系统更好的理解数据，进而系统可以通过预测性分析根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些对用户购物的预测性的判断。而数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。由于数据量庞大，因此，能从庞大的数据中找出用户所需要的有用的数据成为本课题的一大难点，得到用户的数据越精确，分析出的结果越符合用户的实际需求。同时，当商品的信息发生变化时，向用户推送的购物方案也应发生变化。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法可以令系统深入数据内部，挖掘价值。系统的算法不仅要处理大量的数据，也要考虑到处理大数据的速度。因此，本课题的最大的难点在于数据的采集和分析。