1. 研究目的与意义
近年来，随着互联网的普及和电子商务的兴起，传统的实体店美妆产品销售已经不能满足美妆行业和群众的实际需求。对消费者而言，网络的迅速发展使得网络购物成为目前深受消费者喜爱的一种购物方式，信息量大更新快的优点使消费者能更快得到商品信息，可以随时随地地通过平台的搜索功能对美妆产品品牌、功能、价格等进行定位搜索，既节省了大量时间和精力，又能解决在短时间内无法买到自己心仪的美妆产品，无法得到有效推荐等问题。对企业而言，在购物平台发布美妆产品信息不仅降低公司耗费，而且方便修改更新商品信息，有利于企业实现多元化的美妆产品销售。同时，传统的实体美妆店可能会因库存不足、面对客户群体少、地域小等问题而在一定程度上影响销量，这远不能与网络购物平台能够面向全国范围并有着长时效的优点相比。因此，我们有必要对具有推荐功能的美妆购物平台进行研究。
本课题拟完成具有推荐功能的美妆购物平台的设计与实现，以解决美妆产品购物不便的问题。本次设计的美妆产品购物平台会采用协同过滤算法，根据用户购物习惯推荐合适的商品，同时支持商品发布、在线交易等全流程。这种新型的化妆品销售形式与传统利用实体店进行销售的方式相比拥有许多优势:一是降低了销售成本；二是利用网络作为交易平台，改变传统的交易方式，使得交易活动不受空间和时间的限制；三是信息的传递更迅速灵活，大大提高了交易的效率。
2. 课题关键问题和重难点
具有推荐功能的美妆购物平台主要实现网上购物的功能，注册为平台用户后能够为用户推荐商品信息。所以主要分为3个模块：访客模块、注册用户模块、管理员模块。
本课题的关键：
1. 设计简洁实用，使用方便，整体性好，实现可靠度高的BS架构系统
3. 国内外研究现状（文献综述）
3.1 网络商城的国内外研究现状
当前电子商务发展的领军者当属美国，其电子商务的快速发展走在了全球市场的前沿，具体体现全球最大的电子商务平台亚马逊平台。虽然美国市场仅仅经历了一年的时间就从 B2C 结算转变成为了 B2B 结算，但是通过 B2B 结算就已经超过了 B2C 结算的交易额[3]。可见，如今电子商务发展势头依然强劲。我国电子商务发展的起步较晚，但通过努力不懈的发展，目前，在电子商务领域跻身到了全球市场的前沿，具体体现在阿里巴巴、京东等平台。微信网络商城小程序的发展以京东商城微信小程序的上线为起点开始，到目前为止微信平台上已经上线了各种各样样的网络商城，微信小程序平台淋漓尽致地发挥了“微、轻、小”等主要特点，在传统的电子商务理念上又一步影响着了人们的购物习惯[10]。
4. 研究方案
1. 系统功能结构
系统总体功能结构如图2所示
图2 具有推荐功能的美妆购物平台功能结构
1）访客角色功能部分
搜索商品：美妆购物平台与传统实体店相比的一个优势是，当用户知道商品的某部分信息时，即可按照美妆产品品牌、类别、名称等进行模糊查找，并能快速找到相关商品信息。
查看商品信息：当用户搜索到感兴趣的商品时，平台显示商品的详细信息，如美妆产品品牌、功能、价格、库存等。
注册用户：只有成为美妆购物平台的用户才能将商品加入购物车、下单，平台才能根据用户的购物记录推荐产品，用户能够进行修改个人信息等操作。
账号登陆：访客登陆账号，进入用户角色，享受平台商品推荐、修改个人信息、商品下单等服务。
2）注册用户角色功能部分
个人信息管理：用户可以对个人信息进行修改，修改密码、注销账号等。
查看推荐结果：平台会根据用户购物记录进行美妆产品的个性化推荐，用户可以查看推荐商品信息。
查看商品信息：页面显示大量商品，点击商品能看到其相关详细信息，包括美妆产品品牌、功能、价格、库存等。
加入购物车：用户找到需要的商品时，可以先将商品加入购物车，购物车中将存放当前用户添加到购物车中的所有商品。
商品下单：用户可以在商品页面直接下单或在购物车结算，下单后用户能看到商品交易状态，也可以对商品进行退换货操作。
3）管理员角色功能部分
商品信息管理：管理员需要对商品信息进行增添、删除、修改，及时更新商品信息。
用户信息管理：管理员可以对用户信息进行审核，对用户购买记录等进行管理。
订单信息管理：用户下单后，管理员需要对用户订单进行处理，包括发货退货管理等。
推荐结果管理：管理员可以查看到用户推荐商品，对推荐结果进行增删改查操作。
2.核心功能流程图
图3总体购物流程图
3.研究方案
具有推荐功能的美妆购物平台的设计与实现主要分为三个部分
1） 三层逻辑体系结构设计。系统为三个层次，即数据层、交互层和业务层。
数据层的作用在于对非原始数据的操作，存储用户信息、商品信息、订单信息、推荐结果。
交互层的作用在于与用户沟通，包括用户的注册登录、用户信息管理、订单管理、商品管理以及最关键的美妆产品个性化推荐（根据购物记录推荐）。
业务层的作用在于数据逻辑处理，包括用户对美妆产品的查询、加入购物车、下单购买以及用户信息的更新、商品推荐算法的实现。
2） 数据库表设计。
数据库E-R图如图4所示：
图4 E-R图
各实体类描述如下：
管理员表（管理员ID，管理员名称，密码，管理员类型，最后登录时间）
用户信息表（用户ID，用户名，密码，邮箱，年龄，电话）
商品信息表（商品ID，类别，品牌，名称，价格，库存）
订单信息表(订单ID，用户ID，商品ID，付款方式，订单编号，订单状态)
购物车表（购物车ID，商品ID，购物时间，数量）
公告表（公告ID，标题，正文，公告时间）
评分表（评价ID，用户ID，商品ID，评分，评价内容，评价时间)
3） 协同过滤算法应用设计。基于物品的协同过滤算法主要分为两步：1、计算物品之间的相似度；2、根据物品的相似度和用户的历史购买记录给用户生成推荐列表，最终推荐的物品由推荐度决定。算法流程如图4所示。
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| 图5 协同过滤算法推荐流程 |
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5. 工作计划
2022-2023-1学期：
第17周：与导师沟通进行课题总体规划。
第18周：导师下发毕业设计（论文）任务书，学生根据导师的要求进行外文翻译，列出开题报告大纲。
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
