基于三层架构在线书店的系统设计
摘要
基于网络平台三层网上书店系统的设计，以及与第二层架构比较优缺点。三层建筑思想采取“分而治之”的策略，每个系统设计要分开层实施，并通过相互合作来实现完成整个功能。
关键字：三层架构; B / S结构;Microsoft Visual Studio 2010;在线书店系统
一、导言
B / S（浏览器/服务器）结构是C / S（客户端/服务器）一种改进结构的结构。是通过网络浏览器显示用户界面，非交互式浏览器中的事务逻辑（前端），交互式事务服务器上的逻辑（后端）和数据库交互，以便构建三层系统结构模式。 B / S三层结构模型是一个简单、成熟、应用广泛的程序架构，可以划分成三个独立的应用层，包括用户表示层，业务逻辑层和数据访问层，每层只实现内部相对独立功能，当某个层发生变化时，只要保持层之间的连接不变。
二、网上购物系统设计方案
A.开发过程
规范如下：需求分析是分析在线采集系统研究的需求;数据分析是基于在线购物系统需分析，结合具体的数据特点设计数据库，单位根据复杂程度划分，将在线购物系统整合到每个特定的功能单元中。集成各种功能单元和测试，在线系统部署和发布。
B.执行计划
网购系统主要是为了满足用户在线购书方便，快捷，顺畅，专门开发了一个在线电子商务平台，使用销售平台的目标是准确的完成各类配送业务的任务。系统实现的主要功能如下：
- 客户可以匿名浏览所有书籍详细信息和摘要，但是需要注册会员登录才能购买书籍;
2）客户阅读书籍信息分类;
3）提供书籍快速检索功能和先进性恢复;
4）当客户浏览书籍时，您可以轻松地放书在你的购物车中;
5）购物车允许客户调整，查看购买书籍;
6）客户获取信息之前为了生成保持，在清除结束时自动生成订单。
7）系统采用会员制，其身份可以是唯一的标识符，会员可以修改个人信息，管理员可以添加或删除会员资料。
8）管理员可以创建和维护图书类别并预订摘要和详细信息。
C.需求分析
通过在线购物系统的用户要求，数据要求，基本功能分析用户其他需求，这个系统可以大致分为以下九个模块，前台销售部分包括图书分类清单，图书搜索，购物车，查询订单，付款管理，会员登录、注册六个模块，后台管理包括会员管理，图书管理，购物订单管理三个模块。
三、实施项目计划
根据实际研究，首先使用Rapid原型设计可快速构建可执行的软件系统模型，用户和开发人员快速确定需求，然后使用循环进化（即螺旋模型）发展方式，不断完善系统模型，将系统的功能逐渐增加，直到所有的功能都满足了要求。这时整个开发系统功能模块开发成最终的软件产品。
- 数据库设计系统开发
数据库的设计是非常重要的，特别是在大型应用系统中在复杂数据源的条件下。设计数据库完成以下工作：收集数据，分析数据冗余，规范数据（合理的定义字段属性），字段索引确定多个表之间的关系，装配数据库。数据库表结构包括：书籍信息表存储书籍详细信息，预订项目信息表存储图书项目信息，图书信息表存储商店图书分类信息，订单信息表用于存储详细订购信息。订单商品信息表存储订单信息、客户信息。
B.建立三层架构
1）构建（用户）层：负责接收用户输入数据，系统响应输出数据呈现给用户，为用户提供交互式界面，表示层通常用于Web应用程序和Windows应用。操作是：打开VS2010，选择“文件”、“新”、 “项目”，在弹出的对话框中选择Visual c、Web选项，在模板列表中，选择“空ASP.NETWeb应用程序”选项，然后输入项目名称。
2）设置数据访问层：主要负责与数据源的交互，如增加了具体数据表，删除，修改，查找操作等。数据访问层通常用于创建类库操作，可以访问关系数据库，文本文件或XML文档等。
3）构建业务逻辑层：负责系统的特定业务逻辑处理，包括提供数据访问层和有效数据及相关数据验证，以及表示层用户请求回应业务。它负责数据传输和处理，通常是业务逻辑层已完成的操作。
4）添加对每层之间关系的引用：目的是建立层之间的独立性，创造三层结构之间相互参照，良好合作的基础。操作步骤：一个是实现业务逻辑的表示层，另一个是实现业务逻辑数据访问层的引用层。核心每层之间的三个发展水平构建一个开放的“隧道”，选择系统开发中的一个单元，两者都是为了确保数据能够顺利地从演示中获得存放在数据源中的图层，可以很好地读取和显示来自数据源的表示层。如果出现问题在开发过程中，首先要确保单位控制问题首先在内部，这将很容易进行修改并重建。
5）统一命名空间：打开解决方案资源管理器，分别在项目名称和BLL项目，DAL项目，右键单击，选择“属性”命令，在弹出的对话框中选择“application”，分别修改“程序集”和“默认值”的名称命名空间。到目前为止，三层架构框架在很多验证中都是有效的反馈。在这项研究中，也是非常经典。
C.改进三层架构和用户界面（UI）
如在数据访问层DAL实现数据访问方法，旨在提供支持业务逻辑层。用户界面UI决定
如何呈现逻辑显示内容。
四、项目测试
在VS2010中调试很简单，用户只需单击F5即可运行你会看到设计的结果，如果发生错误，系统会在编译时弹出错误，提示用户双击列表可以直接定位故障，即可修改。
五、总结
一般来说，三层开发通过的关键是从表示层到图层之间的接口业务，逻辑层和数据访问层构建顺畅隧道。而两层结构的缺陷就是处理数据库代码和接口代码混合在一起，如果数据库略有变化，变动的代码是很大的，当用户请求更换用户时接口，由于混合代码，修改的工作量也很大，也不利于团体协作发展。这个系统完成后，你可以看到它比普通的层架构系统具有更显著的优点，高凝聚力和低耦合，用户易于理解。
参考文献
[1]乔兵。 ASP.NET三层架构的概念和关系分析[J]。电子世界杂志，2013.1
[2]翟鹏翔。 ASP.NET Web应用程序设计[M]。北京邮电大学出版社，2012.11
[3]宋海兰等ASP.NET 3.5项目开发实践[M]。电子工业出版社，2010
设计用于捆绑购买的shopbot和推荐系统
摘要
在线购物的日益增加自然导致购物搜索引擎（通常称为“shopbots”）的普及，我们扩展了当前使用的一次性产品搜索方法shopbot，实现考虑购买一捆物品的计划。我们利用基于捆绑的定价和在线商家经常提供的促销优惠，以节省大笔开支。有趣的是，我们的方法也可以让消费者免费获得“免费赠品”。我们还开发了一个模型来扩展当前的功能，推荐算法主要基于协同过滤和项目到项目的相似性技术，并入产品价格和节省是向购物者提出建议的另一个重要因素。对主要零售商的实际数据进行详细的实验分析，表明建议的模型可以为捆绑购买消费者节省开支。这些结果共同印证了将我们的模型整合到当前shopbot中可能带来的潜在好处。
1.简介
互联网通过提供简单的信息检索来降低成本。另一方面研究人员发现了互联网上显着的价格变化，即使是相同的商品，这让用户难以找到物品的最佳方案。作为回应，一些购物搜索引擎，俗称“shopbots”（例如，mySimon.com，Froogle.com，和PriceGrabber.com）， 在这些网站上购物可以输入产品名称和规格，shopbot将搜索大量供应商并返回零售商以及其他公司提供的价格运费和可用性等信息。 shopbots已经出现了越来越多的在线购物使用者。 shopbots声称能够收集，处理和呈现产品相关信息，因此极大地影响了市场的效率和行为。因此，使用这些shopbots，想找到一个最优惠价格的购物者对于一组（捆绑）产品必须搜索每个单独的项目，然后合并搜索的结果。显示这些商品的总购买价格来自单个供应商或来自多个供应商。但是，这些shopbots都不能合并各种捆绑。下面说明一次性购买一个产品包的缺点。
1.从单个价格中获得的最低价格
Apple iPod（244美元）和软件包McAfee VirusScan 8.0（32美元），Roxio Easy CD和DVD Creator（43.44美元）和Quicken 2004 Basic（$ 26.31）已列出。另一方面，提供捆绑促销活动以249.99美元购买Apple iPod的消费者有资格购买任何三个软件套餐总价49.98美元。虽然购买的不是单个产品最便宜的，但对于感兴趣的消费者来说，这是一个更佳的方案，可获得两个或更多列出的软件包。在这种情况下，shopbot未能给消费者提供最佳的购买计划。使用捆绑定价和促销已经在很长一段时间内共同营销和实践，最近，它们被广泛使用。另一个增加使用捆绑定价的原因和促销可能是零售商试图避免的由shopbots引起的直接价格竞争压力。此外，由于这些因素在线购物者越来越多地购买单个订单中的多个项目，为了方便网上购物，网站搜索，非线性运输费用，建议各种推荐系统捆绑相关产品。因此，希望设计一种shopbot能够利用促销活动能基于捆绑定价和促销。这样的捆绑shopbot将有利于消费者通过提供的最佳购买来购买多件商品。这也有利于商家捆绑定价和促销以增加其市场曝光。我们的工作重点是利用捆绑定价的商店机器人模型为在线商家提供促销优惠，节省价格。它旨在运作用户对多个项目的需求。最近学术工作已经解决了周围的问题，定价策略和运营设计改进以提高消费者的整体效用。据我们所知，这是第一个包含捆绑定价和促销进入shopbot设计的研究。这主要贡献研究是为了扩展当前的shopbots功能，利用捆绑定价和促销以便shopbots可以提供购物者更有效的增值服务。当前的推荐算法主要是基于协同过滤和项目到项目相似技术，纳入产品价格和储蓄是另一个重要因素。我们也提供重要的实证证明，我们的扩展可能节省目前的shopbots。
本文的其余部分安排如下。第2节介绍了包的一般分类，以及购买所需产品的模型，捆绑定价和以最低成本促销活动。第2节的模型是第3节的主题。第4节给出使用实际数据的计算结果，并指出可以节省大量资金。结论和未来的研究方向在第5节中突出显示。
2.捆绑购买模型
在本节中，我们首先讨论各种常用类型的捆绑定价和促销实践零售业。然后我们正式开发一个通用捆绑购买模型，利用捆绑定价和促销来实现为客户提供最佳采购计划。既然一个真正的shopbot需要能够快速响应请求，我们提出了一般捆绑的实用算法以解决快速购买问题。
2.1捆绑的一般分类
关于捆绑的文献很多。从斯蒂格勒开始关于如何捆绑可以增加卖家利润，这个研究已经处理好了卖方的捆绑决策问题。在这工作专注于建设和定价捆绑以最大利润化。亚当和耶伦分为三种模式捆绑结构，即纯捆绑，混合捆绑和组件销售（纯粹分拆）。在纯捆绑，不提供个别物品。杂捆绑是纯捆绑和捆绑的组合销售。另一方面纯捆绑是从买方的角度来看，这不是一个感兴趣的概念，因为人们可以简单地考虑“组件”可购买的最小商品，个别的捆绑策略都有由零售商实施。确定性捆绑：捆绑包中包含一组预先确定的项目。非确定性捆绑：买方需要购买主要产品（如数码相机或MP3播放器）有资格获得其他产品的折扣价（例如，三个软件产品，48美元）。附加捆绑：买方必须购买一个产品（例如无线路由器）获得免费产品（例如无线卡）。交叉促销：买方必须购买一种产品才有资格享受另一种产品折扣。但是，买方可以选择不购买额外产品。总价值折扣：如果总金额订单超过一定的门槛，订单得到一个额外折扣。我们整合了以上所有的捆绑品种在以下模型中的定价和促销实践。
2.2一般模型
考虑买方需要一组中的每一组项目S0。提供一组捆绑B={B1，B2，...}零售商，其中B中的每个捆绑包至少包含S0的一个元素。 B中包括S0退化所有iisin;S0捆绑{i}。每件物品我都有原件（非捆绑）成本由cigt; 0给出。一组T项代表节省价格的基准。也让Sj成为Bj中的项目和，B中所有项目的集合用表示Sw，Bj的成本是fjgt; 0。设B（i）是包含项i的包的集合。然后问题是选择最便宜的一套满足S0需求的捆绑，可以建模设置覆盖问题。允许买方接收超出所需集合S0的其他商品。如果B是来自CB的最佳束集，由Sj表示相应的最佳商品集合。然后，如果购买了B钛，买方可能会收到设定的F钛。也就是说，F钛至少包含一个S0元素，也可能是额外的S0元素。在第4节中展示我们的shopbot设计，识别免费赠品对于购物者来说，这可以进一步节省成本。这个任何当前的shopbots都不提供此功能，这个功能可以提供额外的价值和更丰富的购物体验。还有其他功能由于其计算困难不一一展示。有兴趣的读者可以参考附录A了解详细信息讨论。
2.3 GRAB算法
对于仅涉及少数购买项目的消费者，CB的最佳解决方案很容易找到通用整数编程或专用集覆盖算法。但是，如果我们想使用相同的模型，以帮助决定大量商品的最佳购买计划，即使是专门的算法也可能需要很长时间才能达到最佳状态。另一方面，即使物品数量与个人情况一样，shopbots可以同时收到数量巨大的请求仍然是一个挑战。例如，pricegrabber.com，一个受欢迎的shopbot，声称为1800万活跃购物者提供价格比较服务。即使这些购物者中只有一小部分送来捆绑搜索请求，至少需要几秒钟来解决所有请求的最优方法。可用性研究表明延迟超过10秒会导致损失用户关注的后果。所以等待时间即使在几秒钟内也可能导致用户流失。因此我们提出了算法，我们将其命名为“Greedy Addition of捆绑”（GRAB）。
索引迭代，Mt是S0中尚未在迭代时购买的商品，Nt是未在迭代t中选择的B的捆绑。注意，在每个步骤中，算法选择包括至少一个在先前步骤中未购买的期望项目的包。所选择的捆绑包具有最低的成本比率，该算法是Fisher
资料编号：[5315]
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