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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

电子商务的兴起标志着信息时代科技所引导的消费升级的实现，亚马逊、阿里巴巴、京东等电商平台的快速崛起也佐证了这一事实。不同于传统零售的成本收益比，电商的成本收益比不再呈现出一种线性关系，而呈现出一种指数关系，从而极大地解放了生产成本，降低了商品价格。同时，电商也实现了对空间时间的跨越，极大丰富了消费者所接触的商品种类以及节约了消费者的消费成本。

国内外研究现状

目前大部分B/S服务器都使用JAVA语言开发，采用Spring框架和TomCat或者NGIX web服务器配置。使用Spring的IOC容器，将对象之间的依赖关系交给Spring，降低组件之间的耦合性，可以更专注于应用逻辑。Spring框架主要有Structs2和SpringMVC框架，这两者的主要弊端都在于需要配置大量的XML文件，使得开发测试难度较高。Spring项目组在此基础上发布了Spring Boot框架，实现了SpringMVC基础功能的整合。2018年Sping Boot2正式发布，Spring Boot2彻底摒弃了XML文件的配置方式，使用JAVA类和properties文件实现配置功能。数据库访问主要有JDBC，hibernate框架，MyBatis框架这几种，国外采用hibernate框架以及基于hibernate框架衍生的JPA框架较多，国内主要采用MyBatis框架。视图框架主要有Thymeleaf，freemark，JSP等，Spring Boot2官方推荐采用Thymeleaf框架。推荐算法大致可以分为基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法和基于知识的推荐算法这三种类型，而协同过滤推荐算法又可以大致分为基于内存的协同过滤算法和基于模型的协同过滤算法。基于内存的协同过滤算法可以分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法；基于模型的协同过滤算法包括Aspect Model，pLSA，LDA，聚类，SVD，Matrix Factorization等算法，训练过程较长，但推荐过程比较快。

2. 研究的基本内容

采用spring boot2框架搭建b/s服务器，ide采用vs code，数据库使用mysql，视图框架使用thymeleaf，数据库访问采用mybatis框架。

实现登录注册业务，商品展示业务，商品搜索业务，购物车、心愿单、结算业务，从而搭建一个基础功能完备的电子商城系统。

推荐算法采用基于物品的 cf推荐算法，通过记录各用户对单一商品的访问次数，建立物品的同现矩阵，计算获取对当前用户各商品的评分，最终依据评分高低决定推荐的商品内容。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

第一周最后确定选题

第二周------第三周撰写文献综述、开题报告、译文

第四周------第六周论文初稿完成

4. 参考文献

[1]王珊,萨师煊.《数据库系统概论》.北京：高等教育出版社,2010.10

[2]明日科技.《javaweb从入门到精通》.北京：清华大学出版社，2013.06

[3]张化祥,陆晶.《java程序设计》.北京:清华大学出版社,2010.10