基于React的电商网站构建与实现

为了满足电商网站所需的各项功能和要求,基于React框架和Node.js进行了电商网站的前后端分离式开发,并设计了关键模块,如用户认证、商品展示、购物车管理及订单处理等。采用了React的组件化开发理念,有效提升了代码的可维护性和可重用性。通过系统测试和性能调优,网站性能和稳定性得到显著提升,包括页面加载时间缩短、数据库查询速度优化以及系统响应性能改善。

基于.NET的智慧校园财务管理系统设计与实现

随着信息技术的迅猛发展,智慧校园的建设日益引起人们的关注。本文基于.NET技术,设计并实现了一款智慧校园财务管理系统,该系统以提高学校财务管理效率和透明度为目标。采用了ASP.NET和ASP.NET Core作为主要开发框架,通过分层架构实现前后端交互。系统包括学费管理、经费报销、工资管理等多个模块,以满足学校多层次财务管理需求。通过详细的设计和实现,本系统为学校提供了一套全面而灵活的财务管理解决方案。

基于K-means聚类的协同过滤电商个性化推荐算法

在电商网站中,个性化推荐是提高用户满意度和促进销售的重要手段之一。由于数据稀疏和用户兴趣变化的不确定性,协同过滤算法的推荐效果常常不理想。提出了一种基于K-means聚类的协同过滤电商个性化推荐算法,将用户分为多个聚类,对用户行为数据进行聚类分析,通过聚类中心来预测用户对商品的兴趣,从而得到每个用户群体的偏好特征,最后结合协同过滤算法进行个性化推荐。实验结果表明,该算法相对于传统的协同过滤算法,可提高推荐准确性,并且在数据稀疏的情况下仍然能够有良好的推荐效果。

ASP网站常见漏洞及防范方法浅析

介绍利用ASP开发动态网站时存在的常见漏洞,比如用户密码漏洞、数据库下载漏洞、非法文件上传漏洞等,浅析漏洞产生的原因并给出了解决办法。

基于Lucene的医疗搜索引擎排序算法的研究

为提高医疗行业检索信息的准确度,提出了一种将主题相关性和网页权威性相结合的排序模型,即将主题相关度因子和PageRank算法因子融入到Lucene网页评分计算公式中。实验结果表明,经过优化后的Lucene的排序算法查准率提高了10%~20%。

基于Android智设校园O2O微任务App的设计与实现

随着“互联网+”的理念的提出和发展,O2O运营模式已经悄然改变了人们的消费习惯。针对在校大学生校园兼职、创业的特殊商业需求,研究了面向多种资源整合的O2O商业模式,设计并实现了一款基于O2O模式的智慧校园微任务APP软件。采用Json轻量级数据交换格式,服务端基于SSM框架,Spring来管理实现aop、di模式,Mabtis技术管理数据,最后通过SpringMVC来向前端Android提供接口。

基于RFM的电商数据客户价值细分实例研究

为了分析某遥控模型电商公司的客户给企业带来的收益,对现有的已注册客户进行客户价值细分,利用RFM模型结合K-means聚类算法对该公司2018年期间的28162条订单交易数据进行聚类,并对其评价、分析和研究。实验表明,基于RFM模型并结合K-means聚类算法能对客户进行有效的细分,因此可以通过适当的营销手段刺激消费,为企业带来更多的收益。