【摘 要】
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目前超市连锁店存在采购成本高、采购效率低、采购模式落后等一系列问题,制约商贸行业发展。因此,本文设计研发了一款以商品集采为核心且具有招标功能的综合服务平台以解决上述问题。系统依托于科技部项目“村镇社区新型商贸连锁综合服务平台研究及示范”课题（2019YFD1101104）属科技部重点研发计划。以湖北省十堰市新合作超市有限公司为研究背景,从超市连锁店的实际需求出发进行开发设计。该系统主要包括用户信息
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目前超市连锁店存在采购成本高、采购效率低、采购模式落后等一系列问题,制约商贸行业发展。因此,本文设计研发了一款以商品集采为核心且具有招标功能的综合服务平台以解决上述问题。系统依托于科技部项目“村镇社区新型商贸连锁综合服务平台研究及示范”课题（2019YFD1101104）属科技部重点研发计划。以湖北省十堰市新合作超市有限公司为研究背景,从超市连锁店的实际需求出发进行开发设计。该系统主要包括用户信息管理、商品管理、招标管理、订单管理、管理员管理等核心模块。首先,本文采用改进的基于K-Means双重聚类的协同过滤算法同Apriori算法进行结合对用户进行个性化推荐。其次,本文采用ID3决策树算法同熵权法进行结合,找出重要的商品属性并计算属性权重,辅助用户选择商品。最后,本文设计了商品的招标、团购、寄售、预售、期货等集采策略,丰富了集采的模式。本系统前端使用Java Script、HTML、CSS等技术,后端框架使用SSM框架负责业务的逻辑实现和数据处理,数据库采用关系型数据库My SQL。实验表明改进的协同过滤算法推荐算法的推荐精度有了明显提升。结合Apriori挖掘出的商品的关联规则,一定程度上解决了推荐算法的“冷启动”问题以及评分矩阵稀疏问题。
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