電子商務(wù)作為當(dāng)今社會發(fā)展的一種新型市場交易模式，在現(xiàn)在生活中得應(yīng)用越來越廣泛。下文是學(xué)習(xí)啦小編為大家整理的關(guān)于電子商務(wù)系統(tǒng)科技論文參考的范文，歡迎大家閱讀參考!

　　電子商務(wù)系統(tǒng)科技論文參考篇1

　　淺析電子商務(wù)推薦系統(tǒng)

　　[摘 要] 隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和 電子 商務(wù)的 發(fā)展 ，商品推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)IT技術(shù)的一個重要研究內(nèi)容，越來越多地 受到研究者的關(guān)注。本文探討了電子商務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)成、研究內(nèi)容、研究現(xiàn)狀，分析了目前有的推薦系統(tǒng)存在的缺陷和問題，提出了未來電子商務(wù)推薦系統(tǒng)研究的發(fā)展方向。

　　[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù);推薦系統(tǒng);協(xié)作過濾;個性化推薦

　　隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和電子商務(wù)的發(fā)展，商品推薦系統(tǒng)逐漸成為電子商務(wù)IT 技術(shù)的一個重要研究內(nèi)容，越來越多地得到研究者的關(guān)注。目前，幾乎所有大型的電子商務(wù)系統(tǒng)，如Amazon、CDNOW、eBay、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上書店等，都不同程度地使用了各種形式的推薦系統(tǒng)。

　　而且現(xiàn)在電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，用戶數(shù)目和項目數(shù)據(jù)急劇增加，迫切需要相應(yīng)信息檢索技術(shù)產(chǎn)生。商品個性化推薦技術(shù)，尤其是協(xié)同過濾技術(shù)，構(gòu)成了現(xiàn)有電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)。在這里，之所以強(qiáng)調(diào)個性化，是因為需要推薦系統(tǒng)能為每個用戶推薦適合他們偏好和興趣的產(chǎn)品，而不是千篇一律的推薦。

　　一、電子商務(wù)推薦系統(tǒng)及構(gòu)成

　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)(Recommendation Systems for E-Commerce)定義是：“它是利用電子商務(wù)網(wǎng)站向客戶提供商品信息和建議，幫助用戶決定應(yīng)該購買什么產(chǎn)品，模擬銷售人員幫助客戶完成購買過程”。

　　推薦系統(tǒng)面對的是用戶(user)，任務(wù)是為用戶提供對項目(item)的推薦。用戶是指推薦系統(tǒng)的使用者，也就是電子商務(wù)活動中的客戶。項目是被推薦的對象，是指電子商務(wù)活動中提供給客戶選擇的產(chǎn)品和服務(wù)，也就是最終推薦系統(tǒng)返回給用戶的推薦內(nèi)容。在一個電子商務(wù)活動中，用戶數(shù)和項目數(shù)是非常多的。推薦系統(tǒng)面對的當(dāng)前用戶，稱為目標(biāo)用戶或者活動用戶。推薦系統(tǒng)的當(dāng)前 工作，就是為根據(jù)一定的算法，給出對目標(biāo)用戶的推薦項目。

　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)主要由三大部分構(gòu)成：輸入模塊、推薦方法模塊和輸出模塊。輸入模塊用來接受用戶的輸入信息，用戶的輸入信息中最重要的是用戶對項目的評價(rating)數(shù)據(jù);推薦方法模塊用來根據(jù)一定算法，根據(jù)用戶數(shù)據(jù)，得出對目標(biāo)用戶的推薦，該模塊是整個推薦系統(tǒng)的核心部分，個性化推薦方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推薦方法。輸出模塊主要是指得到的推薦以何種形式反饋給用戶。

　　根據(jù)項目的特點，目前主要有兩種類型的推薦系統(tǒng)，一種是以網(wǎng)頁為對象的個性化推薦系統(tǒng)，主要采用Web數(shù)據(jù)挖掘的方法與技術(shù)，為用戶推薦符合其興趣愛好的網(wǎng)頁;另一種是網(wǎng)上購物 環(huán)境下的、以商品為推薦對象的個性化推薦系統(tǒng)，為用戶推薦符合其興趣愛好的各類產(chǎn)品，如各種書籍，音像等，這種推薦系統(tǒng)也稱電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)。

　　二、電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的作用

　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的最大的優(yōu)點在于它能收集用戶興趣資料并根據(jù)用戶興趣偏好為用戶主動作出個性化的推薦，也就是說，當(dāng)用戶每次輸入用戶名和密碼登錄電子商務(wù)網(wǎng)站后，推薦系統(tǒng)就會按照目標(biāo)用戶偏好程度的高低推薦用戶最喜愛的N個產(chǎn)品，而且系統(tǒng)給出的推薦是實時更新的，也就是說當(dāng)系統(tǒng)中的產(chǎn)品庫和用戶興趣資料發(fā)生改變時，給出的推薦序列會自動改變，大大方便了用戶，也提高了 企業(yè) 的服務(wù)水平。

　　總體說來，電子商務(wù)推薦系統(tǒng)的作用主要表現(xiàn)在以下幾個方面：一方面，使用戶從無限的 網(wǎng)絡(luò) 資源和商品世界中解脫出來，大大節(jié)約了用戶采購商品的時間和成本;與此同時，推薦系統(tǒng)的個性化推薦服務(wù)，提高了客戶對電子商務(wù)網(wǎng)站的忠誠度(Building Loyalty)，將更多的電子商務(wù)網(wǎng)站瀏覽者轉(zhuǎn)變?yōu)樯唐返馁徺I者，從而提高電子商務(wù)網(wǎng)站的交叉銷售能力(Cross-Selling)，為電子商務(wù)企業(yè)贏得了更多的發(fā)展機(jī)會。

　　研究表明，在基于電子商務(wù)的銷售行業(yè)使用個性化推薦系統(tǒng)后，能提高銷售額2%-8%，尤其在書籍、電影、CD音像、日用百貨等產(chǎn)品相對較為低廉且商品種類繁多的行業(yè)，以及用戶使用個性化推薦系統(tǒng)的程度高的行業(yè)，推薦系統(tǒng)能大大提高企業(yè)的銷售額。

　　電子商務(wù)推薦系統(tǒng)和銷售系統(tǒng)(Marketing Systems)、供應(yīng)鏈決策支持系統(tǒng)(Supply-Chain Decision-Support Systems)既相似又有不同。銷售系統(tǒng)是幫助銷售人員如何把產(chǎn)品銷售出去;推薦系統(tǒng)最終目的幫助用戶，輔助用戶購買什么產(chǎn)品做出決策。供應(yīng)鏈決策支持系統(tǒng)是幫助生產(chǎn)者決定什么時候生產(chǎn)多少什么產(chǎn)品，以及倉庫應(yīng)該存貯多少各類產(chǎn)品，其最終目的是為企業(yè)生產(chǎn)者服務(wù)的，而同樣推薦系統(tǒng)是面向用戶的系統(tǒng)。

　　三、電子商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)的研究內(nèi)容

　　電子商務(wù)個性化推薦的研究有四方面的問題：首先，要解決推薦系統(tǒng)的信息來源問題——推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)是用戶興趣資料信息，如何在電子商務(wù)環(huán)境下盡可能獲得更多用戶的相關(guān)信息，并以合適的形式表示是進(jìn)行個性化推薦的前提;其次，要實現(xiàn)被顧客接受和認(rèn)可的個性化推薦，設(shè)計準(zhǔn)確、高效率的個性化推薦算法是核心;另外，要讓推薦系統(tǒng)為廣大用戶所接受，必須對推薦系統(tǒng)作出客觀、綜合的評價，尤其要注意從準(zhǔn)確率、個性化、安全性、用戶滿意度等多方面進(jìn)行評價;推薦系統(tǒng)的 應(yīng)用是最終研究的落腳點，推薦系統(tǒng)不僅能為用戶提供完全個性化購物環(huán)境，更應(yīng)為企業(yè)的銷售決策和客戶關(guān)系 管理提供支持。

　　在電子商務(wù)環(huán)境下，用戶信息收集表示是電子商務(wù)個性化推薦的基礎(chǔ)。根據(jù)當(dāng)前對電子商務(wù)環(huán)境下用戶信息收集表示的研究來看，主要著眼于研究如何有效地收集能反映用戶興趣偏好的信息，以及如何通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘等的方法更自動化地收集用戶的隱式信息，解決用戶信息收集過多的依賴于顯式評價數(shù)據(jù)的問題。

　　個性化推薦技術(shù)是電子商務(wù)自動化推薦系統(tǒng)的核心問題。目前的推薦技術(shù)有協(xié)同過濾推薦(包括基于用戶的和基于項目的)、基于用戶人口 統(tǒng)計信息的推薦、基于內(nèi)容的推薦、基于效用的推薦、基于知識的推薦、基于規(guī)則的推薦等等。協(xié)同過濾推薦是個性化推薦中研究和應(yīng)用最多的方法，廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)網(wǎng)站、數(shù)字圖書館、網(wǎng)頁搜索、新聞過濾等，著名的推薦系統(tǒng)有Tapestry、GroupLens/NetPerceptions、Ringo/Firefly等，其前提假設(shè)是存在具有相似興趣愛好的用戶群，每個用戶都有與其興趣愛好相似的鄰居用戶。預(yù)測用戶對某一項目的偏好是根據(jù)鄰居用戶對該項目的偏好程度 計算 的，也就是說如果其鄰居用戶喜愛某項目，則該用戶也很可能會喜愛該項目。協(xié)同過濾最大優(yōu)點是不需要分析對象的特征屬性，所以對推薦對象沒有特殊的要求，能處理非結(jié)構(gòu)化的復(fù)雜對象，如 音樂 、電影等。

　　對推薦系統(tǒng)總體性能的評價是推薦系統(tǒng)研究的重要組成部分。目前大都只是采用準(zhǔn)確率、召回率等評判尺度對推薦算法進(jìn)行評價，并沒有真正意義上的、提升到對整個推薦系統(tǒng)進(jìn)行的評價，尤其缺乏從個性化程度、持久性程度、系統(tǒng)的安全性以及用戶接受程度等多方面對推薦系統(tǒng)進(jìn)行綜合的評價。

　　四、研究現(xiàn)狀

　　推薦行為產(chǎn)品或其它項目的 軟件代理已經(jīng)在許多應(yīng)用中使用在電子商務(wù)領(lǐng)域，為了增加購買 經(jīng)驗并滿足客戶需求，已經(jīng)推出了充分利用消費(fèi)者的訪問和購買行為的推薦系統(tǒng)。推薦者通常通過給用戶展示他們可能感興趣的產(chǎn)品或服務(wù)來促進(jìn)購買。例如，諸如Amazon.com就是通過利用偏好或其他用戶購買信息來介紹書籍或者其它產(chǎn)品給用戶的推薦系統(tǒng)。然而，使用的技術(shù)相當(dāng)簡單，而且并非很精確和有效。基本上，程序?qū)?dāng)前客戶購買的一系列產(chǎn)品與其他客戶購買的一系列產(chǎn)品作比較，選擇客戶購買較多的產(chǎn)品與當(dāng)前客戶購買的產(chǎn)品集合的交集，最后從中選出一些尚未被客戶所購買而仍然在顧客購物籃中的產(chǎn)品，并將它們作為推薦列表呈現(xiàn)給客戶。該技術(shù)也用于類似于協(xié)作過濾的文本文檔的信息抽取。電影或音樂唱片的推薦，例如Moviefrnder.com，通過預(yù)知一個人的偏好與其他人偏好的線性權(quán)重集合，并運(yùn)用協(xié)作過濾技術(shù)來實現(xiàn)?！　τ谕扑]系統(tǒng)的研究可分為三個種類：技術(shù)系統(tǒng)開發(fā)研究，用戶行為研究和隱私問題研究。其中技術(shù)系統(tǒng)開發(fā)是重點。目前各種推薦技術(shù)，例如數(shù)據(jù)挖掘，代理和推理，都已經(jīng) 應(yīng)用到了推薦系統(tǒng)中。現(xiàn)存的推薦系統(tǒng)從廣義上可以劃分為基于規(guī)則的系統(tǒng)和信息過濾系統(tǒng)。信息過濾系統(tǒng)又可分為基于內(nèi)容過濾的系統(tǒng)和協(xié)作過濾系統(tǒng)兩種。

　　基于規(guī)則的系統(tǒng)，N1如：IBM的WebSphere， BroadVi-sion， ILOG等。他們允許系統(tǒng) 管理員根據(jù)用戶的靜態(tài)特征和和動態(tài)屬性來制定規(guī)則，一個規(guī)則本質(zhì)上是一個if-then語句，規(guī)則決定了在不同的情況下提供不同的服務(wù)?；谝?guī)則的系統(tǒng)，其優(yōu)點是簡單、直接，缺點是規(guī)則質(zhì)量很難保證，而且不能動態(tài)更新。此外，隨著規(guī)則的數(shù)量增多，系統(tǒng)將變得越來越難以管理。

　　基于內(nèi)容過濾的系統(tǒng)，例如：Personal WebWather， SysKill&Webert， Letizia， CiteSeer， if Web， SIFTER， PVA， WebMate， WebACE， ELFI和WebPersonalizer等。他們利用資源與用戶興趣的相似性來過濾信息?；趦?nèi)容的推薦系統(tǒng)通過將顧客的偏好與產(chǎn)品內(nèi)容自動匹配來給顧客提供建議，例如網(wǎng)頁和消息條目的推薦。在基于內(nèi)容的系統(tǒng)中，產(chǎn)品由其普通屬性描述。顧客偏好通過分析產(chǎn)品比率以及相應(yīng)的產(chǎn)品屬性來預(yù)測。基于內(nèi)容過濾的系統(tǒng)，其優(yōu)點是簡單、有效。缺點是難以區(qū)分資源內(nèi)容的品質(zhì)和風(fēng)格，而且不能為用戶發(fā)現(xiàn)新的感興趣的資源，只能發(fā)現(xiàn)和用戶已有興趣相似的資源。在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中，一個核心問題是識別關(guān)鍵屬性集合。如果該集合太小，顯然，這對于識別用戶剖面是不充分的。因此，基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)不能用于僅僅實施一次購買行為新顧客，或者訪問了該網(wǎng)站，卻沒有實施任何購買行為的潛在顧客，以及購買他不是特別經(jīng)常購買的一種產(chǎn)品的顧客。

　　協(xié)作過濾系統(tǒng)如：WebWather， Let'sBrowse， Tapestry， GroupLens， Fab，Alexa， Firefly， SELECT， LikeMinds和Site-Seer等。他們利用用戶之間的相似性來過濾信息。協(xié)作性的推薦系統(tǒng)估計顧客對特定產(chǎn)品的偏好是根據(jù)顧客對該產(chǎn)品的偏好率以及其他顧客對同一產(chǎn)品的偏好率的比較來實現(xiàn)的。協(xié)作性的推薦系統(tǒng)與基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)之間的主要區(qū)別是協(xié)作性的推薦系統(tǒng)通過跟蹤一組顧客過去的行為來給該組中的個別顧客提供建議。使用該方法，顧客現(xiàn)在就可以接受建議，而在基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)中，只要具有相似意向的其他顧客的偏好，顧客就己經(jīng)具有先前預(yù)測了?；趨f(xié)作過濾系統(tǒng)的優(yōu)點是能為用Web數(shù)據(jù)挖掘的研究及其在 網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)個性化推薦中的應(yīng)用戶發(fā)現(xiàn)的新的感興趣的信息，缺點是存在兩個很難解決的問題，一個是稀疏性，亦即在系統(tǒng)使用初期，由于系統(tǒng)資源還未獲得足夠多的評價，系統(tǒng)很難利用這些評價來發(fā)現(xiàn)相似的用戶;另一個是可擴(kuò)展性，亦即隨著系統(tǒng)用戶和資源的增多，系統(tǒng)的性能會越來越低。協(xié)作性的過濾方法用來識別與既定客戶具有相似興趣的顧客，所推薦的產(chǎn)品也是這些給定客戶喜歡的產(chǎn)品。該方法的一個主要局限是稀疏問題。在基于協(xié)作過濾的推薦系統(tǒng)中，很難精確確定下相似客戶和識別要推薦的產(chǎn)品。不僅如此，系數(shù)問題的極端形式是first-rater問題，當(dāng)市場引入一種新產(chǎn)品時，不存在可用的先前估計信息。

　　還有一些個性化服務(wù)系統(tǒng)如：WebSIFT， FAB， Anatagon-omy和Dynamic Profiler等，同時采用了基于內(nèi)容過濾和協(xié)作過濾這兩種技術(shù)。結(jié)合這兩種過濾技術(shù)可以克服各自的一些缺點，為了克服協(xié)作過濾的稀疏性問題，可以利用用戶瀏覽過的資源內(nèi)容預(yù)期用戶對其他資源的評價，這樣可以增加資源評價的密度，利用這些評價再進(jìn)行協(xié)作過濾，從而提高協(xié)作過濾的性能。

　　近來，許多因特網(wǎng)公司還引進(jìn)了有關(guān)信息產(chǎn)品的推薦系統(tǒng)，它包括Web站點推薦， 音樂 推薦，視頻推薦，書籍推薦等等(例如Amazon.com，以及CDNow.com等等)。因特網(wǎng)行銷代理機(jī)構(gòu)運(yùn)用推薦系統(tǒng)對某一廣告公司推薦用戶(例如Ac-tiveAgent Werbenetz。

　　Amazon.com通過將書籍推薦給已經(jīng)購買過特定書籍的顧客實現(xiàn)個性化推薦的。Amazon.com.所推薦書籍概括的分為有兩種：小說書籍和非小說書籍。小說書籍的推薦很簡單，就是將同一作者的其它小說書籍推薦給特定用戶，這樣最終就將由該作者撰寫的相似類別的小說書籍推薦給了有相似背景的用戶。而非小說書籍的推薦將是將每個作者的相似類別的小說書籍推薦給了有相似背景的用戶。

　　五、 電子 商務(wù)推薦技術(shù)存在的問題和 發(fā)展 方向

　　綜合目前電子商務(wù)中個性化推薦系統(tǒng)的現(xiàn)狀可以看出，現(xiàn)存的個性化推薦系統(tǒng)技術(shù)大都是基于規(guī)則的系統(tǒng)，基于內(nèi)容過濾的系統(tǒng)，以及協(xié)作過濾系統(tǒng)三種。而且，這些個性化推薦系統(tǒng)所運(yùn)用的技術(shù)也僅僅限于基于內(nèi)容的過濾，KNN(L- Nearest N Eighboring)技術(shù)，基于聚類的(Clustering-based)協(xié)作過濾，基于項目的(Item-based)協(xié)作過濾，序列模式，規(guī)則分析等等。由于這些推薦系統(tǒng)各自應(yīng)用范圍的局限，而且都不同程度的需要人工參與，因而導(dǎo)致目前推薦系統(tǒng)的推薦精確度較低。不僅如此，大多數(shù)個性化推薦系統(tǒng)只是給用戶推薦一些不同類別的資源，這與普通的搜索引擎比較相似，而且對用戶正確行為的推薦卻比較少。

　　未來電子商務(wù)推薦技術(shù)研究的發(fā)展主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

　　1.組合推薦技術(shù)的研究

　　眾所周知，現(xiàn)存的推薦技術(shù)已經(jīng)得到推廣和應(yīng)用，但各種技術(shù)都存在一些缺陷，能否將各種推薦技術(shù)融合起來作到取長補(bǔ)短是未來電子商務(wù)推薦技術(shù)研究的重要課題。

　　2.推薦技術(shù)準(zhǔn)確度的研究

　　目前的推薦技術(shù)推薦的準(zhǔn)確性還得不到保證，準(zhǔn)確度的研究還局限在手工實驗階段，因此，研究出自動的準(zhǔn)確性驗證理論模型就顯得非常重要。

　　3.數(shù)據(jù)獲取方面，主要還是依賴用戶的顯式評價，在自動獲得用戶的隱式信息方面做得不夠。

　　4.研究過于集中解決推薦算法性能的提高，對推薦系統(tǒng)的開發(fā)與應(yīng)用，尤其是與 企業(yè) 其它系統(tǒng)的集成應(yīng)用，在輔助企業(yè)的市場銷售，客戶管理和企業(yè)商務(wù)智能方面缺乏研究。

　　參考 文獻(xiàn) ：

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　　電子商務(wù)系統(tǒng)科技論文參考篇2

　　電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計初探

　　[摘 要] 本文介紹了電子商務(wù)系統(tǒng)的構(gòu)成和電子商務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計原則，并對電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計的基本內(nèi)容進(jìn)行了較為深入的探討。

　　[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) 電子商務(wù)系統(tǒng) 電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計

　　一、電子商務(wù)系統(tǒng)

　　1.電子商務(wù)。電子商務(wù)(EC，Electronic Commerce)是利用電子數(shù)據(jù)交換(EDI，Electronic Data Interchange)、電子郵件、電子資金轉(zhuǎn)帳及Internet的主要技術(shù)在個人間、企業(yè)間和國家間進(jìn)行無紙化的業(yè)務(wù)信息的交換。通過簡單、快捷、低成本的電子通信方式，買賣雙方互不謀面地進(jìn)行的各種商務(wù)活動。由于電子商務(wù)擁有巨大的商機(jī)，從傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)到專業(yè)網(wǎng)站都對開展電子商務(wù)有著十分濃厚的興趣，電子商務(wù)熱潮已經(jīng)在全世界范圍內(nèi)興起。

　　2.電子商務(wù)系統(tǒng)。電子商務(wù)系統(tǒng)是支持企業(yè)完成電子商務(wù)全部業(yè)務(wù)的系統(tǒng)，涉及到企業(yè)的各個方面，是一個綜合的系統(tǒng)，不同類型企業(yè)的電子商務(wù)因業(yè)務(wù)要求不同而對電子商務(wù)系統(tǒng)的要求也有較大差異。電子商務(wù)系統(tǒng)主要有企業(yè)內(nèi)部信息系統(tǒng)(Intranet)、電子商務(wù)基礎(chǔ)平臺、電子商務(wù)服務(wù)平臺、電子商務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、電子商務(wù)應(yīng)用表達(dá)平臺和安全保障環(huán)境六個部分組成。

　　二、電子商務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計

　　電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計的主要任務(wù)是從電子商務(wù)系統(tǒng)的總體目標(biāo)出發(fā)，根據(jù)系統(tǒng)規(guī)劃和分析階段產(chǎn)生的文檔，考慮到技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和系統(tǒng)實現(xiàn)的內(nèi)外環(huán)境和主客觀等方面的條件，確定電子商務(wù)系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)各組成部分的技術(shù)方案，合理地選擇計算機(jī)和通信的軟硬件設(shè)備，以確保電子商務(wù)系統(tǒng)的總體目標(biāo)實現(xiàn)。

　　1.電子商務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計原則。(1)技術(shù)的先進(jìn)性。電子商務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計技術(shù)發(fā)展十分迅猛，先進(jìn)的技術(shù)在電子商務(wù)中占有十分重要的地位，電子商務(wù)系統(tǒng)的競爭力與技術(shù)的先進(jìn)性密切相關(guān)，電子商務(wù)系統(tǒng)設(shè)計應(yīng)采用最新的技術(shù)成果、立足先進(jìn)的技術(shù)，從而使系統(tǒng)有較高的技術(shù)起點。(2)系統(tǒng)的兼容性。很多企業(yè)目前都已經(jīng)完成企業(yè)信息化建設(shè)，并產(chǎn)生了較好的經(jīng)濟(jì)效益。電子商務(wù)系統(tǒng)良好的兼容性可以使電子商務(wù)企業(yè)有效地利用現(xiàn)有的資源、設(shè)備和信息，發(fā)揮其功能，最大限度地節(jié)約企業(yè)投資成本，更大程度上實現(xiàn)企業(yè)信息的增值。(3)系統(tǒng)的安全性。電子商務(wù)系統(tǒng)的安全主要是通過技術(shù)手段確保主機(jī)、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、存儲設(shè)備等物流實體的安全和交易過程中的信息安全。(4)系統(tǒng)的開放性。電子商務(wù)系統(tǒng)良好的開放性可以有利于電子商務(wù)的獨立運(yùn)轉(zhuǎn)。

　　2.電子商務(wù)系統(tǒng)運(yùn)行平臺的選擇與設(shè)計。系統(tǒng)平臺的設(shè)計主要包括計算機(jī)硬件、計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備和其他輔助設(shè)備、計算機(jī)軟件的設(shè)計和選擇。(1)計算機(jī)硬件。計算機(jī)硬件的選擇包括服務(wù)器設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和信息存儲設(shè)備等的選擇。服務(wù)器的性能直接決定電子商務(wù)系統(tǒng)的處理能力。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備主要用于電子商務(wù)系統(tǒng)局域網(wǎng)建設(shè)、電子商務(wù)系統(tǒng)和Internet的聯(lián)接。電子商務(wù)服務(wù)訪問速度的快慢與網(wǎng)絡(luò)設(shè)備密切相關(guān)。(2)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)環(huán)境。計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)是電子商務(wù)的重要組成部分。通過計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)外信息傳遞和共享。電子商務(wù)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)環(huán)境包括Internet、Intranet和Extranet三個部分。其中Internet部分是企業(yè)電子商務(wù)系統(tǒng)的用戶訪問通道。(3)計算機(jī)軟件。電子商務(wù)系統(tǒng)的靈魂是計算機(jī)軟件。電子商務(wù)系統(tǒng)的軟件平臺的選擇與設(shè)計主要有網(wǎng)絡(luò)操作系統(tǒng)、Web服務(wù)器軟件和中間件軟件等。軟件的選擇主要從功能、適用性、軟件之間的配合能力等方面加以考慮。

　　3.電子商務(wù)系統(tǒng)支持平臺的設(shè)計。電子商務(wù)系統(tǒng)支持平臺設(shè)計主要涉及供應(yīng)鏈管理(SCM，Supply Chain Management)、客戶關(guān)系管理(CRM，Customer Relation Management)和企業(yè)資源計劃(ERP，Enterprise Resource Planning)等信息系統(tǒng)的設(shè)計。(1)供應(yīng)鏈管理。供應(yīng)鏈管理主要由采購管理、產(chǎn)品管理、庫存管理、銷售管理、銷售機(jī)構(gòu)管理、客戶關(guān)系管理、預(yù)算管理、信息管理和系統(tǒng)管理等功能模塊組成。(2)客戶關(guān)系管理。客戶關(guān)系管理軟件系統(tǒng)可劃分為接觸活動、業(yè)務(wù)功能和數(shù)據(jù)庫三個組成部分。(3)企業(yè)資源計劃。企業(yè)資源計劃系統(tǒng)的管理模塊主要包括生產(chǎn)控制(計劃、制造)、物流管理(分銷、采購、庫存)、財務(wù)管理(會計核算、賬務(wù)管理)和人力資源管理等四個方面的內(nèi)容。

　　4.電子商務(wù)應(yīng)用軟件設(shè)計。電子商務(wù)應(yīng)用軟件系統(tǒng)的設(shè)計分為數(shù)據(jù)庫設(shè)計和應(yīng)用軟件的設(shè)計兩個方面。(1)模塊設(shè)計與子系統(tǒng)劃分。模塊是執(zhí)行一個定義功能的計算機(jī)程序的可確定的部件，是構(gòu)成系統(tǒng)構(gòu)架的主要部件，是可執(zhí)行的實體。根據(jù)數(shù)據(jù)流程圖轉(zhuǎn)換而來的模塊結(jié)構(gòu)圖的劃分是基于層次結(jié)構(gòu)的，要求模塊間的耦合度小，模塊自身的內(nèi)聚度大。(2)數(shù)據(jù)流程設(shè)計。模塊結(jié)構(gòu)圖僅僅提供了程序內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，模塊內(nèi)部數(shù)據(jù)流程和邏輯也需要設(shè)計。模塊算法設(shè)計的方法主要有程序流程圖、結(jié)構(gòu)化語言和偽碼等三種。(3)代碼設(shè)計。以數(shù)字或字符來代表各種客觀實體謂之代碼。一個好的代碼設(shè)計方案對于系統(tǒng)的開發(fā)工作是一件重要的事情，可以使很多機(jī)器處理變得很方便，而且可以把計算機(jī)現(xiàn)在很難處理的工作變得較為簡單。(4)數(shù)據(jù)庫設(shè)計。通過大量的數(shù)據(jù)獲得開展電子商務(wù)活動所需要的信息是電子商務(wù)系統(tǒng)的一項主要任務(wù)，因而必須存儲和管理大量的數(shù)據(jù)。因此建立一個良好的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫，使整個系統(tǒng)可以迅速、準(zhǔn)確、方便地調(diào)用和管理所需的數(shù)據(jù)，是電子商務(wù)系統(tǒng)開發(fā)工作好壞的主要衡量指標(biāo)之一。

　　數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫設(shè)計，就是要根據(jù)數(shù)據(jù)的用途不同、統(tǒng)計渠道、使用要求和安全可靠性來決定數(shù)據(jù)的整體組織形式，并決定數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、類別、組織方式和保密級別等問題。一個好的數(shù)據(jù)組織結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)庫要充分滿足組織的各級管理要求，并應(yīng)該使得后續(xù)系統(tǒng)開發(fā)方便、快捷，易于維護(hù)和管理。

　　5.控制、輸入和輸出的設(shè)計?？刂啤⑤斎牒洼敵龅脑O(shè)計包括完整性控制、系統(tǒng)輸入設(shè)計和輸出設(shè)計。(1)完整性控制。完整性控制是建立在系統(tǒng)內(nèi)的機(jī)制和過程，用于確保系統(tǒng)和系統(tǒng)內(nèi)信息的安全。系統(tǒng)完整性控制由系統(tǒng)訪問控制、輸入完整性控制和輸出完整性控制等三部分組成。(2)系統(tǒng)輸入設(shè)計。系統(tǒng)輸入設(shè)計的目的是輸入新的無錯誤的數(shù)據(jù)到系統(tǒng)，或用無錯誤的數(shù)據(jù)更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息。一是要確定用于輸入的設(shè)備或方式;二是要設(shè)計輸入格式。(3)系統(tǒng)輸出設(shè)計。系統(tǒng)輸出設(shè)計在系統(tǒng)設(shè)計中占有很重要的地位，因為只有通過輸出用戶才能使用計算機(jī)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)加工處理的結(jié)果。及時、準(zhǔn)確地輸出各種信息，是電子商務(wù)開發(fā)的最終目標(biāo)。一要設(shè)計輸出方式;二要確定輸出信息的內(nèi)容;三要保護(hù)輸出信息;四要設(shè)計報表的原型。

　　參考文獻(xiàn)：

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　　[3]駱正華:電子商務(wù)系統(tǒng)規(guī)劃與設(shè)計.北京：清華大學(xué)出版社，2006.11