目 录
中英文摘要
第一章 概述 1
1.1 课题开发背景及意义 1
1.2 课题研究现状 2
1.3 课题主要研究内容 3
第二章 需求分析 4
2.1 功能需求分析 4
2.2 可行性分析 10
2.3 流程分析 11
2.4 数据流图 13
2.5 性能需求分析 15
第三章 开发技术及工具 16
3.1 系统开发模式技术 16
3.2 SQLLITE数据库 16
3.3 HTML5相关技术 16
3.4 Python技术 17
3.5 Django框架 17
3.6 推荐算法 17
第四章 网站设计 18
4.1 体系结构设计 18
4.2 功能模块设计 18
4.3 多属性排序及推荐算法设计 19
4.4 数据库设计 20
第五章 主要功能模块设计与实现 23
5.1 前后端交互方式 23
5.2 主登陆页面 25
5.3 管理员模块 26
5.4 普通用户模块 28
第六章 系统测试 30
6.1 测试用例 30
6.2 测试结果分析 32
第七章 总结 33
7.1 结语 33
参考文献 34
致 谢 35
摘 要
随着信息技术的不断发展，互联网与计算机与人类的生活联系地愈发紧密，计算机中的笔记本电脑几乎成为了必需品，作为人们以电子产品为主体的笔记本电脑的销售，是目前电子商务的重中之重，因此，设计一个基于机器学习的笔记本电脑导购系统有着较大的市场价值也是目前的应用热点。
本文对基于机器学习的笔记本电脑导购系统的设计研究，主要采用了Django+Python+Bootstrap的集合形式实现，本文使用Python语言进行算法实现，因为较其他开发语言相比，Python简便且可移植性较高，可适用于多个平台，其安全性也比较高；根据Web程序应用框架，导购系统采用基于MVC框架的业务逻辑系统，以及SQLLITE系统数据库形式，这样处理能够大大简化系统的操作性。通过评分推荐系统，笔记本电脑可以实现对用户评分统计、笔记本电脑推荐比对、用户行为分析、笔记本电脑管理等，为笔记本电脑电子商务信息化发展提供帮助。
关键词：笔记本电脑导购推荐；Python平台；数据计算；大数据分析；机器学习
ABSTRACT
With th服务器托管网e development of information technology, people are more and more closely connected with each other, and the connection is more and more convenient. At the same time, as people take electronic products as the main body of clothing (notebook computer) sales, it is the top priority of electronic commerce at present, therefore, the design of a machine learning-based Laptop shopping guide system has great market value and is currently a hot application.
In this paper, the research and design of the machine-learning-based shopping guide system for notebook PC is mainly implemented by Django + Python + Bootstrap collection, and the development language of Python is adopted, which is simple, object-oriented and platform-specific, high Security; business logic system based on MVC framework, which is based on Web application framework. At the same time, it adopts the database form of SQLLITE system. Greatly simplifies the system operability. The notebook computer may carry on through the score recommendation management to the user score statistics, the notebook computer recommendation comparison, the user behavior analysis, the notebook computer management and so on, provides the help for the notebook computer electronic commerce informationization development.
Key words：Laptop Recommendations and Shopping Guide; the Python Platform; Data Computing; Big Data Analytics; Machine learning
第一章 概述
1.1课题开发背景及意义
1.1.1课题背景
互联网已经渗透到人类生活之中去，基于大数据和人工智能的各种算法及其应用也深入到我们日常生活的方方面面，而各类计算机语言的开发和工程实践同样是百花齐放。本文研究背景是，随着经济的发展，电子商务规模也越来越大，笔记本电脑销售业务越来越广，通过网络采购笔记本电脑的方式也越来越受人们青睐，如何将电子商务、笔记本电脑推销和网络采购联系起来就成了一个重要问题。在笔记本电脑电子商务管理与销售来看，大部分电子产品与电子商务并没有有机结合起来，并没有一套完整的管理程序，只是用普通的电子商务的方式，而且笔记本电脑的营销与服务管理方面存在许多问题。比如说，销售人员对客户信息搜集不够到位，而且不能很好地依据笔记本电脑销售人员管理的数据进行经营导向的调整；此外，笔记本电脑销售企业对其收集的信息的分析和预测不够全面，在激烈的竞争中往往会失去良机。目前，笔记本电脑销售企业在电子商务领域正在不断加大资源投入力度，拓宽了新的管理渠道，但是与此同时，老的管理渠道也在不断流失，导致了严重的资源浪费；同时，笔记本电脑销电商内部的沟通机制不够顺畅，各部门之间存在信息沟通不及时的问题，这也对消费者对商品进行反馈时，得不到有效的沟通和解决，最终影响了笔记本电脑的销售业务。除了上述情况，笔记本电脑销售企业电子商务还存在管理机制缺失、内控不够到位，服务能力较为低下，笔记本电脑销售企业电子商务数据不准确等等。
综上，为了适应高速发展的信息时代与笔记本电脑电商销售的需求，电子商务中笔记本电脑的推荐模式就必须进行调整和升级，并且对笔记本电脑销售管理的综合制度方面进行优化和完善。基于这类日益迫切的需求，本文搭建了笔记本电脑土建系统进行分析和解决。
1.1.2课题意义
设立笔记本电脑的推荐系统可以在笔记本电脑企业部门销售购笔记本电脑和笔记本电脑库存部门、销售部门三方间快速交换信息，并且对针对相关数据进行有效的追踪管理。用户对进货、笔记本电脑库存、销售货物都有什么样的需要？如何更好的进行管理？这些问题都是企业需要了解的，这些也是建立笔记本电脑推荐系统的目标，此外，推荐系统也会改变影响笔记本电脑推荐系统之间是三个方面进行分析，并且对于进货笔记本电脑库存销售货物的互惠共赢也可以提供有力的服务和建议。基于以上分析，笔记本电脑推荐系统的开发和实现十分迫切，对此投入的研究也十分有意义。不仅如此，笔记本电脑推荐系统还可以对企业系统内部数据管理提服务器托管网供帮助，比如可以通过追踪用户留下的痕迹，对掌握的信息进行全面和标准化的统计分析。
在具体仿真应用中，本设计以Web框架技术作为支撑，采用了python与SQLLITE集合的方式，根据软件工程标准，稳步地进行系统设计。同时，本文也注重提高系统设计的高安全系数和可靠性，此外，部分拓展应用也被涉及。本设计希望能够尽可能提高系统各模块之间的耦合度，以达到平台管理能力的高效提升，使得后台数据管控和分析更加可靠，推动企业的可持续发展。
1.2课题研究现状
本课题通过查阅知网、万方等期刊，录入推荐系统、笔记本电脑、大数据为关键字，通过查询可看到有期刊论文和研究生毕业论文均对笔记本电脑推荐相关网站程序进行设计，其中期刊论文多数聚焦大数据来进行阐述，而研究生论文则更多的聚焦于推荐算法方面的研究，现具体研究如下。
国内外来看，国外的笔记本电脑推荐算法比较成熟和完善，在我国，经济高速发展，互联网的普及也十分迅猛。目前，我国有一些大数据分析、推荐算法的应用，随着企业信息化的流行，我国的推荐系统也越来越完善。
当前的推荐技术已不在拘泥于普通的笔记本电脑推荐而是更多类型的推荐，如各类商户活动、物品和事件的分类、优惠项目、笔记本电脑楼层、入口图、文章、整理后的清单、优良笔记本电脑货等。京京东的智能推荐即实现个性化推荐体现了仪人而推荐，实现了精准购物推荐。
吴洪和于莉在《高科技城市广场》上发表了某餐饮业进销存软件系统的设计计划[15]。根据文章，营销公司的管理方法还不够，特别是对于每个商店的库存管理。问题不正确，总公司与店面数据信息完全融合，总公司可以根据系统准确查看各家商店的市场销售状况和库存状况，完成准确的配送。日常任务和指标值表明数据信息适用。
吉林大学张万波发表的研究生论文-基于JSP [16]的购物中心进销存软件系统的设计与完成，根据对大中型管理中人力记录使用现状的分析。和小型超市，明确提出中小型超市要根据进销存软件系统的应用来提高市场销售和库存工作能力，增加增加总销量的需要。该系统是使用JSP MySQL技术进行技术设计和制造的。其功能的关键是完成客户，产品和库存管理。根据系统的安装和应用，中小型购物中心将提高管理方法的质量并改变以前的价格。总销售额的统计分析取决于纸质便笺和计算方法。
南京邮电大学的彭剑在研究生论文中设计和完成基于Web技术的发票系统系统[17]，并明确并清晰地提出了信息共享和系统集成的核心概念，B / S 、JSP、 MySQL将选择被高度推荐的技术设计方案系统可以用作与公司的CRM系统，HRM系统和会计系统进行通信的子系统，以完成信息共享和使用。该系统可以立即指导产品销售状态，库存状态等。以表格或图形显示形式提供的数据适用于公司制定业务目标和营销策略。
随着我国互联网信息管理的发展趋势，随着电子商务信息管理的不断增加，越来越多的公司开始采用信息管理管理方法，因此对笔记本电脑市场销售各个领域的要求也很慢。慢慢提高。只有在长期无法满足笔记本电脑市场不断增长的销售需求的传统电子商务公司的帮助下，我国笔记本电脑才能实现那些具有标准化服务项目业务流程和大型数据库管理的公司。增加市场销售中的经济利益。为了实现上述总体目标，强烈建议使用一组组合的高效笔记本电脑系统！
1.3课题主要研究内容
在本章中，主要进行了资料查阅和相关背景说明，借此为后面的设计提供了思路，也做为整体设计的路引，为技术路线选择和方案设计奠定基础。
第二章 需求分析
需求分析报告的整个过程是将客户的口头描述转换为系统能识别的内容。标准化的语言表达的整个过程可以很容易地被相关人员识别。需求分析报告有很多方法。通常，系统是要查看的所有选定材料，中国/现场/公司及其他相关规格，客户访问，问卷调查以及其他各种方法，以获取笔记本电脑的用户痛苦点和需求点，这是购物的最直接方法指导系统是与相关内部人员一起调查其需求，并基于需求研究进行基于语言/纸张的抽象概念，以便客户（需求）可以识别需求的状态并让开发人员了解需求。为了制定系统设计方案，但是系统的特性不能立即以固定的速度响应海岸警卫队巡航的相关人员，因此可以根据查看材料的方法来执行。需求分析报告应从功能和非功能开始。在满足客户需求侧的基本要求的前提下，考虑系统自身的结构要求，例如安全系数，可扩展性等，以提高系统的竞争力。
该研究主题的新项目将笔记本计算机信息内容，得分信息内容和强力推荐集成在一起，使客户可以遵循笔记本计算机强力推荐的方法。这三种信息量大的系统提供了多种数据，信息选择和处理方法供公司选择，这对公司来说是一项更强大的服务项目。
2.1功能需求分析
基于机器学习的笔记本电脑导购系统分管理员和会员两种角色，其中一种是是面向在会员的展示部分，包括：会员个人注册登录、个人中心、笔记本电脑信息浏览，笔记本电脑评分，笔记本电脑收藏以及笔记本电脑推荐。另外一部分是网站程序的后台管理管理员部分，这部分包括：用户管理，笔记本电脑管理、评分管理以及行为管理，等。
1.基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理用例：
基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理功能，主要完成笔记本电脑推荐系统会员管理的审核、删除、更新和查看。
基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理模块添加笔记本电脑推荐系统会员管理功能用例如下表所示。
表2-1 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理之会员审核用例
用例名称 审核笔记本电脑推荐系统会员
参与者 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人
用例概述 本用例用于基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人进行审核笔记本电脑推荐系统会员操作
前置条件 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人审核笔记本电脑推荐系统会员前必须登录网站程序
后置条件 网站程序中审核笔记本电脑推荐系统会员
基本事件流 参与者动作 网站程序响应
1、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人在后台主界面选择“新基于机器学习的笔记本电脑导购系统”。
4、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人填写新基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息，点击“添加”按钮。 2、网站程序打开审核笔记本电脑推荐系统会员界面。
3、网站程序检查基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人输入的基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息是正确有效的。
5、网站程序将基于机器学习的笔记本电脑导购系统添加到django12o4p数据库中。
6、弹出提示框“操作成功”。
7、网站程序跳转到基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理界面。
其他事件流 1、网站程序验证基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人输入的基于机器学习的笔记本电脑导购系统名为空，则提示“*请填写基于机器学习的笔记本电脑导购系统名称！”。
基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理模块删除会员功能用例描述详见下表。
表2-2 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理模块之删除会员功能用例
用例名称 删除会员
参与者 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人
用例概述 本用例用于基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人进行删除会员操作
前置条件 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人删除会员前必须登录网站程序
后置条件 网站程序中删除一件基于机器学习的笔记本电脑导购系统
基本事件流 参与者动作 网站程序响应
1、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人在后台主界面选择“基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理”。
4、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人选择一件基于机器学习的笔记本电脑导购系统，点击“删除”按钮。
6、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人点击“确定”按钮。 2、网站程序从django12o4p数据库中获取基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息列表
3、网站程序打开基于机器学习的笔记本电脑导购系统列表界面。
5、弹出提示框“你确定要删除吗？”。
7、网站程序将基于机器学习的笔记本电脑导购系统从django12o4p数据库中删除。
8、弹出提示框“删除成功”。
9、网站程序跳转到基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑推荐系统会员管理界面。
其他事件流 无
2.基于机器学习的笔记本电脑导购系统-笔记本电脑管理用例：
笔记本电脑管理功能，主要完成笔记本电脑的删除、更新和查看。
表2-3 分解用例描述
用例名称 修改笔记本电脑
参与者 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人
用例概述 本用例用于基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人进行修改笔记本电脑信息操作
前置条件 基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人已经登录网站程序
后置条件 网站程序中更新一条笔记本电脑记录
基本事件流 参与者动作 网站程序响应
1、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人在后台主界面选择“笔记本电脑管理”。
4、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人在笔记本电脑列表中选择一个笔记本电脑，点击“编辑”按钮。
6、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人填写笔记本电脑信息，点击“保存修改”按钮。 2、网站程序从django12o4p数据库中获取笔记本电脑信息。
3、网站程序打开笔记本电脑列表界面。
5、网站程序打开修改笔记本电脑信息界面。
7、网站程序将更改后的添加到django12o4p数据库中。
8、弹出提示框“操作成功”。
9、网站程序跳转到笔记本电脑管理界面。
其他事件流 无
3.基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐用例：
基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐功能，主要完成笔记本电脑对基于机器学习的笔记本电脑导购系统进行笔记本电脑推荐，基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人管理笔记本电脑的访客信息信息等。
基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐模块添加笔记本电脑推荐功能用例描述详见下表。
表2-4 基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐模块功能的分解用例描述
用例名称 添加笔记本电脑推荐记录
参与者 笔记本电脑
用例概述 本用例用于笔记本电脑进行对基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐操作
前置条件 笔记本电脑已经登录网站程序
后置条件 网站程序中增加一条笔记本电脑笔记本电脑推荐记录
表2-4 基于机器学习的笔记本电脑导购系统笔记本电脑推荐模块功能的分解用例描述（续）
基本事件流 参与者动作 网站程序响应
1、笔记本电脑在前台首页选择任意一个基于机器学习的笔记本电脑导购系统分类。
4、基于机器学习的笔记本电脑导购系统-授权管理人在笔记本电脑列表中选择一件TCCGL。
7、笔记本电脑填写笔记本电脑推荐笔记本电脑，点击“笔记本电脑推荐”按钮。 2、网站程序从django12o4p数据库中获取基于机器学习的笔记本电脑导购系统列表信息。
3、网站程序打开基于机器学习的笔记本电脑导购系统列表界面。
5、网站程序从django12o4p数据库中获取基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息。
6、网站程序打开基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息及笔记本电脑推荐界面。
8、网站程序检查笔记本电脑输入的信息是正确有效的。
9、网站程序将笔记本电脑推荐记录添加到django12o4p数据库中。
其他事件流 1、网站程序验证笔记本电脑输入的字段为空，则提示“*笔记本电脑推荐数量不能为空！”。
设计的笔记本电脑导购系统的各属性评分排序及推荐算法属于网站前台部分，其可通注册用户来使用，其用户可包括：登录、多属性排序推荐、笔记本电脑检索、笔记本电脑评论等，其用例图设计如下：
图2-1 注册用户用例图
2.2可行性分析
可行性计划是开发和设计手机软件系统之前的重要一步。无论是大型企业还是中小型企业，通常都规定，新项目的可行性分析应该是新项目开始运营的第一步。该过程是区分新项目或系统是否已准备好产品的关键因素。可行性计划是后续开发和设计以及防止移动软件/系统产品研发失败的关键保证。它可以识别系统开发和设计的风险因素。此外，它还可以分析系统技术的完成路径和经济发展适用的工作能力等。系统的可行性研究报告是可行的，为显示出有力的保证。
该站点将从经济发展，功能和技术的三个角度执行可行的计划。
2.2.1 经济可行性
关于经济可行性的分析，这里主要是针对项目的经济效益进行评估。本网站的理论基础是机器学习，身为笔记本电脑导购系统，会员可以直接在网站上访客获取有效的导购推荐笔记本电脑，让网站获益，通过网站的发布和推广可以让更多的人知道笔记本电脑导购网站推荐的笔记本电脑，访问量和关注提升后，更加能够吸引用户，进而可以一步步获得收益。
2.2.2 功能可行性
功能可行性计划的关键是分析网站的功能是否可以满足笔记本电脑购物指南强烈推荐的要求。从具体的应用情况来看，网站的整体功能详尽，操作速度极佳，符合访问者的访问习惯，有效帮助笔记本电脑购物指南显示出更便捷的自然环境。
2.2.3 技术可行性
系统开发和设计技术选择Python网页技术。 Python是基于C和HTML识别技术的设计方案。根据其标识，可以设置页面显示元素，并且可以根据JavaScript完成逻辑。数据库查询使用开源系统SQLLITE，它适合于混合开发和多语言表达式套接字，符合SQL语言表达式规范，并应用JDBC套接字来应用JSP网页。此外，它还与Django体系结构配合使用，以显示系统的可靠性并显示网页，并且域模型受到保护，并且上述技术被大多数新项目认证为完美而稳定的技术，因此这些技术可以正常工作。
采用以上技术可以有效的保证网站程序成功及高效地开发。
2.3流程分析
通过对网站的基本设计思路逻辑进行简要说明，初步介绍网站的功能、特色和实用性，有利于系统的具体实现。
2.3.1注册模块流程
当新成员打开网页进入系统时，他必须具有一个帐户和登录密码，并且首次进入系统时，他必须申请注册。新会员单击以申请注册，进入申请注册页面，新会员必须在提醒栏中填写基本信息。系统将做出判断以检查新成员是否存在。如果新成员已经存在，则无法再次申请注册。需要再次填写信息。如果新成员是新成员，系统将提醒认证成功，并且新成员的信息内容被指示为成功注册应用程序的反馈。具体说明如图2-2注册模块流程。
图2-2注册模块流程图
2.3.2会员登录模块
当新成员打开系统时，他必须输入匹配的帐户和登录密码才能成功进入系统。首先，必须对帐户的文件格式和登录密码进行正确的身份验证。新的会员名和登录密码不能为空。输入新的会员名但登录密码为空时，系统会提醒输入详细的新会员名和登录密码。仅当新的会员名称和登录密码合适时，才可以根据身份验证成功进入系统，如图2-3所示。
图2-3会员登录模块流程图
2.4数据流图
数据信息流图将数据和信息抽象化，删除实际的组织和媒体，并仅从数据信息的流动性中解决问题。数据信息步骤是创建数据库系统的基础，其包含数据流程图和整个过程的逻辑。在对甜点营销管理系统工作流程进行分析的基础上，本文对系统数据流程图的设计方案进行了分析，共分为三个层次。
现行的顶层数据流图如图2-4所示。
图2-4顶层数据流图
第一层数据流图如图2-5所示，形成用户的需求和信息通过管理员和管理系统紧密联系的网络，通过这样的设计，商家能够更好地把控客户的心理，从而有利于销售的成功。
图2-5第一层数据流图
2.5性能需求分析
性能是指可能损害系统可靠和安全运行的相关功能。其特性如下：
（1）对于笔记本电脑购物指南系统，客户的感受非常重要，客户体验的关键是页面响应速度。本课题研究的响应时间为1-3秒。
（2）持续稳定的运行时间在7 * 24小时以上。平均时间MTBF> = 1024小时没有发生问题。
（3）适用的并发量至少为50个客户端。
第三章 开发技术及工具
3.1系统开发模式技术
本主题研究与设计方案的笔记本电脑购物指南系统是一个不需要安装和部署移动客户端的网站系统。也就是说，无论服务器是否编号，都无需重新安装或升级B端。 S端是指管理后端。通过数据库查询服务器端，可以完成B端的实际操作，并根据S端数据库查询进行交互，可以在Internet技术中进行操作，具有很高的安全系数。
3.2SQLLITE数据库
SQLLITE数据库查询更为复杂，但是它具有完整的功能，并且具有关系数据库查询的所有特征。而且它是完全免费的，是现阶段比较常见的数据库查询之一。选择SQLLITE进行开发和设计是因为SQLLITE具有其独特的优势，其中图形界面管理方法非常重要。根据可视化工具，可以设置数据库表，字段名称，字段名称类型以及主键和外键约束，可以将它们快速转换为基于图形的脚本。 SQLLITE还可以集成程序流程，接受信息并登录管理方法。对于Web应用程序，它可以将数据信息发布到网页，显示数据库管理以及分析数据。
SQLLITE可以控制成本，提供一个全面的大数据平台，并且在安全性方面也具有很强的可靠性。
3.3 HTML5相关技术
HTML技术是网站建设中较为普遍的技术。它不仅可以显示在页面上，还可以放置在页面文档（例如JSP，ASP.NET等）中，以完成页面的合理布局。 HTML通常用于页面显示。 由于已应用了多语言表达，多服务平台以及易于理解和易于学习的功能，HTML因此已成为多平台开发的流行技术。该课题的研究是利用HTML技术完成对收集到的后台管理资源数据信息的显示。
根据可以使用HTML和XML的计算机语言，有些计算机语言可以用于堆叠样式表。它的应用范围很强，可以清理和解析网页，也可以根据开发语言以统一的文件格式解析网页。样式表可以根据清晰度级别准确地操纵网页中的像素，并且与所有字体大小兼容，并且在编写网页的物理模型中具有很强的作用。
堆叠的样式表可用于根据部件，色调和字体样式定义样式，并可用于描述网页的信息格式。可以将堆积的样式存储在HTML网页中或以其他方式存储。无论使用哪种存储方法，都包括适用于特定元素的样式标准。如果外界使用它，则样式表标准将以文件扩展名_css存储在外部样式文本文档中。
从样式标准构成的角度来看，其构成由不同的样式特征及其值组成。内部和外部样式表存储在网页及其单独的文档中，对于外部样式表，可以基于网页进行链接。
层叠(cascading)意味着样式表的标准实际上是在HTML中使用的。实际上，在堆叠样式表的样式表中会生成单一结构分析，而常规样式会被实际样式覆盖。堆叠的样式表根据结构分析定义样式标准的优先级，并促进级联效果的完成。
3.4Python技术
现在，Python通常用于Web爬网程序，统计分析和其他相关行业的开发和设计中，尤其是在与Web爬网程序紧密集成的开发和设计中。 Python是一种编程语言，具有相对简单且易于理解的英语语法。在该页面中，可以根据程序编程的方法立即完成对程序流的操作，因此特别适合于爬虫程序流，并立即完成对来自网站的数据信息的爬取并进行匹配和记录。通过启用此套接口，页面端可以获取Web爬网程序已经捕获的数据信息。 Python通常与网络搜寻器技术紧密结合使用。在本主题的研究中，Beautiful Soup接口用于完成基于Python的Internet网络舆情监视相关网站的数据和信息的爬网。
3.5 Django框架
Django是一个对外公布源代码的Web应用框架，通过Python语言编写而成。采用了Django的框架模式，即模型M，视图V和模板T。
3.6 推荐算法
推荐的详细算法通常包括三个控制模块：客户模型控制模块，完整的目标模型控制模块和系统控制模块。根据商品的协同过滤算法优化算法（简称Item CF），根据不同商品的顾客评分来衡量商品之间的相似度，并根据商品之间的相似度进行强烈推荐。简而言之，它是：强烈向客户推荐与他以前喜欢的物品相似的物品。
第四章 网站设计
本章将基于深度学习为笔记本电脑购物指南系统制定多功能设计方案。系统架构模式和部署，程序流程，程序模块设计，概念模型设计和网页原型设计。
4.1体系结构设计
从工作职责划分的整体结构的角度来看，层面划分可以分为以下几方面：第一，表示层面；第二，指出层面。第二，逻辑模块；第三，逻辑层面；第四，数据信息方面。它可以合理地帮助软件开发技术构建结构清晰，应用程序类型良好且易于维护的网页程序流。根据python所示的框架结构，关键作用是合理分离Django，这可以根据Servlet的特定解决方案中的各种方法来解决，而Model内容可以用于特定的解决方案中，使用Web.xml的重要功能。在其模型的管理方法中，首先处理操作对象后在用于Python程序设计，通过Model处理，实现数据库和Python的互相联系。
4.2功能模块设计
根据软件的需求分析报告，已经获得了系统的基本要求。根据面向对象编程的不同系统，将其分为用户常规操作界面和管理后台页面。系统结构如下图所示。
图4-1 基于机器学习的笔记本电脑导购系统平台功能层次图
图4-2 系统架构设计图
4.3多属性排序及推荐算法设计
4.3.1 多属性排序算法
当前相同的产品或具有相同功能特性的产品也是比比皆是，但针对到具体的用户的体验则是不相同的，由此也会给人们带来选择上的烦恼，当前最主要的购买笔记本电脑的方式有两类：通过线下的口碑相传，另一方面是通过查看用户的评价由自己来提取相关有用的信息，但这是比较复杂的一个过程，由此诞生了个性化推荐系统以帮助人们解决选择上的烦恼，由此本课题也便诞生了以此为用户提供更为有效地一种笔记本电脑推荐的方式，本课题选择的是一种组合排序的思想，具体方法如下：
排序规则：
前提条件：我们从大量的数据样本中，抽取n个样本，然后根据每个样本所具有的大量属性中出抽取出m个属性来作为排序的前提条件。
第一步：利用相关的计算公司来计算出笔记本电脑样品中m个属性的每个属性所占的权重值为W，然后已经计算出的所有的属性权重对每个样本完成排序。、
第二步：将消费者所设定的属性权重值V与第一步所获取到的每个属性的权重值W相乘得到最终消费者可用于进行排序的属性权重值，根据权重值的大小来取前x个对象，其样本和属性组合方式为：x1，x2，…，xm，计算以上组合的交集，并将该交集形成新的集合为X。
第三步：重复第二步的步骤，本次选取的是前y个对象，此处y是大于x的，将其根据权重值来取前y的样本属性值：y1，y2，…，ym，计算以上组合的交集，并将该交集形成新的集合为Y。
第四步：重复第二步和第三步，直到最终获得所有样本的集合。
第五步：最终按照样本集的大小来顺序排序即可。
4.3.2 推荐算法
本课题采用K-means算法作为笔记本电脑推荐算法。
K-Means属于聚类划分算法的一种，主要基于欧氏距离来起到对划分的目的，其核心思想便是将所获到的距离最小的划分为一类。该算法过程描述如下
前提：将所获取到的数据集分为n个集合，需保证该数据集合中的任何一个元素到其类中心的距离都小于该元素到其他类中心的距离。
其推荐算法描述如下：
其约定如下：
n为聚类簇数，m为经过聚类完成各个类的中心点，x为原始样本，y为聚类准则函数。
（1）选择n个类别初始中心，并开始迭代
（2）在第i次迭代中，对于任意一个样本s，计算s到各个类中心的距离，将这个样本归到距离最小的类别中去。
（3）对于数据信息集中化的每个剩余目标，根据每个目标与每个集群的管理中心之间的距离，再次将其分配给最近的集群。当调查了所有数据和信息目标时，将执行迭代更新计算。计算聚类算法管理中心。如果在一次迭代前后，y的值没有发生变化，那么停止该算法，否则继续。
4.4数据库设计
4,4.1 E-R图
E-R图，数据库查询分析的重要部分。根据E-R图，可以反映表中间的关联。系统的E-R图如图4-3所示：
图4-3 系统整体E-R图
4.4.2 数据库表设计
概念设计的模型对应了数据库表格，如下方所示。
1．管理员信息表
该表用于记录系统中所有管理员的基本信息，包括自动编号，管理员帐号，用户名和密码，管理员权限和其他信息。
字段名 说明 类型 长度 是否为空 是否主键
id 自动编号 int 10 否 主键
name 管理员帐号 varchar 13 是 否
pwd 管理员密码 varchar 50 是 否
Levels 管理权限 varchar 1 是 否
表4-1 管理员信息表
2．会员信息表
表4-2 会员信息表
字段名 说明 类型 长度 是否为空 是否主键
id 自动编号 int 10 否 主键
yonghuming 用户名 varchar 25 是 否
mima 密码 int 10 是 否
xingming 姓名 mediumtext 16777215 是 否
xingbie 性别 varchar 25 是 否
touxiang 头像 varchar 200 是 否
shenfenzheng 身份证 int 10 是 否
shouji 手机 float 是 否
addtime 添加时间 datetime 是 否
3．笔记本电脑类型信息表
该表用于记录系统中所有计算机的基本信息，包括自动编号，名称和其他信息。
表4-3 笔记本电脑类型信息表
字段名 说明 类型 长度 是否为空 是否主键
id 自动编号 int 10 否 主键
name 笔记本电脑类型名称 varchar 50 是 否
4．公告信息表
该表用于记录系统发布的所有基本信息，包括自动编号，标题，内容，点击次数，发布时间等信息。
表4-4 公告信息表
字段名 说明 类型 长度 是否为空 是否主键
id 自动编号 int 10 否 主键
title 标题 varchar 200 是 否
content 内容 text 65535 是 否
num 点击次数 int 10 是 否
addtime 发布时间 datetime 是 否
5．笔记本电脑信息表
此表用于记录系统所有笔记本电脑信息的基本信息
表4-5 笔记本电脑信息表
字段名 说明 类型 长度 可否为空 主键
id 主键 int 10 是 否
mingcheng 名称 varchar 50 是 否
tupian 图片 varchar 50 是 否
diqu 地区 varchar 50 是 否
shejishi 设计师 varchar 11 是 否
shengcvhanshang 生产商 varchar 50 是 否
leixing 类型 varchar 50 是 否
6．评分信息表
此表用于记录系统所有评分的基本信息。
表4-6 评分信息表
字段名 说明 类型 长度 是否为空 是否主键
id 自动编号 int 10 否 主键
mingcheng 名称 varchar 25 是 否
yonghuming 用户名 varchar 50 是 否
xingming 姓名 int 10 是 否
fenshu 分数 varchar 25 是 否
fushi 笔记本电脑 varchar 25 是 否
pingfenshijian 评分时间 datetime 25 是 否
第五章 主要功能模块设计与实现
基于机器学习的笔记本电脑导购系统分为前端会员程序和后台管理端。在网站前台，客户根据表示层网页的实际操作，页面调用业务逻辑层的对象方法的目标方法来实际操作数据库查询并完成相应的功用。
5.1前后端交互方式
系统前端使用ajax，后端管理端口使用art-template模板引擎来刷新动态页面。 Ajax和art-template共同完成前端和后端之间的动态交互。使用ajax告别每次对后台管理提出请求时都需要更新页面的缺点，并且使用方法更加方便。以下代码显示了Ajax请求后端开发套接字并使用art-template动态更新页面的整个过程。从图5.1可以看到ajax的结构。从编码中可以看出，系统前端和后端的传输数据使用json数据类型进行传输。
图5-1 ajax组成结构图
$.ajax({
url: “/sendGoods/getByVO”,
contentType: “application/json;charset=UTF-8”,
type: “post”,
dataType: “json”,
data: JSON.stringify(data),
success: function (ResponseBean){
var msg = ResponseBean.msg;
var sendGoodsList = ResponseBean.data;
$(“#displayTable tr:gt(0)”).remove();
var html = template(‘tplSend’, {sendGoodsList: sendGoodsList});
document.getElementById(“displayTable”).innerHTML = html;
},
error: function () { alert(“失败”)}
});
如果请求在程序流程中成功完成，则稍后将实现js函数，而罪魁祸首中有一个主要参数ResponseBean。该主要参数是后台管理发送给接待员的数据信息。该模板已在template中启用，其功能是启用已编写的模板引擎。以下代码块显示了书面的动态模板。模板这一部分的含义是调用一个非空名称，carrierCompanies的列表循环系统生成一个option标签，并且目录中的每个项目都在该标记中赋值。启用模板引擎后，使用js中的innerHTML将返回的html信息获取到需要更改的网页元素中。
以下程序显示了后端开发返回到先前结果的编码。这方面的编码是我自己打包回结果类别的。它将不仅将结果数据信息反馈到最端，还将继续将要求和提醒返回过去。这样，前端可以接受多样化参数传递的简化，而无需使用型号将model函数发送到前端。 jstl标签用于获取目标，然后显示目标。这样的编写提高了程序过程的协调能力，并增强了程序过程的可扩展性。
@Getter@Setter
private int code;
@Getter@Setter
private String msg;
@Getter@Setter
private Object data;
public ResponseBean(final int code, final String msg) {
this.code = code;this.msg = msg;this.data = “”;
}
总而言之，这是一套完整的前后交互以完成网页动态更新的全过程。该系统前后端使用此方法进行交互。
5.2主登陆页面
为了更好地确保系统的安全性，系统管理员和客户必须在使用此系统之前登录到系统，并且在执行实际操作（例如在消息上留下消息）时，还必须由一个用户登录到系统。帐户登录使用AJAX方法进行身份验证。首先，接收客户在前台输入的帐户登录名，登录密码和登录类型。单击登录后，根据AJAX方法，完成后台管理多线程身份验证，完成不更新网页的帐户登录。
登录控制模块是系统的入口。登录界面如图5-2所示，其中后端开发对登录执行基本身份验证。为了更好地防止客户登录密码被泄露，在这里，我还在后端开发中为客户登录密码开发数据加密。加密技术是DES双重数据加密（可以解密和加密）。
以下代码是解密优化算法。总体登录身份验证是这样的：将帐户密码传递给后端开发，而后端开发使用获得的帐户来检入数据库。如果有结果，每个人都可以启动登录密码。认证。这就是为什么有必要在数据库查询中解密登录密码的原因：这是为了更好地防止客户登录密码被泄露。存储在数据库查询中的客户帐户和登录密码全部由DES数据加密执行。在校对的情况下，有必要解密登录密码。验证登录密码后，它将跳回到系统主界面。
public static String decrypt(String data) {
if (data == null)return null;
try {
Key secretKey = generateKey(DesEncryptDecodeConstant.password);
Cipher cipher = Cipher.getInstance(DesEncryptDecodeConstant.CIPHER_ALGORITHM);
IvParameterSpec iv = new IvParameterSpec(DesEncryptDecodeConstant.
IV_PARAMETER.getBytes(DesEncryptDecodeConstant.CHARSET));
cipher.init(Cipher.DECRYPT_MODE, secretKey, iv);
return new String(cipher.doFinal(Base64.getDecoder().decode(data.getBytes
(DesEncryptDecodeConstant.CHARSET))),DesEncryptDecodeConstant.CHARSET);
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();return data;}}
图5-2 登录界面
5.3管理员模块
5.3.1管理员主界面
图5-3 管理员主界面
5.3.2商家信息管理
图5-4 商家信息管理界面
5.3.3商品信息管理
图5-5 商品信息管理界面
5.3.4订单管理
图5-6 订单管理界面
5.3普通用户模块
5.3.1系统主页面实现
图5-7 系统主界面
5.3.2结算列表页面
图5-8 结算列表界面
5.3.3用户推荐
图5-9 用户推荐模块
5.3.4用户导购
图5-10 用户导购界面
第六章 系统测试
通过对基于机器学习的笔记本电脑导购系统的分析、设计和实现，完成了网站程序功能，下面对基于机器学习的笔记本电脑导购系统店销售管理系统进行网站程序测试，完成软件开发最后步骤。
系统进入编码或基本产品开发阶段后，便进入整个测试过程。测试是用于手机软件质量管理的合理方法。测试不仅是功能测试，还是更深层次的功能的测试。可以借助特殊的测试工具来实现。通用研发人员负责模块测试，模块测试将移交给测试人员以实施测试用例进行测试。如今，大多数公司选择白盒方法进行功能测试，功能测试要么基于自动技术测试专用工具执行基本测试，要么移交给技术专业的手机软件评估机构进行性能参数测试，然后评估机构提交测试报告将帮助公司申请政府奖励或为科研项目奖励获得某些奖励。系统测试将帮助公司发现手机软件产品开发中的问题，并提高手机软件产品开发的质量。
测试通常在整个系统产品开发过程中使用，约占20％-30％的时间。在宣布新项目已完成运营项目启动会议之后，并根据新项目周期计划，根据以上计划逐步开发该测试。该程序是按常规执行的。通常，宣布进入测试链接是程序流程的逐渐编号。根据测试技术规范制定测试用例，并以批准的测试用例来实施整个测试过程，并使用测试用例来具体指导整个测试过程。被测试的测试用例的程序流程通常必须基于重新测试，甚至是原始的工厂工程验收测试，以进一步确保测试和程序流程之间的无缝连接，此外还有有意的BUG，因此由研发人员开发设计的系统不仅可以使用，而且稳定可靠，感觉越来越好。在发布之前，测试是系统的重要组成部分。它不仅从多功能性的角度进行了测试，而且还考虑了便利性，页面的语言表达是否易于识别，设计方案中的汉字是否有效和可靠，例如显示屏幕的兼容性，指示的兼容性。通过文字等
测试是手机软件质量监控的关键因素。未经测试和宣布的系统所造成的不利影响是无法想象的。在更严重的情况下，它可能给客户造成巨大的财产损失，甚至导致公司破产和重组。测试的基本理论和软件开发的基本理论与发展趋势密切相关。测试必须以科学的方法论为指导。在此阶段，有两种常见的功能测试（即白盒测试，不了解域模型）和域模型测试（白盒测试）。箱式测试，根据编码仿真进行仿真域模型测试），大多数系统在保证特性的条件下，功能测试还可以满足客户的应用需求。
手机软件测试包括白盒测试和白盒测试。有不同的测试方法和不同的测试目标。根据基于机器学习的笔记本电脑购物指导系统的详细测试，测试目标得以完成。
6.1测试用例
测试用例的设计计划可以在正常条件下并符合测试技术规范来制定。可以通过综合测试人员的测试习惯或相同类型的新项目或过去明确的测试工作经验来制定测试用例。这会从开发人员的准确性测试中滑落，并且无法测试非传统条件，尤其是在测试的BUG仅发生一次或几次且难以复制的情况下。开发人员无法准确定位程序流的不正确所有权。本课题研究以行动账户登录，销售数据信息管理方法和市场销售数据分析为重点，进行测试用例的编制。测试其他作用点的整个过程类似于测试用例。根据机器学习，测试笔记本电脑购物指南系统的方法有很多，常见的是功能测试和功能测试。销售市场上还有许多针对测试的工具。在使用特定于测试的工具之前，通常需要编写测试用例并应用测试用例文本文档以进行合理的测试。
（1）基于机器学习的笔记本电脑导购系统首页测试
测试内容：基于机器学习测试笔记本电脑导购系统的首页是否有问题，并用不同的浏览器进行测试以查看一切是否正常。
测试的整个过程：单击主页链接，主页包含主照片，各种功能。检查页面是否变形和移动。
测试结果：通过。
（2）基于机器学习的笔记本电脑导购系统登录测试
测试内容：基于机器学习功能测试笔记本电脑购物指导系统的登录页面，并使用正确，错误的会员名和登录密码进行登录。
测试整个过程：在成员名称和登录密码输入框中键入1，单击登录，并提醒此操作不成功。在成员名称和登录密码输入框中，键入2，然后单击登录以提醒操作失败。在成员名称和登录密码输入框中，键入2，然后单击登录以提醒成功。
测试结果：通过。
（3）基于机器学习的笔记本电脑导购系统的笔记本电脑管理测试
测试内容：基于机器学习测试笔记本电脑购物指导系统的笔记本电脑管理方法页面。可否可以在笔记本电脑上添加，修改和删除实际操作。
测试的整个过程：在笔记本电脑输入页面上，键入笔记本电脑的基本信息，然后单击添加，提醒成功。打开django12o4p数据库查询，并查询笔记本计算机信息表以查看是否有记录的数据信息。输入查询条件，然后查询目录以查看是否已获得所有符合条件的笔记本电脑信息。在修改后的网页上，键入笔记本电脑的基本信息，然后单击修改以提醒您成功。打开django12o4p数据库查询，查询笔记本信息表，是否已成功更改数据信息。在“删除”页面上，单击以清楚地删除以提醒您成功。打开django12o4p数据库查询，查询笔记本电脑信息表，是否已成功删除数据信息。
测试结果：通过。
（4）基于机器学习的笔记本电脑导购系统-用于注册用户管理系统测试的应用程序
测试内容：测试基于机器学习的笔记本电脑导购系统-应用程序注册用户管理系统页面是否可以添加，修改和删除实际操作。
测试过程说明：在基于机器学习的笔记本电脑导购系统录入界面，输入基于机器学习的笔记本电脑导购系统基本信息，点击添加，提示成功。打开django12o4p数据库，查看基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息表格，是否存在已经录入的数据。并且输入查询条件，检查列表是否已经获取了符合全部条件的基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息。在修改页面，输入基于机器学习的笔记本电脑导购系统基本信息，点击修改，提示成功。打开django12o4p数据库，查看基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息列表，是否完成了数据的修正。打开删除页面，点击“确定删除”，提示成功。后续打开django12o4p数据库，查看基于机器学习的笔记本电脑导购系统信息表，是否成功删除了数据。
测试结果：通过。
6.2 测试结果分析
本基于机器学习的笔记本电脑导购系统按照软件设计进行，完成了需求分析，从笔记本电脑角度出发，设计开发。对系统的要求不是太高，可以基本操作，就能录入信息，比较实用。
第七章 总结
7.1结语
一学期的实验科学研究后，完成了基于机器学习的笔记本电脑导购系统的开发设计，分析了设计方案的实际操作，丰富了信息查询的功能。由于时间有限，许多统计数据还有待进一步分析和完善。过去，我也有设计过方案，但只设计了一个控制模块，但以专业知识全面开发和完善了基于机器学习的笔记本电脑导购系统对我提出了更高的要求，经过此过程我收获了许多成就感和喜悦。在整个设计过程中，它塑造了我通过自学和编程进行工作的能力，并提高了与他人相处的能力。
本文研究并开发出了一种基于机器学习的笔记本电脑导购系统商店营销管理系统。基于软件开发方法，基础理论和编码实践活动，完成了网站源代码功能的分析和测试。
首先对基于机器学习的笔记本电脑导购系统的商店营销管理系统进行了主题研究分析，进行了网站源代码调查，参考了相关参考文献，合并了需求，并进行了文本文档分类。使用面向对象的程序设计python语言表达，数据库查询应用程序SQLLITE。根据数据库中查询和存储信息数据信息，完成信息的实时控制和管理方法。根据机器学习型笔记本电脑导购系统商店营销管理系统的提出，在很大的程度上提高了机器学习型笔记本电脑导购系统商店营销管理系统的管理效率。
根据测试，网站的源代码中也存在一些问题，将来在具体工作中会不断完善。例如，基于机器学习的笔记本电脑导购系统商店营销管理系统的实际业务流程不够详尽，无法完全满足特定的应用需求。另外，科学研究和应用不是技术性很高的，并且很少有流行的技术应用，例如在此阶段常用的移动电话上的互联网技术的兼容性和构造。最后，必须进一步改善数据库查询的缓冲区溢出和网络信息安全性。
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致 谢
在这里，我要感谢我的论文讲师林士伟先生，感谢您在此期间对我一件事的教导，并感谢您分享您的见解。老师认真细致的学术研究精神和热情的教导给了我很大的启发，也给以后的工作，学习和培训造成了积极和长期的积极影响。在写论文时，我要感谢老师的认真领导和许多宝贵的建议，这些启发了我思考，提出我的观点并改善文章结构，谢谢！
其实在学校通知每个人都需要独立完成毕业论文的时候，我是十分焦急的。因为我从来没有撰写过类似的工程量这么大的论文，我并没有多少信心。在查文献时，我也遇到了许多问题：去哪里查，查什么？自己的选题究竟要实现什么功能？以及如何写开题报告等等这些系列问题让人务必头大。但我的老师、同学都给予我许多的帮助和鼓励，最终我顺利完成了论文。
最后，我要感谢老师对我的论文的严格要求！由于专业素养有所欠缺，写作过程中仍存在无法避免的缺点和不足之处。对于老师给予的宝贵建议，学生将不胜感激。
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