二手车交易平台的设计与实现（SSM）开题报告

1．结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写不少于1500字左右的文献综述：

一、选题背景和目的

随着互联网技术的不断发展，改变了以往的商品交易模式，人们能够在网上查看商品信息，进行商品交易。但二手车领域的交易与其他商品不同，首先车辆的成交金额较大，交易需谨慎；其次，二手车价格的影响因素很多，如车的使用时间，是否发生事故，以及不同区域的价格也都有很大的差距。所以顾客在交易时需要了解车子的详细信息，谨慎交易，这就体现了二手车交易平台的必要性。

二、文献综述

所谓的二手车交易平台就是利用互联网实现的一种可以进行在线销售的现实商城系统的一个虚拟实体，通过将商品进行分类，方便用户进行商品查看，购买的一种双向互动体验和不受时间地点约束的销售形式。

对比国内外二手车发展现状，我们可以看到在美国，二手车销量远远超过新车销量。最近的十年间，在美国新车的年成交量大约为1600万辆，但二手车的年成交量却达到4000万辆。在日本，新车的年成交量大约为600万辆，但二手车年成交量却高达850万辆。日本可以更有效的保护消费者权益，原因在于其有150多家汽车拍卖会，对二手车的评估制度相对完善[2]。

反观中国，虽然二手车业务处于刚起步的阶段，市场规模较小，但市场发展的速度很快，发展的潜力巨大[3]。据目前统计，全球最大的新车市场是中国，而在不远的未来，最大的二手车市场也会是中国。截至2017年底，我国汽车保有量 约有2.17亿的汽车保有量，而且根据预测在2018年，这个数值的增长率将会超过10%，也就是说，在2018年中国汽车保有量会提升至2.39亿辆。按目前的保有量增长水平，以及政府放宽限迁等政策。根据预测，在2018年，中国汽车保有量析出率将会达到6.7%。按照这个比例计算，我国二手车交易量在2018年将会 达到1600万辆，而这个数值还会继续增长，在2020年，交易量将超过2000万辆。

本课题使用java语言开发，采用SSM框架，B/S模式，运用MVC模式的设计思想，使用MySQL数据库进行存储，Web服务器采用Tomcat+Apache，并辅以JavaScript脚本语言开发前端。

SSM框架指Spring、Spring MVC、Mybatis。

Spring框架的架构由七个模块构成。Spring模块的构建基于核心容器，其定义 了创建以及管理bean的方式[4]。

Spring框架的功能不但可以用在J2EE服务器中，而且在大多数不受管理的情况其功能也适用。Spring的核心是：对于不绑定到特定J2EE服务的可重用业务与数据访问对象也支持。也就是说，在不同独立应用程序、J2EE环境以及测试环境之间，这样的对象也可以重用。

Spring boot作为Spring中的一个全新的框架，被用来简化Spring应用程序的 创建和开发过程，也就是说Spring boot简化了我们之前采用的SSM (SpringMVC+Spring+Mybatis)框架，更简便的进行开发[11]。

以前，我们釆用SpringMVC+Spring+Mybatis框架进行开发的时候，需要提前做许多准备工作去搭建和整合框架，如配置web.xml，配置Spring和Mybatis，最后再将它们整合在一起。而Spring boot框架的出现，前所未有的颠覆了这个开发过程，取消了复杂的配置过程，取而代之的是，用默认配置来进行开发。

综上所述，釆用Spring boot框架能够非常简便而又迅速地创建基于Spring框架的应用程序，这样就使得编码、配置、部署和监控等步骤都简单化了。

作为一个持久层框架，Mybatis封装了jdbc对于数据库的操作过程。这样就使得开发者只需关注sql代码，不用去关注其他一些复杂繁琐的过程，例如注册驱动， 加载链接以及处理结果集等[12]。

通过xml和注解的方式，Mybatis将要各种sql语句进行有序结合，然后通过 Java对象和statement中的sql语句映射后，最终生成sql语句[13]。最后再由Mybatis 框架执行sql语句，将生成的结果映射成Java对象并返回。

在Mybatis中，我们能够通过内置语言建立sql语句。与此同时，声明式数据缓存在Mybatis中也是被支持的。也就是说，如果一个sql语句被记录成是可缓存的，那么这条语句执行后的结果就会储存在缓存里，以后再执行这个语句的时候，就不用向数据库再次发起请求，而会直接从缓存查找读取数据[14]。

Mybatis提供了基于Java的缓存实现方式。HashMap还提供了一系列的连接器，能够集成Ehcahe，OSCache，Memcached以及Hazelcast。Mybatis 还为插入其它高速缓存提供了应用程序接口。

最后本课题的亮点功能是智能推荐算法。

目前已有的推荐算法很多，如协同过滤算法和基于内容的协同过滤算法。

协同过滤推荐算法的主要功能是推荐与预测。这个算法是通过对用户以往的行为进行跟踪，形成数据后，以此为根据通过数据挖掘来发现用户的偏好，基于不同用户的不同偏好，对用户进行划分，为同组用户推荐相似的产品[15]。

协同过滤推荐算法大体分为两类：基于用户的协同过滤算法(user-based collaborative filtering)和基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。

基于用户的协同过滤算法实现的原理是，通过用户的以往的行为生成的数据来研究得到用户对产品或者内容是否喜欢（比如商品购买与收藏，内容评论或分享等），并且度量这些喜好，对喜好进行打分[16]。根据不同的用户对与同一个产品或者内容的偏好程度来估算用户之间的关系，这里对用户间关系的估算采用欧几里德距离评价或者皮尔逊相关度评价。最后，将商品在具有相同喜好的用户间进行推荐。简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x,y,z三本图书，并且给出了5星的好评。那么A和B就属于同一类用户。可以将A看过的图书w也推荐给用户B。

基于物品的协同过滤算法通过不同用户对于不同物品的偏好程度来估算出物品间的关系。然后，根据不同物品之间的关系向用户推荐相似的物品[17]。上面所说的偏好程度也可以理解为用户对产品的态度。简单来说就是如果用户A同时购买了商品1和商品2，那么说明商品1和商品2的相关度较高。当用户B也购买了商品1时，可以推断他也有购买商品2的需求。

协同过滤算法的优点是需要最小域，不需要用户和项，大部分场景能够产生足够好的结果。但缺点也很明显，比如冷启动问题，需要标准化产品，需要很高的用户和项的比例，流行度偏见和难以提供解释。

此外还有一种基于内容的协同推荐，它的思想是给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品。推荐步骤是首先计算物品的相似度，然后根据物品的相似度和用户的历史行为给用户生成推荐列表。

它在各方面的优缺点如下：

（1）性能：适用于物品数明显小于用户数的场合,如果物品很多(网页),计算物品相似度矩阵代价很大。
   （2）领域：长尾物品丰富,用户个性化需求强烈的领域。
   （3）实时性：用户有新行为,一定会导致推荐结果的实时变化。
   （4）冷启动：新用户只要对一个物品产生行为,就可以给他推荐和该物品相关的其他物品。但没有办法在不离线更新物品相似度表的情况下将新物品推荐给用户。
   （5）推荐理由：利用用户的历史行为给用户做推荐解释,可以令用户比较信服。

综上所述，我预计采用混合推荐算法，即综合利用协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自的优点来同时抵消各自的缺点。这样就没有冷启动问题，也没有流行度偏见，可推荐罕有特性的项。

三、参考文献

[1]于杰.二手车交易电子商务平台分析与设计[D].吉林大学.2010:7-8

[2]陈文胜，中国进口汽车贸易有限公司的实施分析,2009

[3]杨婉鳄，孔祥杰.探析中国二手车现状及未来的发展前景[J].时代农机，2016 (12): 75-75,82

[4]Lui M，Gray M , Chan A , et al. Introduction to Core Spring Framework[j]. 2011.

[5]SoniRK. Learning Spring Application Development [M]. Packt Publishing Ltd, 2015

[6]Cosmina I， Harrop R, Schaefer C, et al. Introducing Spring A0P[J]. 2017.

[7]Schaefer C, Ho C , Harrop R . Introducing Spring A0P[M]// Pro Spring. Apress, 2014.

[8]Mak G .Spring MVC Framework[M]// Spring Recipes. Apress, 2008.

[9]计文柯• Spring技术内幕:深入解析Spring架构与设计原理[M].机械工业出版社，2012.

[10]Gupta P, Govil M C. Spring Web MVC Framework for rapid open source J2EE application development: a case study[J]. International Journal of Engineering Science & Technology, 2010, 2(6)

[11]王永和，张劲松，邓安明，et al. Spring Boot研究和应用[J].信息通信，2016(10): 91-94.

[12] 张宇，王映辉，张翔南.基于Spring的MVC框架设计与实现[J].计算机工程，2010，36(4): 59-62.

[13]Ho C . Using MyBatis in Spring[M]// Pro Spring 3. 2012.

[14]Guo Y，Chen M，Wei K . Research of Recycling Resource Website Based on Spring and MyBatis Framework[M]// Information Technology and Intelligent Transportation Systems. Springer International Publishing, 2017.

[15]马宏伟，张光卫，李鹏.协同过滤推荐算法综述[J].小型微型计算机系统，2009, 30(7): 1282-1288.

[16] 荣辉桂，火生旭，胡春华，et al.基于用户相似度的协同过滤推荐算法[J].通信学拫， 2014(2).

[17]贾玉罡.基于物品的协同过滤算法的设计与测试[J].电脑迷，2018(7).

2．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

一、本课题研究目标

本课题的研究是基于当下互联网技术的不断发展，而带来的人们消费购物方式的转变的大前提下为用户设计的方便快捷的二手车交易网站。将完成一个基于java语言开发，使用SSM框架的B/S模式下的二手车交易网站。使人们足不出户就可以查询到自己想要了解的二手车源信息。

二、关键技术和难点

本课题是做一个二手车平台交易网站。对系统的安全性要求和数据查询速度要求都很高，同时在完成基本功能的前提下，系统还增加了特色功能：二手车的智能推荐。

以上三点是该课题设计的关键点与难点。

（1）系统安全性：如何是系统运行更安全是所有系统设计时都该考虑的问题。系统中存放着大量敏感数据，若系统安全性问题得不到保证，则这些数据就会存在泄露与被随意篡改的风险。故在设计时应注意用户权限的设置。

（2）数据查询速度：速度问题是系统设计中的另一个关键问题。对数据的查询速度，如果太慢会影响用户的使用体验，并且如果大量请求查询堆积，会造成系统的崩溃。

（3）智能推荐：该功能是本课题的亮点功能，此项功能是系统通过对用户以往行为进行跟踪，生成针对该用户的数据后，通过数据挖掘来发现用户的理想产品，并向用户推荐商品。

三、现有的研究基础

在参加本次毕业设计之前，已经经过系统的理论知识学习，并且以小组的形式与同学完成过多次项目，而且还参加过企业的实训，已经有丰富的实战经验，对java语言的应用与前端界面的设计都已经非常熟练。同时，我也对智能推荐功能的基本思想与算法做过深入的研究，有信心在本次毕业设计中完成它。此外，我本人对汽车也有兴趣，课余时间研究过已有的汽车销售网站。故本人已具备研究本课题的基本能力，有信心完成本课题的研究任务。

四、实施方案

1、总体结构

本课题分为前台模块与后台模块两个大模块，下面是不同模块所完成的具体功能，如图4.1所示：

图4.1 总体结构图

前台模块分为：用户的登录与注册、汽车信息浏览、订单管理、购物车管理、推荐模块、历史记录查看、支付管理；

后台模块分为：汽车分类管理、汽车信息管理、汽车订单管理、用户信息管理；

2、各个模块详细设计与流程图

用户模块设计与功能拆分

登录页面功能点：

（1）用户名与密码进行字段验证，提交给后端。

（2）登陆成功/失败的处理：登录成功，进入登录成功的页面，登录失败，进行错误处理。

注册页面功能点：

（1）对用户名进行异步验证，检测用户名是否存在。

（2）注册信息提交做字段验证。

（3）注册成功/失败的处理：成功时进入结果页面：失败时，提示错误信息。

用户登录与注册的流程图如图4.2所示：

图4.2 用户登陆与注册流程图

网站首页页面功能点：

推荐搜索关键字的快捷链接。

（1）活动展示的轮播图

（2）商品品牌展示

商品详情页页面功能点：

（1）商品信息的展示

（2）商品添加购物车

用户选购商品添加购物车流程图如图4.2所示：

图4.3 用户选购车辆流程图

购物车模块设计与功能拆分

购物车页面功能点：

（1）购物车中的商品展示。

（2）修改购物车中商品数量。

（3）单选/全选商品。

（4）删除单个/多个购物车商品。

（5）购物车结算

订单模块设计与功能拆分：

订单确认页面功能点：

（1）收货地址的管理。

（2）联系人姓名、电话的管理。

支付模块设计与功能拆分

支付页面功能点：

（1）选择支付方式。

（2）支付完成后，查看支付订单。

用户支付的流程图如图4.4所示：

图4.4 用户支付流程图

管理员管理用户模块设计与功能拆分

用户管理页面功能点：

（1）用户信息的查询

（2）用户信息的修改

商品分类管理页面功能点：

（1）商品分类查看

（2）商品分类修改

管理员管理的流程图如图4.5所示

图4.5管理员管理流程图

管理员管理模块设计与功能拆分

商品数量管理页面功能点：

（3）商品的数量修改

（4）商品的上架与下架

订单管理页面功能点：

（1）订单的列表显示

（2）订单状态

管理员管理的流程图如图4.6所示

图4.6管理员管理流程图

特色功能的设计

本课题的亮点功能是智能推荐功能。此项功能是系统通过对用户以往行为进行跟踪，生成针对该用户的数据后，通过数据挖掘来发现用户的理想产品，并向用户推荐商品。

协同过滤算法是智能推荐算法使用的核心算法。这个算法是通过对用户以往的行为进行跟踪，形成数据后，以此为根据通过数据挖掘来发现用户的偏好，通过欧几里得距离评价或皮尔逊相关度评价来计算用户间关系，根据不同用户的不同嗜好，对用户进行划分，为同组用户推荐相似的产品。

3、数据库设计

一个系统性能的强弱与数据库设计的好坏有密切关系，而数据库设计中实体联系模型是用来表示数据库系统结构的方法。它的思想是使用现有的数据库模型来表现出目前项目实体间所具有的显示关联。

二手车交易平台的用户以及管理员两部分总体E-R图如下图4.6以及图4.7所示：

图4.7用户部分总体E-R图

图4.8管理员部分总体E-R图

确定实体集

通过对二手车交易平台的需求分析可知，系统需要对用户信息、管理员信息、商品信息、购物车信息、订单信息等进行管理。在此基础上确定系统的基本实体集，具体如下：

（1）用户实体集：包括用户编号、用户名、用户密码登录、用户支付密码、用户真实姓名、用户联系方式、用户地址。其中用户编号由系统自动生成，用于唯一标识用户这一实体集。

（2）商品实体集：商品编号、商品名称、商品图片、商品价格。商品编码唯一表示实体集。

（3）购物车实体集：商品编码、商品名称、商品数量、商品价格、商品图片。商品编码唯一表示实体集。

（4）订单实体集：订单编号、下单时间、付款时间、用户编号、总金额、订单状态。订单编号唯一标识实体集。

（5）管理员实体集：管理员编号、管理员账号、管理员登录密码。管理员编号唯一标识实体集。

五、可行性分析

1、操作可行性

该系统采用B/S模式，用户无需下载客户端软件，只需在浏览其输入网址即可，且该系统在一般浏览器上具有相似的操作界面，使用起来简单方便，一般人都可以很快上手，明白怎么操作。

2、技术可行性

该系统使用Java语言开发而且所采用的框架是目前趋于成熟，使用越来越广泛的SSM框架来进行开发，这些技术都比较容易上手而且都是开源的，使用方便，也没有法律权限方面的问题。

3、经济可行性

基于之前已经进行过其他项目的开发，所以开发本系统所需的软件都已配置完成，无需额外的经济开销，故在经济上可行。