基于Spark的电子产品推 荐系统的设计与实现

总论1.1课题背景以及意义1.1.1课题背景在当前电子商务行业的快速发展和竞争激烈的背景下，为用户提供个性化、准确的商品推荐变得尤为重要。淘宝作为国内最大的电商平台之一，面临着庞大的商品库存和广泛的用户群体。然而，传统的推荐系统往往无法充分利用这些海量数据，无法提供满足用户需求的精准推荐。基于此，本次设计的目的是设计和实现一个Spark的电子商品推荐系统。通过利用Spark分布式计算框架的强大能力实现系统能够成为一个高效处理和分析海量的用户行为数据、商品信息和商品浏览记录等用户行为数据。它将利用Spark和协同过滤的推荐算法，从中提取有价值的特征和模式，并通过用户的一些行为比如说用户点击商品，用户收藏商品，用户评论商品等这些行为数据来进行计算并实现个性化的推荐结果。本研究的目标是提供一个高度可扩展、快速响应的推荐系统，能够满足电商用户日益增长的用户规模和商品数量。通过对用户行为的深入理解和挖掘，系统将能够识别用户的偏好和需求，并向其推荐符合其兴趣的电子商品。通过系统设计，我们将深入探索Spark在电子商品推荐领域的应用潜力，并为电商平台提供有效的解决方案。该系统的成功实施将为平台用户提供更好的购物体验，提高用户满意度和忠诚度，进而促进平台的业务增长和竞争力的提升。1.1.2课题的目的和意义1.提升用户体验：通过构建基于Spark的电子商品推荐系统，旨在为用户提供准确的、个性化的商品。该系统可以分析用户的历史行为比如说用户的浏览记录、用户购买商品类型、用户评论商品等，并计算用户喜好的的推荐电子商品的结果。通过提供准确的推荐结果，让用户可以能够更轻松地发现和购买符合其偏好的电子商品，并可以提升用户的购买率和用户的满意度。2.提高销售转化率：通过为用户推荐符合其兴趣和需求的电子商品，该系统可以帮助淘宝平台提高销售转化率。个性化的推荐能够提高用户的购买意愿和满意度，促使他们更频繁地进行购买行为，并增加他们的订单价值。通过提高销售转化率，本平台可以实现更高的销售额和收入。3.大数据应用：本研究采用Spark分布式计算框架，对大量的用户行为数据和商品信息进行处理和分析。通过充分利用大数据技术，系统能够高效地处理海量数据，提取有价值的特征和模式，从而为个性化推荐提供支持。该系统的设计和实现将探索大数据在电子商品推荐领域的应用潜力，为电商平台提供更高效、可扩展的解决方案。4.促进业务增长：通过提供个性化、精准的电子商品推荐，该系统可以提高淘宝平台的用户满意度和忠诚度。满意的用户往往更愿意回购，并通过口碑传播推荐给其他用户，进一步扩大平台的用户基础。因此，该系统的成功实施将为淘宝平台带来更多的用户流量和订单量，进而促进业务的增长和市场竞争力的提升。综上所述，基于Spark的淘宝电子商品推荐系统的目的在于提升用户体验、提高销售转化率，同时探索大数据技术在电子商品推荐领域的应用，促进淘宝平台的业务增长。该系统的成功实施将为用户和平台带来实际的经济和社会价值.1.3国外研究现状1.3.1国内研究现状 在中国电子经济快速发展的时代，由于国家的高速公路的快速发展，让快递行业得到了迅速发展的并而衍生出了出了网购，出现了如淘宝，京东等一些比较成功的电商网购平台，现如今网购已经成为了国内购买商品的主要途径之一，相比于实体经济的商品价格由于网购无需店面房租压力，导致网购商品普遍比实体商品便宜相比传统的电商平台，本平台是根据客户的喜好来进行推荐商品的可以让用户更好的体验到用户购买商品的舒适感。可以通过个性化推荐可以做到千人千面，以为说淘宝作为国内最大的电商平台之一，面临着庞大的商品库存和广泛的用户群体。然而，传统的推荐系统往往无法充分利用这些海量数据，无法提供满足用户需求的精准推荐。1.3.2国外研究现状 在国际上，国际上主要研以亚马逊，ASOS。近年来，电商行业发展前景稳步向好，以亚马逊为主的全球跨境电商平台逐渐崭露头角。超过24%的消费者选择了亚马逊作为主要购物平台。随着互联网基础设施的不断完善和全球物流网络的建设，电商行业持续保持高速增长，交易规模日益扩大。但是外国电商平台上不足的是平台不够丰富，商品不够完善，而且快递行业严重不足，规模效应强,基础设施投入大,体系完整，用户粘性高,服务体验好,个性化能力强，第三方平台支持发达,商户入驻和运营便利，在线支付方式多样,支付安全性高，数据能力强,用户画像和精准营销能力突出。市场地位过于优越,容易形成垄断现象。平台规则制定力度大,中小商家声音难以表达。总体来说,国外电商平台通过规模优势提升了用户体验,但也面临一定的管理和监管挑战。2.系统开发环境与开发技术系统开发环境java开发环境2.1.2.JDK(1.8)JDK提供了编译Java源代码的编译器javac,以及运行编译后的class文件的虚拟机JVM。主流JDK有OracleJDK和OpenJDK。选择JDK版本需要考虑兼容性和特性支持。2.1.3IDE集成开发环境（IDE）具备用户友好的界面，提供代码编辑、代码自动补全、语法突出显示、调试和版本控制等多种功能。能显著提高开发效率。2.1.4.MavenMaven是一个项目管理及自动化构建工具。定义项目相关的MIME类型、源代码管理、依赖管理、部署细节等。可以自动下载jar依赖,简化部署步骤。2.1.5.TomcatTomcat是一个免费开源的Web应用服务器,实现了JavaWeb应用规范Servlet和JSP。可以运行和部署Web应用程序。配置简单,比较适合JavaWeb项目使用。数据库开发环境本研究采用MySQL5.7作为数据库应用，并使用最新的Navicat11作为数据库客户端系统。通过Navicat11客户端，我们将抓取的数据存储到MySQL数据库中大数据框架开发环境大数据框架主要部署到Windows系统上,利用java编码连接到MySQL数据库中，再通过Hadoop的MapReduce通过计算并存储到hdfs为元文件再由Spark读取hdfs的数据再进行计算并得出推荐的结果。相关技术springbootSpringBoot是一个基于Java的后端框架模型，SpringBoot提供了一种简单的一种开发流程，通过配置环境，开发人员可以快速配置应用程序，大大减少了手动配置的过程，极大的提高了开发人员的开发效率，Spring-Boot里面配置了很多很多三分配置可以直接引用。Spring-Boot具有简单性，易维护性，可延展性等优势。如图2-1所示。图2-1springboot微服务的框架图2.2.2mysqlMySQL是一种由Oracle公司旗下的MySQLAB开发的关系数据库管理软件系统。它被广泛认为是当今最先进和流行的关系数据库业务管理应用系统之一，在Web应用领域也被视为最优秀的关系型数据库管理应用之一。MySQL数据库采用关系型企业数据库存储管理软件系统之一的形式，它通过将数据存储在多个表中，而不是一个大型存储数据库中，来实现数据管理。MySQL使用SQL语言，这是一种用于访问各种类型数据库的常见标准编程语言。MySQL的开发采用了双重授权策略，提供社区应用版本和电子商务应用版本。它具有体积小、运行速度快、资源占用低等特点。如图2-2所示。图2-2mysql框架图2.2.3sparkApacheSpark引擎是专为高速、矢量化的大规模通用数据处理而设计的。它提供了类似于Hadoop的MapReduce编程框架，称为Spark编码，用于并行处理通用数字计算任务。该引擎由美国加州大学伯克利分校AMP实验室（加州大学伯克利分校AMP研究院）开发，并且与Spark一样具有类似于Hadoop的MapReduce的许多优点。然而，与其他MapReduce方法不同的是，Spark将中间计算结果保存在内存中的存储器中，因此无需反复读取到HDFS（Hadoop分布式文件系统）。Spark特别适用于需要反复使用MapReduce学习算法的场景，例如数据挖掘和机器学习计算。尽管Spark仍然是一种类似于Hadoop的开源通用集群计算系统，但它与Hadoop之间存在一些技术差异。这些技术差异表明，在某些开源工作负载上，Spark相对于Hadoop更具优势。Spark引擎采用了分布式的大数据集存储器，不仅适用于交互式查询，还用于优化重复工作负载。Spark通常使用Scala编程语言进行安装和开发，或者将Scala作为其应用程序的框架语言。与Hadoop对象不同，Spark与Scala对象更加紧密地融合，Scala对象能够直接操作分散的本地数据集，而不需要像处理本地数据集中的对象那样进行直接管理。Spark是为支持在分布式数据集上进行多重并行工作而重新构建的，实际上它是对Hadoop系统的一种补充，在新的Hadoop文件系统中支持并行重复工作。这种支持由第三方应用集群管理框架称为Mesos提供。如图2-3所示。图2-3Spark流程图3电子产品推荐系统分析3.1可行性分析3.2.1系统可行性分析系统是否可以实行首先需要进行分析判断是否可以实现，本系统主要是通过三个部分来描述系统可行性分析。3.2.2技术可行性项目使用Echars实现项目的可视化大屏来展示商品数据、用户数据等。项目前后端采用Spring-Boot加Vue的框架实现web网页的实现，采用大数据框架Hadoop和Spark来进行对数据的处理，数据的来源由网络爬虫爬取数据并存储到Mysql里面并提供给大数据框架处理。由于这些技术还处于比较先进的技术为此我采取比较稳定的版本来保证项目的稳定性和可维护性。3.2.3经济可行性经济可行性分析是评估系统实施可行性的重要标准，也是企业开发信息系统时对经济投入进行评估的前提。该分析涵盖了人力、物力、投资成本等多个方面，并考虑了系统使用后可能带来的收益。因此，在系统开发之前，必须进行经济可行性分析，以确保系统的可行性。本项目采用了多个开源技术框架，如：包括Apache基金会的项目和SpringFramework。选择这些框架完全是零成本的，因为它们数据代码都是开源的。虽然在电商推荐系统的使用过程中可能会产生系统运维成本，但使用大数据技术可以通过搭建高可用的ZooKeeper实现，在分布式系统中即使某个节点宕机，系统仍然可以正常运行而不受任何影响，确保系统的稳定性，降低运维成本。在技术可行性分析中提到，目前使用的单节点Windows服务器成本并不高。然而，随着电商推荐系统项目上线，未来将搭建分布式系统，扩展系统的可用磁盘空间、内存空间和CPU核数等。此外，还将建立分布式文件系统、内存集群和CPU集群等。这些开销将根据公司上线项目的具体业务需求进行计算，但总体成本远低于项目收入。尽管国内外许多大公司的电商推荐系统已经非常成熟，但我此次研究推荐系统可以帮助各电商平台，特别是中小企业，降低个性化推荐系统的实现成本。3.2.4操作可行性本次课题选择了B/S架构模式来开发电商推荐系统。采用微服务技术和前后端分离的方式，未来只需开发小程序界面、安卓应用界面等即可实现C/S架构模式，无需再次进行后端开发。这不仅降低了前端开发成本，还为系统提供了多个流量入口，丰富用户的购物体验，同时为电商平台增加了用户流量。基于B/S架构，我们使用SpringBoot框架来实现显示层，用户只需在浏览器中输入网址即可访问Web页面，使用非常便捷。在未来基于C/S架构的发展中，我们将利用Spark来实现协同过滤算法的推荐。系统包含多个模块，需要进行需求分析。以下是对系统需求的简要介绍。3.2.5spring-bootJava模块在本课题项目中并非重点，其主要任务是处理用户前后端的业务交互需求。在SpringBoot模块中，只需提供用户注册、登录、采集用户行为数据和商品查询等功能。1.用户注册和登录：电商推荐系统目前仅涉及用户注册和登录功能。用户在首次使用系统时需要进行注册，并在注册后进行登录。由于新用户尚未对任何商品进行评分或浏览行为，系统无法预测其商品偏好，因此需要收集用户的偏好标签信息。2.用户可视化：电商推荐系统的服务对象是普通消费者，因此需要提供商品排行榜，并根据用户的兴趣爱好进行个性化推荐，特别是电子产品方面的推荐。3.埋点数据采集：系统会记录用户的每次浏览商品、对商品进行评分等行为，并将用户行为数据发送给推荐模块和数据库，以实现电商推荐系统的推荐功能。4.商品模糊查询：用户登录系统后，除了查看推荐商品外，还可以根据自身购物需求进行商品查询。用户只需输入商品名称关键字即可进行模糊查询，该功能为用户提供了方便的商品查找方式。3.2.2商品推荐服务功能需求：项目的核心在于推荐服务功能模块，其中推荐功能主要基于协同过滤算法，并需要考虑数据存储需求。1.数据存储部分：数据存储主要涉及业务数据库和缓存数据库。业务数据库需要支持对海量数据的频繁增删改查操作，而缓存数据库需要具备高效性，以满足实时计算的需求。2.实时推荐部分：实时推荐功能主要基于协同过滤算法，根据用户的点赞、收藏、购买和浏览行为进行分析。具体实现推荐系统的方式还取决于所使用的数据集。如图3-1所示。图3-1协同过滤算法算法实现流程图系统需求分析大概是以下几点：1.采集京东平台的商品数据并存储到MySQL数据库里面。然后通过Java的JDBC来连接数据库然后在通过Hadoop来进行处理数据并存储数据再通过Spark来进行计算通过余弦算法来进行实现协同过滤算法，通过用户的点击量以及用户收藏等用户行为数据来进行计算给用户进行个性化推荐。利用推荐算法进行个性化推荐。实时调整和优化推荐结果，提供准确的个性化推荐体验。2.系统性能和可扩展性需求：具备高性能的计算和处理能力，处理大规模数据和复杂算法计算。具备良好的可扩展性，适应不断增长的用户和商品数量。3.为了提高购买转化率，我需要一个直观的用户界面，以方便用户进行对商品搜索、浏览和购买等操作。3.1系统需求分析系统需求分析大概是以下几点：1.采集京东平台的电子产品数据并进行预处理和清洗。采集用户行为数据，如点击、购买、收藏等。用户个性化推荐需求：根据用户的历史行为和兴趣，为其推荐符合偏好的热销商品。建立用户-商品联模型，利用推荐算法进行个性化推荐。实时调整和优化推荐结果，提供准确的个性化推荐体验。2.系统性能和可扩展性需求：具备高性能的计算和处理能力，处理大规模数据和复杂算法计算。具备良好的可扩展性，适应不断增长的用户和商品数量。3.用户界面和交互需求：提供友好、直观的用户界面，方便商品搜索、浏览和购买操作。展示个性化的推荐结果，提高购买转化率。3.3性能分析1.随着大数据规模和复杂性的不断增长，对大规模数据集的处理和分析需求日益迫切。在这方面，ApacheSpark已成为许多大规模数据处理任务的首选分布式计算框架，并因其快速和可扩展的特性而备受青睐。然而，为了充分挖掘Spark的潜力并实现高性能，性能分析和优化至关重要。本文将重点研究基于Spark的性能分析，以识别和解决潜在的性能瓶颈，提高Spark应用程序的效率和速度。2.任务执行时间分析：监控任务的开始和结束时间，以及每个阶段的执行时间，以识别潜在的性能瓶颈。您可以使用Spark的监控工具和日志记录功能来获取详细的任务执行时间信息。3.数据偏斜分析：数据偏斜是Spark应用程序中常见的性能问题之一。通过分析每个阶段的数据分布，可以识别数据偏斜现象，并采取相应的措施，如数据重新划分和采取适当的聚合策略。4.资源利用率分析：分析Spark应用程序的资源利用率，包括CPU、内存、磁盘和网络资源的使用情况。Spark的监控工具或资源管理器可用于获取相关信息，并根据分析结果调整资源分配，以充分利用系统资源。4系统设计4.1系统模块设计本系统主要流程是通过爬虫获取相应的商品数据再导入到数据库MySQL，再用Java的JDBC连接数据库再将Java的查询结果映射到Java的对象上再写入hdfs，再由Spark读取hdfs的数据再进行计算推荐。具体流程如图4-1所示图4-1系统总体流程图数据源层：本层的作用是获取数据，主要是通过网络爬虫去爬取数据再存储到MySQL数据库里面。数据存储层：本层的作用是存储数据主要是通过Java的配置中的yml配置文件通过URL的JDBC连接到MySQL数据库。数据处理层：本次层本系统最重要的一层，首先通过通过Java的jdbc传输到MapReduce进行首先通过Map将文件切分为小文件，在通过Reduce进行计算通过建与值进行分组将聚合在一起在写入到hdfs层，再由Spark通过spark.read

API从HDFS中读取数据，再进行数据预处理，通过Spark的MLlib（MachineLearningLibrary）中提供的协同过滤算法构建模型。Spark通过基于物品的协同过滤（Item-BasedCollaborativeFiltering）生产推荐结果。业务逻辑层：本层主要是对数据进行管理，如管理电子产品的数量、价格等。管理用户数量、账号、密码等数据。页面展示层：本层的作用是对Spark计算处理过后的数据进行数据推荐，并将处理的数据通过存储在MySQL进行展示给用户通过SpringBoot加Vue框架进行网页的展示，展示商品的内容，可以进行通过商品的点赞，商品的收藏进行推荐。4.2系统机构设计本系统在Wbe开发中主使用的框架主要分成三层分别为表现层（PresentationLayer），逻辑层（BusinessLogicLayer），数据层（DataLayer）通过这些架构中可以有不同的名称和组织方式，但它们通常都存在，并且各自承担不同的职责。分层架构的优势在分层各干各的事不影响各层，从而可提高维护性和可用性。三层架构图如图4-2所示。图4-2三层架构图4.3系统功能设计本章节主要是用户登录注册、收藏模块、用户个人中心、电子产品、系统管理。等功能进行设计4.3.1登陆注册模块设计对于一个系统来说，登录注册模块是一定有的，他说进入系统的第一步。本系统的登录模块是当用户登录本系统点击登录注册并输入账号密码后系统通过数据库并判断出密码是否正确，并返回数据库判断密码是否正确并给出相应的响应。如图4-3所示。图4-3登录模块流程图4.3.2用户收藏、点击量功能实现用户收藏、点击量功能主要是为协同过滤算法提供数据用户通过点击量于收藏数来进行推荐，并可以查看点击量与收藏量。如图4-4所示。图4-4用户收藏，点击量流程图4.3.3用户个人中心实现用户个人中心是当你成功登录上系统后，你可以点击个人中心查看自己的一些信息并可以修改自己一些基础信息的一个模块。可以通过点击个人中心就可以看见自己的基本信息如：账号、密码、头像等一些个人信息并可以点击修改可以修改自己的基础信息。如图4-5所示。图4-5用户个人中心流程图4.3.4系统管理实现对于一个系统来说，后台的系统管理是必须要有的，它是为了方便管理电子商品数据和用户等一些数据的一个模块，该模块只能通过管理员账号登录，其他用户没有权限登录对系统管理进行修改。如图4-6所示。图4-6系统管理流程图4.4数据库设计数据库是一个系统最底层的架构，所有使用的数据都需要从数据库进行提取数据才能能使用，本系统是使用MySQL数据库。本章将详细介绍本系统数据库的框架和数据库的存储数据表。4.4.1数据库架构设计本系统的实图主要分为用户、电子产品等。其中用户的属性ID有姓名、手机号、性别、年龄、用户名等属性。电子产品有价格、点击量、收藏量、品牌、来源等。总体来说本系统一个有9个数据表以下是数据表详情。4.4.2数据库逻辑设计token表是修改用户名字、密码等数据如表4-7所示。表4-7token表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

useridbigint用户idusernamevarchar100用户名tablenamevarchar100表名rolevarchar100角色tokenvarchar200密码addtimetimestamp新增时间CURRENT_TIMESTAMPexpiratedtimetimestamp过期时间CURRENT_TIMESTAMP电子产品信息表有着每个电子产品信息的所有信息，如价格、商品品牌、来源等等。如表4-8所示。表4-8电子产品信息表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键0addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPlaiyuanvarchar200来源biaotivarchar200标题fengmianvarchar200封面jiagevarchar200价格pinpaivarchar200品牌spmzvarchar200商品毛重spcdvarchar200商品产地leibievarchar200类别spbhvarchar200商品编号配置文件表是用来存储系统中配置文件如表4-9所示。表4-9配置文件表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

namevarchar100配置参数名称valuevarchar100配置参数值urlvarchar500url用户表是用来存储用户的信息的表，如用户名，用户头像等等。如图4-10所示。表4-10用户表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

usernamevarchar100用户名passwordvarchar100密码imagevarchar200头像rolevarchar100角色管理员addtimetimestamp新增时间CURRENT_TIMESTAMP关于我们表是用来存储前台关于我们这个模块的标题等等。如图4-11所示。表4-11关于我们表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPtitlevarchar200标题subtitlevarchar200副标题contentlongtext4294967295内容picture1longtext4294967295图片1picture2longtext4294967295图片2picture3longtext4294967295图片3系统简介表这个表是本系统的公告表，主要是本系统的共告部分。如图4-12所示。表4-12系统简介表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPtitlevarchar200标题subtitlevarchar200副标题contentlongtext4294967295内容picture1longtext4294967295图片1picture2longtext4294967295图片2picture3longtext4294967295图片3收藏表这个表主要是存储用户的收藏电子产品表如图4-13所示。图4-13收藏表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPuseridbigint用户idrefidbigint商品idtablenamevarchar200表名namevarchar200名称picturelongtext4294967295图片typevarchar200类型1inteltypevarchar200推荐类型remarkvarchar200备注电子产品评论表这个是用于存储用户评论电子产品表如图4-14所示。4-14电子评论表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPrefidbigint关联表iduseridbigint用户idavatarurllongtext4294967295头像nicknamevarchar200用户名contentlongtext4294967295评论内容replylongtext4294967295回复内容电子产品点击表这个表是存储用户点击电子产品数量，收藏数量等等表。如图4-15所示。4-15电子产品点击表字段名称类型长度字段说明主键默认值idbigint主键

主键

addtimetimestamp创建时间CURRENT_TIMESTAMPlaiyuanvarchar200来源biaotivarchar200标题fengmianlongtext4294967295封面jiagedouble价格pinpaivarchar200品牌spmzvarchar200商品毛重spcdvarchar200商品产地leibievarchar200类别spbhvarchar200商品编号thumbsupnumint赞0crazilynumint踩0clicktimedatetime最近点击时间clicknumint点击次数0discussnumint评论数0storeupnumint收藏数05详细设计模块设计本系统是一个前后台的模块功能设计与可视化大屏的一个功能模块设计。前台模块分为用户登录、电子产品、首页、电子产品推荐等。后台模块主要是以管理为主主要为为首页、用户管理、电子产品管理、系统公告管理等。可视化大屏主要是对数据的展示，主要展示了品牌、商品地区、商品数量、商品价格、用户基本信息等。数据处理模块详细设计首先通过网络爬虫进行数据收集，并存储到MySQL中，再通过Hadoop框架下的hdfs存储为元数据，Spark通过处理计算元数据得到计算后的数据结果。5.1.1数据收集设计本系统大部分数据是通过爬虫进行获取的，将爬取的数据存储到MySQL中并通过Java的JDBC传输到MapReduce拆分为小文件并整合到hdfs并通过Spark对数据进行处理。具体流程如图5-1所示。图5-1数据收集流程图5.2.2数据处理流程图首先是先创建SparkSession：SparkSession是Spark的入口点，用于与Spark进行交互。并使用SparkSession的读取API从数据源再使用Spark的转换（Transformation）操作对数据进行处理和转换。最后执行动作操作触发Spark的计算过程。具体流程如图5-2所示。图5-2数据处理流程图5.3前台模块详细设计前台是一个系统必须要有的一个基础模块我的前台模块具体流程如图5-3所示。图5-3前台详细设计流程图5.4后台模块详细设计后台设计是为了方便管理数据，我的后台模块具体流程如图5-4所示。图5-4后台详细设计流程图5.5可视化大屏详细设计可视化大屏设计是为了方便展示商品数据以及展示用户资料等数据基本信息的一个模块。如图5-5所示。图5-5可视化大屏详细设计流程图6系统实现6.1前台系统实现6.1.1登录注册模块首先，要访问系统，用户需要完成以下账号登录流程。如果用户没有账号，则需要进行注册。注册过程包括提供用户账号和密码，填写用户姓名、性别、年龄等个人信息，并上传用户的头像。此外，还需要提供用户的手机号以便后续联系。如图6-1所示。图6-1用户登录注册图6.1.2电子产品推荐本系统是基于spark的电子产品推荐系统为此必定少不了推荐页面，本页面是通过客户的点击量和收藏来进行推荐的。如图6-2所示。图6-2电子产品推荐图6.1.3主营平台这个模块是本系统主要数据的来源是以及商品的主要品牌。如图6-3所示。图6-3主营平台6.1.4电子产品这个模块是本系统最重要的一个模块，这个模块记录了所以商品的数据以及电子产品推荐页面就是根据点击电子产品次数和点商品页面收藏来推荐的也是用户可以查看需要购买的电子产品的一个页面。如图6-4所示。图6-4电子产品图6.1.5电子商品详情图这个模块是当用户对某个商品感兴趣可以直接点进去查看商品详情比如说商品价格、商品点击量、商品收藏量、品牌等，并可以在该商品留下评论。如图6-5所示图6-5商品详情与商品评论图6.1.6系统公告该模块的主要功能是向用户提供公告信息，及时发布本系统的最新公告和最新活动。如图6-6所示。图6-6系统公告图6.1.7系统搜索该模块的主要目的是为用户提供一个便捷的搜索功能，以方便用户查找所需商品。通过该模块，用户可以轻松地搜索并找到他们需要的商品，为其提供便利。如图6-7所示。图6-7搜索模块图6.2后台系统实现6.2.1用户在用户管理模块中，管理员具备对系统中所有用户账号、姓名、性别和手机号等信息进行增加、删除、修改和查询等操作的权限。通过该模块，管理员可以方便地对用户信息进行管理和维护。如图6-8所示。图6-8用户管理图6.2.2商品管理在商品管理模块中，管理员具备对电子产品评论的管理权限，可以进行电子产品评论的增加、删除、修改和查询等操作。通过该模块，管理员可以方便地对电子产品的评论进行管理和维护。此外，管理员还可以对电子产品进行增加、删除、修改和查询等操作。如图6-9所示。图6-9商品管理图6.2.3系统管理这个模块主要是对系统公告、系统简介、关于我们等一些系统的一些系统的公告与管理流程模型的一些增删改查等操作管理。如图6-10所示。图6-10系统管理图6.2.4用户信息管理该模块的主要功能是对超级用户管理员的信息进行操作，包括修改账号、密码等内容。通过该模块，管理员可以方便地对超级用户管理员的信息进行管理和更新。如图6-11所示。6-11用户信息管理图6.3可视化大屏实现6.3.1品牌词云这个模块是为了让用户快速的了解本系统的主要品牌是那些。如图6-12所示。6-12品牌词云图6.3.2商品产地统计这个模块是为了展示产品的产地。如图6-13所示。6-13商品统计图6.3.3各产品分类分析这个模块主要是展示产品的分类。如图6-14所示。6-14各产品分类分析6.3.4用户数量与商品数量这个模块展示的用户数量与商品数量的模块。如图6-15所示6-15用户数量与商品数量7.系统测试7.1测试的目的对于一个完善的系统来说，系统测试是在开发中完过后必须要有的，当我们完成每一个模块后都要完成测试后，检查该模块是否有BUG，并减少后期的维护压力，并提升系统的稳定性和系统的可维护性。7.2测试的过程7.2.1登录测试的过程表7-1登录模块测试用例IDTC001用例名称登录系统用例描述登录系统用户点击登录才能进入系统测试用例ID场景测试步骤预期结果测试结果TC1进入登录输入正确用户密码与账号显示正常登录，登录成功与预期一致TC2注册用户输入注册用户密码，手机号，账号等注册成功与预期一致TC3进入登录输入错误用户名、密码显示登录失败，请重新登录与预期一致7.2.2点赞，收藏测试表7-2点赞，收藏测试用例IDTC002用例名称点赞，收藏用例描述用户进入系统查看商品点赞，收藏测试用例ID场景测试步骤预期结果测试结果TC1显示商品进入想收藏点赞的商品点赞点赞收藏成功与预期一致TC2显示商品在已经点赞、收藏的商品中进行取消收藏与点赞点赞，收藏取消成功与预期一致TC3个人中心在个人中心查看点赞收藏商品是否存在，取消点赞、收藏商品是否取消个人中心的收藏与点赞与取消收藏一致与预期一致7.2.3收索功能测试表7-3搜索功能测试用例IDTC002用例名称商品搜索用例描述商品搜索测试用例ID场景测试步骤预期结果测试结果TC1搜索全部商品搜索页面全部不输入再点击搜索显示全部商品数据与预期一致TC2搜索电子门锁商品在标题搜索中只输入电子门锁显示电子门锁的全部商品与预期一致TC3搜索小米品牌在品牌收索中只收索小米品牌显示小米品牌所以的商品与预期一致7.2.4后台商品管理测试7-4后台商品管理测试用例IDTC004用例名称后台电子产品测试用例描述电子产品的管理对电子产品进行增删改查等操作测试用例ID场景测试步骤预期结果测试结果TC1查看商品评论点击电子产品评论显示电子产品评论与预期一致TC2添加一个电子产品点击新增，填写电子产品的信息该电子产品成功被添加与预期一致TC3修改一个电子产品的价格点击电子产品的价格并修改商品价格商品价格被成功修改与预期一致TC4删除一个电子产品在电子产品管理里面删除一个电子产品电子产品被成功删除与预期一致7.2.5用户管理测试7.2.5用户管理测试用例IDTC004用例名称用户管理用例描述用户管理对用户进行增删改查操作测试用例ID场景测试步骤预期结果测试结果TC1查找所以用户点击用户管理查看全部用户显示全部用户与预期一致TC2删除用户点击用户的删除按钮并删除显示该用户已被删除与预期一致TC3添加用户点击用户添加按钮