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接昨天,电商网站的购物车的情况介绍

电商网站有大有小,大到淘宝,小到我曾经做过的那个。虽然不同级别的电商网站的体量是太阳和地球一样的差别,但我觉得思路应该都是类似的。就像太阳和地球都是圆球,开玩笑的哈。 这几次周末的群视频,慢慢的讲到了“从商品详情页进入购物车”的这一环节。而当初这个购物电商网站的前端部分,是我完全开发的第一个真正意义上的电商网站,也就意味着这里面的思路都是我自己琢磨的,未必与主流的电商完全一致。反正就是个借鉴吧。 好了,现在我们已经在商品详情页了,那么它应该是至少三大部分组成: 一,商品信息; 二,直接购买; 三,加入购物车

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    基于SSM框架的母婴用品商城系统的设计与实现(附带源码、论文)

    当今社会已经是一个新的信息技术时代,各个行业和领域也都有了翻天覆地的变革,各大行业都努力争取上游,改变各种行业管理水平和现代化管理,进一步适应信息科技和社会的变革与发展,计算机、网络技术已融合到各行各业的工作生活当中,企业对信息的需求刻不容缓。 设计并研究开发一个基于 myeclipse 开发平台的母婴用品商城系统,该平台采用 b / s 架构,结合前端开发语言 java ,后台数据库 mysql。母婴专属商品网站系统可以为用户提供方便的信息注册、查询、管理等功能,大家通过互联网就可以及时地查找和获取自己的所需,不仅大大降低了人力物力,而且网站管理员的工作效率大大提升。本研究项目依据企业日常经营管理工作的要求和母婴用品商城系统的经营管理流程,结合现代科学管理理论,设计并研制一个基于互联网环境下的母婴用品商城系统。据分析母婴用品商城系统的市场需求和其应用,通过对用户和系统管理员两个角色的配置来完成对系统职能的执行与实现,完成对企业信息的管理。

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    基于SSM的二手物品交易系统的设计与实现(文末附源码)

    时代的变更、社会的发展、人们的生活跟着时代进步。在方方面面的技术不断提升之下,互联网渐渐的也成为了人们生活的一部分,生活的方式也都离不开互联网。在飞速的发展下,每个人都会有留下大量闲置的物品,这不仅仅会造成资源浪费,还会对人们产生不必要的麻烦。基于互联网的快车,闲置物品的再使用,也因此出现了二手交易市场,随之出现许多的交易平台。二手交易平台是至关重要的,物品的再利用、减轻人们的负担以及响应可持续发展的实施。本文首先分析了二手交易平台的商业前景,从各方面的角度分析可行性,详细介绍开发此系统的实现技术,并结合大量的UML用例图可视化定义了系统的功能需求,逐步完成各个功能模块,最后设计测试用例来测试系统的各个功能模块,从而验证系统的合理性。

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    网上商城需求分析说明书(模块说明)

    一.引言 1.1 项目背景 网上购物在线网站致力于提供产品展示及订购为核心的网上购物服务宣传自己商店的产品并将自己的产品展现给客户,让客户通过网站便能对自由的选择地购买产品。该网站是通过用户登录浏览商品、查看公告、购买、确定购买、实现用户模块功能。其中订单的生成,网站后台系统,通过系统管理员管理商品、订单、用户来实现。 1.2 前期工作 我们在编写该需求前,首先是对各大网上销售网站进行了调查,其中包括:网页排版、顾客消费流程、以及管理员的操作,这三大块进行了调查。并总结出了有自己特色的设计思路。 1.3 参考资料 《软件需求分析》《网上商城需求分析计划书》。

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    基于SpringBoot的协同过滤商品推荐商城系统

    随着网络的普及,网络资源不断丰富,网络信息量不断膨胀。用户要在众多的选择中挑选出自己真正需要的信息好比大海捞针,出现了所谓的“信息过载”的现象。信息过载是指的是社会信息超过了个人或系统所能接受、处理或有效利用的范围,并导致故障的状况。个性化推荐系统的出现是为了解决信息过载的问题,帮助消费者在浩如烟海的产品中找到自己需要的产品,为消费者提供个性化的购物体验。个性化推荐系统日益受到用户的青睐,也受到越来越多的学者和电子商务网站的关注。 个性化推荐可以作为网络营销的一种手段,能为电子商务网站带来巨大的利益。个性化推荐的目标是根据具有相似偏好的用户的观点向目标用户推荐新的商品。好的个性化推荐系统能够发掘用户喜欢的商品,并推荐给用户。对于用户而言,如果打开网站的链接并登陆,就能找到自己喜欢的商品,会省下很多翻看网页的时间和精力,而这样的网站,一定会受到用户的青睐。一个好的个性化推荐系统可以为用户提供便利,继而,使用户与网站之间有更好的粘合度,提高电子商务网站的市场竞争能力。 在众多的个性化推荐算法中,协同过滤被广泛应用,也是最成功的推荐算法。本课题旨在研究基于用户的协同过滤推荐算法在电子商务个性化商品推荐中的应用。 研究电子商务推荐系统对企业和社会具有很高的经济价值。电子商务个性化推荐系统的关键是建立用户模型。推荐系统的热点问题是推荐技术和推荐算法的研究。推荐算法是整个推荐系统的核心,它的性能决定了最终推荐结果的好坏。为了建立合理的用户模型,满足不同用户对实时性、推荐方式等的要求,产生了一系列的推荐技术和算法。涉及的技术包括基于内容的过滤技术、协同过滤技术、关联规则挖掘技术、分类和聚类技术、神经网络技术等等。 个性化的服务在商家与顾客之间建立起了一条牢固的纽带。顾客越多地使用推荐系统。推荐系统可以更适合顾客的需要,将顾客更多地吸引到自己的网站,与顾客建立长期稳定的关系。从而能有效保留用户,防止用户流失。 个性化推荐技术是电子商务推荐系统中最核心最关键的技术,很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣

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    数据如何驱动网站页面设计和优化

    作者: 雪鹰传奇(真名李必文) 摘自:《电商大数据——数据化管理与运营之道》(第二版)电子工业出版社 电商行业已经进入红海阶段,机会主义不在,技术洼地被填平,精细化运营和数据化管理已是电商决策者的必修课。电商企业的兴衰荣辱总能最先在数据层面窥见端倪,甚至可预见是否养痈成患。 随着互联网业态不断深入发展,如今在互联网(含移动互联网)跟电力一样稀松平常作为生活、工作刚需之时,数据化管理与运营之道不是空心的概念,但是它需要成熟的应用场景和可复制的业务支撑套路,仅凭一些数据分析师的主观能动性是远远不够的。 下面这一

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    领券