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1、电子商务系统毕业论文随着互联网的普及和电子商务的发展，电子商务的推荐系统逐步成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，越来越多地得到研究者的关注。下文是学习啦我为大家整理的关于电子商务系统毕业论文的范文，欢迎大家浏览参考!电子商务系统毕业论文篇1浅谈电子商务系统审计当前，电子商务的应用越来越广泛，电子商务系统审计的内容就是对电子商务系统的安全性和可靠性的核实确认。国际内部审计师协会最新和控制报告中指出：电子商务的定义是网络方式或PDF交货方式，审计的定义是指核查(核实查处)确认，是基于系统本身的可审计性和控制程序。审计模块设计是审计成功与否的关键，根据审计模块和风险分析向管理层提供审计报告。由于

2、高科技的发展，管理层需要对一些不可测量的、无形的资产范畴如信誉、客户服务满意度等进行评估，用户需要查询网站的商标或其他经第三方确认过的真实性，因而，是对网站或电子商务企业提供这类核查确认的服务。一、必然性和必要性在商业活动实现网络化之前，采购是面对面或通过纸质文件进行的，有迹可查，即便是电子交易，其设备构造是专用的，一般只限于已知用户使用，任何外部用户必须是已知的、身份明确的、可追踪的;系统通常是主机构造方式，相对易于监督、控制和审计。与传统商业相比，万维网客户/服务器系统的特点是高度分散，资源分享、服务分散、顾客透明度高等，而电子商务的运作速度更快、业务循环周期更短、风险更大、更高程度地依靠

3、于技术。电子商务系统的技术基础和市场的快速变化意味着传统的衡量方法已不再适用于企业的某些资产，财务报告不能充分提供企业的状况和价值方面的信息，十分是网络企业的无形资产，如商誉、客户忠实度和满意程度等这些产生长期价值的关键资产。核实确认这类资产价值的困难在于缺乏足够的历史数据、适宜的参照标准、先进的实践经历以及对网络的各种威胁和概率的准确估算。企业管理层以及公众都需要寻找能够用以表述网络企业的可信度、安全性及其他资产价值的方法，需要一些新的核查和审计方法，更有效地评价无形资产，如知识、品牌等。因而，就成为历史的必然。由于，电子商务的可靠性、适用性、安全性和性能等方面遭到的威胁或存在的风险，都可能

4、会影响其生存和发展。风险因素包括：商业信息的泄露、智能财产的不当使用、对版权的侵犯、对商标的侵犯、网络谣言和对信誉的损害等。因而，进行必要和客观的审计，才会使董事会、审计委员会、高级管理层对电子商务系统的安全运作和效益满意和放心。二、网络风险和风险管理网络风险好像自然灾祸一样不可预见。风险管理的关键在于风险评估，风险评估就是要分析和衡量风险事件发生的概率及后果，引起风险的因素及其关联因素，出现风险的关键点采取什么方法能够减缓风险，风险出现造成后果怎样，以及评价管理层能否履行了应有的职业审慎进行防备和控制。同时在评估中还要为各项因素设计评价比率，计算各种风险的影响后果，根据影响和后果排序，对高风

5、险因素作进一步的分析。通过风险评估，能够认识到潜在风险(威胁)及其影响，以便对高风险领域作一些防备、检测、控制、减缓和恢复的工作计划和安排。这些计划和安排应涵盖对各项控制成本，主要是指接受、避免、转移、监测成本的分析以及各项工作的先后次序。三、中网站的合法性证实网络终端用户都会关注网站能否来自一个真实的、可靠的机构，提供的信息能否准确真实，机构背景能否正当合法，个人信息的隐私权能否得到保护等。所谓隐私权是指对个人的数据/信息的搜集必须合法、公平，必须用于某一特定、公开的目的，必须获得该个人的同意并遭到保护，本人必须有权进入系统进行修改或删除，信息的越域流动和将来的使用、披露必须予以安全保证和限

6、制等。解决这些网站合法性问题的途径之一就是由一公证机构提供可靠的证实，以使网络终端用户能对网站提供的电子商务放心。如Verisign，TRUSTe，BBBOnline，WebTrust，SysTurst等都是具有良好的信誉并且提供证实-查证服务的专业组织机构。网络终端用户能够通过查询这些公证机构的记录，获得确认被访问网站的名称、有效状态、服务器标识等信息。四、内部审计和电子商务美国注册会计师协会对核实查证的定义是提高决策者所需要信息的质量或内容的独立性专业服务。其审计原则是保证系统的可用性、安全性、真实完好性和持续性，建议对系统安全性和真实完好性方面存在的控制点进行检查、评价和测试。并尽量在今

7、后采用适宜的审计标准对信息技术进行审计。不同于以年度为基础的传统外部审计，电子商务的实时性要求审计人员应对其进行连续不断的评估，按特定的审核标准对已发生的交易进行追踪，而系统内设置的自动登录记录可作为相应的审计轨迹，在系统内部施行对事件监督和控制。尽管当前很多人以为核实查证通常与外部审计人员相关，内部审计人员则在公司内部出具审计报告。然而，国际内部审计师协会对的要求则是：审计控制目的主要是审计财务报告制度、经营的效益和效率、合规性和保护财产安全等方面。审计形式应该建立在系统的可用性、容量、功能、保护和可靠性的基础上。例如，内部审计对网络企业控制水平的独立评价，使得客户了解到企业提供的数据将不会

8、被有意或无意地滥用。再如，企业目的是建立电子商务以降低成本、提高市场占有率，那么电子商务风险是随着网络交易的增加而增加，以致于不能确保交易的安全性或分辨用户的可靠性，因而，所需要的控制就是对用户的真实性进行确认以及对通讯信息进行加密。电子商务的成功与否在于审计人员能否把握相关的技术知识，了解商业风险及风险管理策略，能否有现成的策略随时应付出现的风险。因而，作为一个成功内部审计人员应了解企业的业务，以服务为宗旨并努力增值，积极提高专业技能，关注系统的效率和效益，建立对电脑领域发展的职业敏感性。五、关注电子商务系统的审计风险审计前，管理层有责任告知审计人员有关公司政策、实践操作、程序、控制方面的重

9、要改变，使审计人员能基于真实情况分析和计划各项审核工作，分解审计项目的各组成部分。审计经过中，审计人员应与管理层公开共享所有发现的问题，讨论应采取的措施。为了分析电子商务系统，审计人员要有经常进入系统的特权，并申明权限的使用是为了审核工作，并承当不当使用的责任。假如企业不愿提供必要的进入系统的权限，审计人员应评估这种情况下风险。进行风险评估时，审计人员必须置身于公司的风险状态下，充分考虑审计风险：如在公司有重大偏差时，作出无偏差的审计结论;客户风险-在审计后发生公司经营滑坡或不能持续经营;以及审计人员将面临财政、法律或信誉上的损失。电子商务系统毕业论文篇2浅析电子商务推荐系统摘要随着互联网的普

10、及和电子商务的发展，商品推荐系统逐步成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，越来越多地遭到研究者的关注。本文讨论了电子商务系统的构成、研究内容、研究现状，分析了目前有的推荐系统存在的缺陷和问题，提出了将来电子商务推荐系统研究的发展方向。关键词电子商务;推荐系统;协作过滤;个性化推荐随着互联网的普及和电子商务的发展，商品推荐系统逐步成为电子商务IT技术的一个重要研究内容，越来越多地得到研究者的关注。目前，几乎所有大型的电子商务系统，如Amazon、CDNOW、eBay、当当网上书店等，都不同程度地使用了各种形式的推荐系统。而且如今电子商务系统规模的进一步扩大，用户数目和项目数据急剧增加，迫切需要

11、相应信息检索技术产生。商品个性化推荐技术，尤其是协同过滤技术，构成了现有电子商务个性化推荐系统的基础。在这里，之所以强调个性化，是由于需要推荐系统能为每个用户推荐合适他们偏好和兴趣的产品，而不是千篇一律的推荐。一、电子商务推荐系统及构成电子商务推荐系统(RecommendationSystemsforE-Commerce)定义是：它是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议，帮助用户决定应该购买什么产品，模拟销售人员帮助客户完成购买经过。推荐系统面对的是用户(user)，任务是为用户提供对项目(item)的推荐。用户是指推荐系统的使用者，也就是电子商务活动中的客户。项目是被推荐的对象，是指电子

12、商务活动中提供应客户选择的产品和服务，也就是最终推荐系统返回给用户的推荐内容。在一个电子商务活动中，用户数和项目数是非常多的。推荐系统面对的当前用户，称为目的用户或者活动用户。推荐系统的当前工作，就是为根据一定的算法，给出对目的用户的推荐项目。电子商务推荐系统主要由三大部分构成：输入模块、推荐方法模块和输出模块。输入模块用来接受用户的输入信息，用户的输入信息中最重要的是用户对项目的评价(rating)数据;推荐方法模块用来根据一定算法，根据用户数据，得出对目的用户的推荐，该模块是整个推荐系统的核心部分，个性化推荐方面的研究的很大一部分，都集中在找到好的推荐方法。输出模块主要是指得到的推荐以何种

13、形式反应给用户。根据项目的特点，目前主要有两种类型的推荐系统，一种是以网页为对象的个性化推荐系统，主要采用Web数据挖掘的方法与技术，为用户推荐符合其兴趣喜好的网页;另一种是网上购物环境下的、以商品为推荐对象的个性化推荐系统，为用户推荐符合其兴趣喜好的各类产品，如各种书籍，音像等，这种推荐系统也称电子商务个性化推荐系统。二、电子商务个性化推荐系统的作用电子商务推荐系统的最大的优点在于它能采集用户兴趣资料并根据用户兴趣偏好为用户主动作出个性化的推荐，也就是讲，当用户每次输入用户名和密码登录电子商务网站后，推荐系统就会根据目的用户偏好程度的高低推荐用户最喜欢的N个产品，而且系统给出的推荐是实时更新

14、的，也就是讲当系统中的产品库和用户兴趣资料发生改变时，给出的推荐序列会自动改变，大大方便了用户，也提高了企业的服务水平。总体讲来，电子商务推荐系统的作用主要表如今下面几个方面：一方面，使用户从无限的网络资源和商品世界中解脱出来，大大节约了用户采购商品的时间和成本;与此同时，推荐系统的个性化推荐服务，提高了客户对电子商务网站的忠实度(BuildingLoyalty)，将更多的电子商务网站阅读者转变为商品的购买者，进而提高电子商务网站的穿插销售能力(Cross-Selling)，为电子商务企业博得了更多的发展时机。研究表明，在基于电子商务的销售行业使用个性化推荐系统后，能提高销售额2%-8%，尤其

15、在书籍、电影、CD音像、日用百货等产品相对较为低廉且商品种类繁多的行业，以及用户使用个性化推荐系统的程度高的行业，推荐系统能大大提高企业的销售额。电子商务推荐系统和销售系统(MarketingSystems)、供给链决策支持系统(Supply-ChainDecision-SupportSystems)既类似又有不同。销售系统是帮助销售人员怎样把产品销售出去;推荐系统最终目的帮助用户，辅助用户购买什么产品做出决策。供给链决策支持系统是帮助生产者决定什么时候生产多少什么产品，以及仓库应该存贮多少各类产品，其最终目的是为企业生产者服务的，而同样推荐系统是面向用户的系统。三、电子商务个性化推荐系统的研

16、究内容电子商务个性化推荐的研究有四方面的问题：首先，要解决推荐系统的信息;问题推荐系统的基础是用户兴趣资料信息，怎样在电子商务环境下尽可能获得更多用户的相关信息，并以适宜的形式表示是进行个性化推荐的前提;其次，要实现被顾客接受和认可的个性化推荐，设计准确、高效率的个性化推荐算法是核心;另外，要让推荐系统为广大用户所接受，必须对推荐系统作出客观、综合的评价，尤其要注意从准确率、个性化、安全性、用户满意度等多方面进行评价;推荐系统的应用是最终研究的落脚点，推荐系统不仅能为用户提供完全个性化购物环境，更应为企业的销售决策和客户关系管理提供支持。在电子商务环境下，用户信息采集表示是电子商务个性化推荐的

17、基础。根据当前对电子商务环境下用户信息采集表示的研究来看，主要着眼于研究怎样有效地采集能反映用户兴趣偏好的信息，以及怎样通过网络数据挖掘等的方法更自动化地采集用户的隐式信息，解决用户信息采集太多的依靠于显式评价数据的问题。个性化推荐技术是电子商务自动化推荐系统的核心问题。目前的推荐技术有协同过滤推荐(包括基于用户的和基于项目的)、基于用户人口统计信息的推荐、基于内容的推荐、基于效用的推荐、基于知识的推荐、基于规则的推荐等等。协同过滤推荐是个性化推荐中研究和应用最多的方法，广泛应用于电子商务网站、数字图书馆、网页搜索、新闻过滤等，著名的推荐系统有Tapestry、GroupLens/NetPer

18、ceptions、Ringo/Firefly等，其前提假设是存在具有类似兴趣喜好的用户群，每个用户都有与其兴趣喜好类似的邻居用户。预测用户对某一项目的偏好是根据邻居用户对该项目的偏好程度计算的，也就是讲假如其邻居用户喜欢某项目，则该用户也很可能会喜欢该项目。协同过滤最大优点是不需要分析对象的特征属性，所以对推荐对象没有特殊的要求，能处理非构造化的复杂对象，如音乐、电影等。对推荐系统总体性能的评价是推荐系统研究的重要组成部分。目前大都只是采用准确率、召回率等评判尺度对推荐算法进行评价，并没有真正意义上的、提升到对整个推荐系统进行的评价，尤其缺乏从个性化程度、持久性程度、系统的安全性以及用户接受程

19、度等多方面对推荐系统进行综合的评价。四、研究现状推荐行为产品或其它项目的软件代理已经在很多应用中使用在电子商务领域，为了增加购买经历并知足客户需求，已经推出了充分利用消费者的访问和购买行为的推荐系统。推荐者通常通过给用户展示他们可能感兴趣的产品或服务来促进购买。例如，诸如Amazon就是通过利用偏好或其他用户购买信息来介绍书籍或者其它产品给用户的推荐系统。然而，使用的技术相当简单，而且并非很准确和有效。基本上，程序将当前客户购买的一系列产品与其他客户购买的一系列产品作比拟，选择客户购买较多的产品与当前客户购买的产品集合的交集，最后从中选出一些尚未被客户所购买而仍然在顾客购物篮中的产品，并将它们

20、作为推荐列表呈现给客户。该技术也用于类似于协作过滤的文本文档的信息抽取。电影或音乐唱片的推荐，例如Moviefrnder，通过预知一个人的偏好与其别人偏好的线性权重集合，并运用协作过滤技术来实现。对于推荐系统的研究可分为三个种类：技术系统开发研究，用户行为研究和隐私问题研究。其中技术系统开发是重点。目前各种推荐技术，例如数据挖掘，代理和推理，都已经应用到了推荐系统中。现存的推荐系统从广义上能够划分为基于规则的系统和信息过滤系统。信息过滤系统又可分为基于内容过滤的系统和协作过滤系统两种。基于规则的系统，N1如：IBM的WebSphere，BroadVi-sion，ILOG等。他们允许系统管理员根

21、据用户的静态特征和和动态属性来制定规则，一个规则本质上是一个if-then语句，规则决定了在不同的情况下提供不同的服务。基于规则的系统，其优点是简单、直接，缺点是规则质量很难保证，而且不能动态更新。此外，随着规则的数量增加，系统将变得越来越难以管理。基于内容过滤的系统，例如：PersonalWebWather，SysKillWebert，Letizia，CiteSeer，ifWeb，SIFTER，PVA，WebMate，WebACE，ELFI和WebPersonalizer等。他们利用资源与用户兴趣的类似性来过滤信息。基于内容的推荐系统通过将顾客的偏好与产品内容自动匹配来给顾客提供建议，例如网

22、页和消息条目的推荐。在基于内容的系统中，产品由其普通属性描绘。顾客偏好通过分析产品比率以及相应的产品属性来预测。基于内容过滤的系统，其优点是简单、有效。缺点是难以区分资源内容的品质和风格，而且不能为用户发现新的感兴趣的资源，只能发现和用户已有兴趣类似的资源。在基于内容的推荐系统中，一个核心问题是识别关键属性集合。假如该集合太小，显然，这对于识别用户剖面是不充分的。因而，基于内容的推荐系统不能用于仅仅施行一次购买行为新顾客，或者访问了该网站，却没有施行任何购买行为的潜在顾客，以及购买他不是十分经常购买的一种产品的顾客。协作过滤系统如：WebWather，LetsBrowse，Tapestry，G

23、roupLens，Fab，Alexa，Firefly，SELECT，LikeMinds和Site-Seer等。他们利用用户之间的类似性来过滤信息。协作性的推荐系统估计顾客对特定产品的偏好是根据顾客对该产品的偏好率以及其他顾客对同一产品的偏好率的比拟来实现的。协作性的推荐系统与基于内容的推荐系统之间的主要区别是协作性的推荐系统通过跟踪一组顾客过去的行为来给该组中的个别顾客提供建议。使用该方法，顾客如今就能够接受建议，而在基于内容的推荐系统中，只要具有类似意向的其他顾客的偏好，顾客就己经具有先前预测了。基于协作过滤系统的优点是能为用Web数据挖掘的研究及其在网络学习个性化推荐中的应用户发现的新的感

24、兴趣的信息，缺点是存在两个很难解决的问题，一个是稀疏性，亦即在系统使用初期，由于系统资源还未获得足够多的评价，系统很难利用这些评价来发现类似的用户;另一个是可扩展性，亦即随着系统用户和资源的增加，系统的性能会越来越低。协作性的过滤方法用来识别与既定客户具有类似兴趣的顾客，所推荐的产品也是这些给定客户喜欢的产品。该方法的一个主要局限是稀疏问题。在基于协作过滤的推荐系统中，很难准确确定下类似客户和识别要推荐的产品。不仅如此，系数问题的极端形式是first-rater问题，当市场引入一种新产品时，不存在可用的先前估计信息。还有一些个性化服务系统如：WebSIFT，FAB，Anatagon-omy和D

25、ynamicProfiler等，同时采用了基于内容过滤和协作过滤这两种技术。结合这两种过滤技术能够克制各自的一些缺点，为了克制协作过滤的稀疏性问题，能够利用用户阅读过的资源内容预期用户对其他资源的评价，这样能够增加资源评价的密度，利用这些评价再进行协作过滤，进而提高协作过滤的性能。近来，很多因特网公司还引进了有关信息产品的推荐系统，它包括Web站点推荐，音乐推荐，视频推荐，书籍推荐等等。因特网行销代理机构运用推荐系统对某一广告公司推荐用户。亚马逊通过将书籍推荐给已经购买过特定书籍的顾客实现个性化推荐的。亚马逊所推荐书籍概括的分为有两种：小讲书籍和非小讲书籍。小讲书籍的推荐很简单，就是将同一作者

26、的其它小讲书籍推荐给特定用户，这样最终就将由该作者撰写的类似类别的小讲书籍推荐给了有类似背景的用户。而非小讲书籍的推荐将是将每个作者的类似类别的小讲书籍推荐给了有类似背景的用户。五、电子商务推荐技术存在的问题和发展方向综合目前电子商务中个性化推荐系统的现状能够看出，现存的个性化推荐系统技术大都是基于规则的系统，基于内容过滤的系统，以及协作过滤系统三种。而且，这些个性化推荐系统所运用的技术也仅仅限于基于内容的过滤，KNN(L-NearestNEighboring)技术，基于聚类的(Clustering-based)协作过滤，基于项目的(Item-based)协作过滤，序列形式，规则分析等等。由于

27、这些推荐系统各自应用范围的局限，而且都不同程度的需要人工介入，因此导致目前推荐系统的推荐准确度较低。不仅如此，大多数个性化推荐系统只是给用户推荐一些不同类别的资源，这与普通的搜索引擎比拟类似，而且对用户正确行为的推荐却比拟少。将来电子商务推荐技术研究的发展主要体如今下面几个方面：1.组合推荐技术的研究众所周知，现存的推荐技术已经得到推广和应用，但各种技术都存在一些缺陷，能否将各种推荐技术融合起来作到扬长避短是将来电子商务推荐技术研究的重要课题。2.推荐技术准确度的研究目前的推荐技术推荐的准确性还得不到保证，准确度的研究还局限在手工实验阶段，因而，研究出自动的准确性验证理论模型就显得非常重要。3

28、.数据获取方面，主要还是依靠用户的显式评价，在自动获得用户的隐式信息方面做得不够。4.研究过于集中解决推荐算法性能的提高，对推荐系统的开发与应用，尤其是与企业其它系统的集成应用，在辅助企业的市场销售，客户管理和企业商务智能方面缺乏研究。参考文献：1CooleyR，MobasherB，SrivastavaJ.Dataprepara2tionforminingworldwideWebbrowsingpatterns.JournalofKnowledgeandInformationSystems，1999(1)：2302412GoldbergD，NicholsD，OkiBM，TerryD.Using

29、col-laborativefilteringtoweaveaninformationtapestry.Communi-cationsoftheACM，1992，35(12)：6170.3ResnickandVarian.RecommendationsystemsCommu-nicationsoftheACM，40(3)：56C58，1997.98-1224R.D.Lawrence，G.S.Almasi，V.Kotlyar，M.S.Viveros，S.S.Duri，Personalizationofsupermarketproductrecommenda-tions，IBMResearchRport，2000.43-75.5邓爱林，朱扬勇，施伯乐.基于项目评分预测的协同过滤推荐算法J.软件学报，2003，(9).6曾春，邢春晓，周立柱.个性化服务技术综述J.软件学报，2002，(10).7赵亮，胡乃静，张守志.个性化推荐算法设计J.计算机研究与发展，2002，(8).