O2O模式的校園二手書的交易及推薦服務系統

摘 要：在Internet虛擬環境下，商家能夠在網上提供的書籍種類和數量越來越多，用戶既不愿意花太多時間在網上尋找書籍，也不可能像在實際環境下那樣檢查書籍的質量。因此，O2O模式的校園二手書交易及推薦服務系統的研究就具有很重要的現實意義。它有著書籍來源于學生銷售給學生的優勢，用戶在該系統注冊之后，可以上傳自己欲處理的書籍和購買所需書籍，并且系統能夠根據數據庫中用戶存入的書籍和課表信息，運用SQL語句和推薦算法實現個性化推薦。該系統適用于大學生群體，對交易和推薦系統的發展起到了推動作用。

關鍵詞：O2O模式；二手書交易；推薦；SQL；Android

1 概述

1.1 我國O2O商業運營模式的發展前景

目前，隨著網絡電商潮流的風起云涌，不少網絡店家開始追求電商模式的運營發展，在O2O模式迅速風靡一時的電商時代，它沒有考慮到將用戶服務和用戶體驗整體起來，同時對移動互聯網和電商資源的整合也沒有非常清晰的思路，因此O2O模式將用戶體驗和用戶服務納入到一種新的電商運營模式。它通過服務將線上、線下連接起來，突出了服務的紐帶關系。很明顯，它更適應當代網絡電商發展的需求。

1.2 網購現狀及發展趨勢

隨著信息產業的飛速發展，安卓手機越來越廣泛地被應用在大學生群體，大家購物更多愿意選擇網購。在校大學生平均使用安卓手機率達到92%，其中每周上網時間超過10小時以上的學生占在校學生總數的三分之一。[1]隨著社會的發展，特別是隨著3G技術發展時代的到來，Android的出現帶給了智能手機領域更多的機遇和挑戰，由于Android基于Linux內核并且具有開源、免費的特性，它迅速得到廣大愛好者以及許多廠商的支持。[2]因此，隨著網絡技術的飛速發展，網購迅速被廣大大學生使用。

1.3 校園二手書交易及推薦服務系統

隨著互聯網的普及和電子商務的發展，消費者希望電子商務系統具有一種類似采購助手的功能來幫助其選購商品，它能夠自動地把用戶可能最感興趣的商品推薦出來[3]。因此商品推薦系統逐漸成為電子商務系統的一個重要研究內容之一。由于具有很強的實用性，因此，目前幾乎所有大型的電子商務系統都不同程度地使用了各種形式的推薦系統[4]。O2O模式的校園二手書交易及推薦服務系統就是根據一定的算法，給出目標用戶的推薦項目。目前存在許多不同解決方案實現的推薦系統。根據所采用的技術不同，分別有基于手工決策規則的推薦系統、基于數據挖掘技術的推薦系統、基于內容過濾的推薦系統和基于協作過濾的推薦系統等[5]。

2 相關技術

2.1 Android簡介

Android號稱是首個為移動終端打造的真正開放和完整的移動平臺，是安全開源免費的操作系統。Android的優勢是開放性、掙脫運營商的束縛、豐富的硬件選擇、不受任何限制的開發商、無縫結合的谷歌應用。Android的不足是由于手機與互聯網的緊密相連，個人隱私很難得到保護、首先開賣Android手機的不是最大運營商、運營商仍然能夠影響Android手機、同類機型用戶減少、過分依賴開發商，缺少標準配置。[6]

2.2 SQLite數據庫

SQLite是一個很小但功能強大的數據庫引擎。它無疑是全球部署最廣泛的SQL數據庫引擎。它之所以如此流行，有以下三個原因。

（1）它是免費的。作者將其放在公共領域中，不會收取任何使用費。（2）它很小。目前的版本只有大約150KB，Android手機的內存完全可以容納下它。（3）它無需安裝或管理。沒有服務器，沒有配置文件，也無需數據庫管理員。[7]

3 系統功能設計

此程序能實現以下幾個功能：（1）用戶可以到購買頁面查看搜索自己可能需要的書籍。（2）用戶可以填入自己想要處理掉的書籍信息，將其上傳到數據庫中。（3）用戶可以填好自己的課表，存到數據庫中。（4）系統可以根據用戶的課程信息結合數據庫中個本書的信息對用戶進行個性化的推薦。（5）系統內設立了管理員，是系統內權限最大的用戶，可幫助普通用戶找回密碼、商品下架、平臺盈利情況統計。（6）該系統可以進行社區交友，賣家和買家可以聊天，更方便獲取其他的書籍信息，以達到省時省力的作用。

3.1 系統實現工具及運行環境

開發工具：Android SDK2.3、ADT-23.0.6：Eclipse4.5.0版本。

運行環境：Android版本為4.2.2的SAMSUNG手機。

開發語言：java、SQL。

數據庫：采用的是Eclipse內嵌的數據庫SQLite，版本號是1。

3.2 數據庫設計

對于此應用軟件來說，主要涉及4張表：（1）xiaodiao表：用于存儲用戶的用戶名、密碼、年齡、性別等。（2）course表：用于存儲用戶的課程信息，包括學校、學院、年級和課程名稱等。（3）book表：用于存儲書的信息，包括書的ID號、ISBN、書名稱、書版本、出版社、作者、售價、主人電話和是否售出標記。（4）manager表：用于管理書的售出情況。包括書的ID號、ISBN、書的名稱、書的售出時間、書的售價。

3.3 算法設計

該應用服務軟件主要涉及的算法是協同過濾基于模型的推薦算法和歐幾里得算法，推薦算法基于樣本的用戶喜好信息以及用戶相似度構造一個推薦模型，然后根據調查問卷表明的用戶喜好或需求信息預測推薦。主要涉及用戶之間相似度的計算，達到例如當用戶課表有C這門課程時，數據庫中有C語言書籍，則系統采用游標和控件相結合的方式將從數據庫中查取的推薦內容顯示出來。同時當兩個用戶的相似度很高時，一個用戶的搜索和購買的商品信息也將被推薦給另一個用戶的效果。

4 結束語

本次系統設計實現了預期效果，但是小組成員能力有限，欲做以下完善：（1）加上服務器，將書的圖片上傳到服務器，不是存到本地文件夾。（2）推薦書籍的時候基于的內容屬性要多一點，這樣推薦的準確性會提高。

參考文獻

[1]祝橋，孫莉，趙京霞.基于Android的二手書交易平臺[J].網絡安全技術與應用，2015，4.

[2]熊剛.基于Android的智能手機的設計與實現[D].武漢理工大學，2010.

[3]趙書蘭.Android開發與實戰[M].北京：電子工業出版社，2013：6.

[4]Arwar B，Karypis G，Konstan J，et al.Analysis of recommendation algorithma for E-commerce[C].In ：Processing of 2nd ACM Conference on Electronic Com-merce，2000：158-167.

[5]方俊.電子商務系統商品推薦方法淺析[J].大眾科技，2010，8（36）：11-16.

[6]張波，高朝勤，楊越.Android基礎教程[M].北京：人民郵電出版社，2009：11.

[7]陳健，印鑒.基于影響集的協作過濾推薦算法[D].廣州：華南理工大學，2006，3.

[8]靳巖，姚尚朗.Android開發入門與實戰[M].北京：人民郵電出版社，2009：7.

[9]孫國平.基于Android的景區景點路線推薦服務研究[J].城市勘測，2014.