基于人工智能的微商優品推薦系統設計與實現

文/潘翔（長春師范大學國際交流學院）

一、微商及人工智能在網絡平臺系統應用的現狀

隨著網絡電商的不斷發展，朋友圈中的微商日漸增多，人們也越來越依賴網上購物平臺，而微商作為微信朋友圈中的商家，消費者更青睞于通過身邊的朋友來購買自己心儀的產品，可是正是因為這種過于相信朋友圈中產品的心理，導致部分不法分子有漏洞可鉆，而且在大量的微商群體中，大學生自主創業的人數不可忽視，而此類人群鑒別商品的能力有限，從而避免不了的是微商售賣假貨或者殘次品的現象，進而引發商家和消費者發生沖突的現象并且屢屢發生。基于這一現象，越來越多的用戶渴望擁有一個可靠安全的微商商品的推薦系統。而當前人工智能學科在多領域取得了可觀的成就，特別是和計算機學科的結合中得到了廣泛的應用。

例如：人工智能的人臉識別、語音識別以及圖片識別在淘寶、天貓、京東等多類線上購物平臺有了良好的運用，方便了用戶使用平臺的同時也獲得了用戶們的一致好評，因此將微商優品推薦系統和人工智能結合在一起勢必會取得不一樣的成果。

二、微商優品推薦和人工智能結合之間存在的問題

任何一個平臺在初期搭建，產品設計以及后期運營過程中都有自己獨特的方向性和相應的使用價值，也會面向各色迥異的用戶，因此初期都或多或少存在著一系列的問題，這就需要相應研發團隊去挖掘、商榷、研討和解決問題，同樣基于人工智能的微商優品推薦系統也會如此。

（1）對于微商優品推薦平臺的需求量是本系統極為重視的問題，如果沒有市場，沒有用戶需求量，本系統的研發意義就大打了折扣，因此此項目面向全國多個省市和地區，12～60歲不同年齡段人群，月收入2000-100000元人群進行了《關于微商優品推薦系統的需求量》的線上和線下的問卷調查及隨機采訪，共計發布紙質問卷300份，有效問卷263份，其中71.86%的調查對象認為這樣一個平臺的存在具有極大的存在意義。電子問卷共發布457份，有效問卷322份，86.34%的調查對象表示，如果結合了人工智能的微商優品推薦系統可以實現，愿意成為第一批體驗用戶。線下采訪調研共計隨機采訪了10人，其中9人通過微商購買過商品并表示微商優品推薦系統的研發是非常必要的。通過系列的問卷調查，街頭采訪等調研方式，該系統前期調研做好了準備，也為后期的系統研發和系統測試與維護奠定了基礎。

（2）系統設計與實現存在的技術問題。實踐是檢驗真理的唯一標準，任何一個系統，任何一個平臺都離不開技術的支持與研發。因此本團隊深度學習研究了計算機網絡技術，ASP.NET程序設計，web開發，人工智能與社會等多門課程，在科學知識得到了足夠的儲備后，研發團隊與多名此領域的研究人員共同探討基于人工智能的微商優品推薦系統的所存在的技術問題，并擬訂了相應的解決方案。

三、基于人工智能的微商優品推薦系統的設計理念

在推薦系統中，系統自動會根據銷售量和評價記錄并進行排序綜合排名。前端界面作為商品與用戶交流的窗口，在可視化設計過程中，依據分析的單元模塊信息特點和用戶需求，圍繞商品瀏覽和商品檢索兩大功能。用商品卡片的方式，列表展示一定時間內的商品交易信息并分析用戶購買記錄，根據瀏覽次數統計，展示熱門商品，以商品集合的方式呈現在熱門商品板塊，如服裝類，飾品類，代購類，箱包類，生活用品類等。進行比較細致的分類，系統自動會根據銷售量和評價記錄并進行排序綜合排名并顯示給用戶。在可視化設計過程中，依據分析的單元模塊信息特點和用戶需求，建立商品瀏覽和商品檢索兩大功能。

本系統是讓各個微商以微店為單位的形式顯示產品，以卡片重疊的形式展示商品，但只可顯示主打產品，然后用戶和商家進行線上互動，線上互動即買賣雙方不謀面地進行各種商貿活動，實現消費者的網上購物、商戶之間的網上交易和在線電子支付以及各種商務活動、交易活動、金融活動和相關的綜合服務活動的一種商業運營銷售模式，如果進展的順利可互加好友，雙方互為好友后可顯示商家的全部產品，針對用戶的購買記錄根據用戶的興趣愛好和潮流趨勢對用戶進行個性化推薦。同時，本系統結合人工智能技術，通過語音識別，圖像識別，人臉識別等多項技術使用戶更為便捷地操作和使用。本系統的后臺利用用戶的購買記錄的歷史數據，采用協同過濾的算法，對用戶進行智能化的推薦從滿意度、準確率、效率等多方面進行改進，此外后臺設置了大量數據庫長期存儲用戶的一系列信息。

四、基于人工智能的微商優品推薦系統的設計與實現

第一階段：前期準備

前期準備過程中對項目進行前期的需求分析，了解客戶需求和制定設計流程，部分商品存在價格虛浮問題，相應會根據產品質量做出產品估價為消費者提供參考意見，并擬定了微商優品推薦系統的研發日程和規劃。前期準備工作研究團隊通過線上電子問卷，線下紙質問卷的調研方式以及街頭采訪的方式來調研來自于用戶方面的各類所需要商榷的問題，本次調研過程中共計發布問卷757份，有效問卷589份，線下共采訪10人，均為有效數據。此外，通過請教人工智能領域和微商系統研究領域的相關研究人員以及自身的研發團隊討論，確定了微商優品推薦系統的研發日程和規劃，為后期的產品研發和測試奠定一系列基礎。

第二階段：系統研發

在系統研發階段本項目進行了詳細設計，按照總體設計、原型圖設計開發系統各個主要模塊。其中在商品展示這部分，該系統主要分為促銷推薦專區產品展示、新品熱門產品區和促銷折扣活動商品區，本系統采用協同過濾算法對用戶進行商品推薦，為用戶推薦合適的商品。在商品搜索功能中，該系統選擇設置了商品關鍵字搜索和按類別搜索，在該功能中本系統結合人工智能添加了語音識別搜索，圖片搜索功能。關于購物車的設計本系統總體上設計了加入購物車、立即購買和修改刪除購物車內商品等功能。 在支付下單這一模塊，本系統設計了訂單查看、刪除；訂單支付；分享商品至微博、QQ等第三方社區的一系列功能，同時，在支付過程中本系統結合人工智能采用了指紋支付和人臉識別支付的支付方式，極大的提高用戶支付效率的同時加強了對用戶密碼的保護。而本系統的后臺關于數據庫的設計與開發部分，本系統采用主從備份，對數據庫進行負載均衡，確保數據庫的正常運行。

第三階段：系統測試

系統測試階段直接影響著系統能否給予正常的使用，因此本系統采用springboot框架，對網站進行編程以及頁面模板的設計，網頁的頁面外觀進行美化。加載插件的方式，對數據進行可視化。使其能記錄用戶的數據，為以后的人工智能分析數據進行準備。本系統選用黑盒測試，對系統進行測試。除此之外，研發團隊還會根據測試效果，對系統進行進一步的優化與改進，極大程度上改善系統的功能使用，并且做好系統后期的檢測和維護工作。

五、微商優品推薦系統項目總結

本系統針對協同過濾的推薦系統，不僅具有豐富的理論意義，而且還有很強的實用價值，為公司增加收入。本系統主要面向的是通過微信平臺購物的用戶以及需要通過微商的方式增加收入的人群，其中包含大學生、寶媽、家庭主婦等不同消費能力的人群，本系統在極大程度上保證了微商和各類消費者的權益同時，讓消費者購買到更加省錢、省時、省心的產品，進一步提高本系統的使用率。本系統將算法代碼的優化，優化了系統的性能，使得系統實現準確率和效率的雙重提升。而且本系統微商優品推薦的功能將根據商品之間的關系，對用戶進行推薦相搭配的商品，與人工智能的語音識別、圖像識別、人臉識別等多項技術的結合會給用戶提供更加便捷的購物體驗，從而促進用戶購買力，因此極大地提高了其實用價值。