需求预测 该项目的目的是为Kaggle竞赛开发一种解决方案，以预测不同商店中3个月的商品销售情况 比赛说明 提供此竞赛是在相对简单和干净的数据集上探索不同时间序列技术的一种方式。 系统会为您提供5年的商店商品销售数据，并要求您预测10家不同商店的50种不同商品的3个月销售。 处理季节性的最佳方法是什么？ 应该对商店进行单独建模，还是可以将它们合并在一起？ 梯度增强比ARIMA更好吗？ 链接：

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仿京东产品筛选功能的实现 能够给使用者提供一些思路和方向

《JSP信息化系统建设案例》第二章完整源代码

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以前在京东买东西的时候就看过它一个很不错的产品展示效果，底部是可以左右控制移动的小图片，鼠标划过小图时上面显示大图，这是很常见的图片效果，不过它加了一个放大镜效果，鼠标放上大图，可以看到图片的细小部分。 这个动画效果最合适用来商城里了，当然最初的代码是从京东商城里偷出来的，感谢京东！

概述 数据集：Amazon商品数据集 编程环境：Python, Matlab, Markdown 1. 数据预处理 商品信息 提取数据集中的title和description信息 命令：python item_information.py [file1, ..., file3] 用户物品评分信息 提取用户-物品评分，划分train集和test集 将train集中的用户作为用户全集，以防止出现train集中有用户没有评分的情况 命令：python user_information.py [file1, ..., file7] 商品相似度生成 title: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） description: 分词 + LDA主题模型（topic number = 15） 未使用price（缺失值太多） 未使用category（同类商品） 命令：python item_similarity.py [topic number, file1, ..., file6] 商品description和title相似度权重生成 non linear regr

普通用户管理模块： （1）用户注册登录：用户注册为会员并登录网上商品定制系统；用户对个人信息的增删改查，比如个人资料，密码修改。 （2）用户查看商品：用户进行商品信息的阅览，通过发现喜欢的商品后可以购买+评论+收藏。 （3）商品资讯：用户进行资讯的阅览，查看管理者发布的商品资讯信息。 （4）公告消息：用户在留言板这一菜单下对用户提交的查看、同时也可以发布、评论。 （5）商品中心：用户对喜欢的商品可以加购，在购物车里面，当用户确定提交完毕后，将其提交给服务器后台系统，并生成订单。 （6）我的订单：用户在提交订单后，可以对提交的订单进行管理。 商家用户管理模块： （1）退货申请管理：管理员可以对网上商品定制系统中现有的商品退货申请信息进行增删改查。 （2）订购信息：查看购买的我的商品订单，对提交的订单进行管理。 （3）留言信息：商家对用户提交的留言回复、删除。 管理员管理模块： （1）用户管理：管理员可以对网上商品定制系统中的管理员，卖家以及前台注册的普通用户进行增删改查。 （2）内容管理：管理员可以对网上商品定制系统前台展示的商品中心以及商品资讯所属的分类进行管控。 （3）更多管理

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