基于J2EE与数据挖掘的电子商务系统智能构建研究

摘要 本文探讨的是在人工智能和机器学习背景下，如何构建和研究一个智能化的贸易管理电子商务系统。随着电子商务领域的快速发展，系统面临着提升效率、可靠性和扩展性的挑战。为了应对这些挑战，作者提出采用J2EE框架来开发这样的系统，以增强其可维护性、稳定性和性能。 在系统设计中，采用了三层架构模式，结合了组件化设计思想和Model-View-Controller (MVC) 设计模式，以及Value Object等技术。此外，为提升系统智能化程度，引入了数据挖掘技术，特别是在客户关系管理(CRM)分析中，为企业的营销决策提供支持。 系统主要包含了五个功能模块：用户管理子系统、业务管理子系统、经营分析子系统、出口单据管理子系统和基础内容管理子系统。其中，业务管理子系统下的产品管理和客户产品订单管理模块，以及经营分析子系统，都是作者重点负责开发的部分。这些模块通过MVC模式进行划分，利用JSP+Struts处理用户视图，而EJB组件则用于实现业务逻辑。数据库设计和模型构建是实现过程中不可或缺的环节。 通过这种方式，系统不仅实现了对大量数据的有效处理，还能通过数据挖掘技术发现潜在的商业洞察，为决策者提供有力的数据支持。这不仅提高了贸易管理的效率，还提升了电子商务系统的竞争力，满足了国内企业对自主开发、功能全面、具有智能分析能力的电子商务系统的迫切需求。