社会化电商

社会化电商分享系统是一种集成了社会化思想的电子商务解决方案，结合了SNS社区和电子商务模式。它支持微博动态、图片、商品和视频等多种内容的分享互动，采用了类似Pinterest的瀑布流布局。系统集成了淘宝等电子商务平台的API接口，可以快速建立包含微博、社交互动、导购、点评、个性化推荐等功能的网站。安装和部署简便，支持多平台统一登录，无需重复注册。用户可以享受图片和商品页面的瀑布流展示，提升用户体验。此外，系统还支持社交分享和推广插件，支持绑定微博、人人和淘宝账号进行一键分享。网站提供个性化设置、站内消息和邮件通知等功能，促进社交互动和用户参与。达人用户可申请达人身份，提升用户积极性并参与达人排

基于对 69 家中小企业 764 个样本的实证分析，运用探索性因子分析、描述性统计分析和多元回归分析等统计方法，深入探讨了中小企业员工组织社会化的影响因素及其作用机制。

电子商务系统是一个涵盖商品展示、用户注册、购物车管理、订单处理和支付结算等多方面功能的复杂应用程序。每个环节都依赖于广泛的IT知识，包括前端开发（HTML、CSS、JavaScript，React、Vue、Angular等框架）、后端开发（Java、Python、Node.js，Spring Boot、Django、Flask等）、数据库设计（MySQL、PostgreSQL、MongoDB）、安全性（HTTPS加密、哈希算法存储密码、防止SQL注入和XSS攻击）、购物车功能（实时更新商品数量与价格）、支付集成（第三方支付平台如支付宝、微信支付）、订单处理（库存检查、物流跟踪、实时状态更新）以

基于 Spark 的推荐系统项目，还挺实用的，适合搞大数据或者电商方向的朋友。项目用了ALS做协同过滤，逻辑清晰，代码也不绕。配合MLlib、DataFrame API这些常用组件，流程还挺顺。前面有数据清洗，后面模型训练，走得蛮全的，像评论文本也了，细节做得还不错。 Spark 的分布式能力用起来蛮香，像Spark Streaming也有涉及，能搞在线推荐那种。你要是数据量大、用户多，这项目的结构你可以直接套。推荐算法方面除了ALS，也提到了Neural Collaborative Filtering（NCF），适合想引点深度学习思路进去的。 模型评估这块也没落下，用了Precision@K

这是一个基于C#编程语言开发的电子商务应用程序，提供一个易于理解和学习的平台，特别适合初学者进行实践与提升。系统的后端采用C#，利用其面向对象特性、高效性能和与.NET Framework的良好集成，为各种功能提供坚实的基础。核心组成部分之一是SQL Server 2008数据库，用于存储和管理网站中的商品信息、用户数据和订单记录等关键数据。ASP作为系统的前端部分，通过处理用户请求，如登录、注册、商品浏览、购物车管理、下单等操作，提供动态交互体验。系统的主要功能包括用户管理、商品展示、购物车、订单处理、支付集成、后台管理以及安全性考虑。

电子商务系统提供了一个方便快捷的购书平台，用户可以通过网上购书的方式选购各种图书。系统支持在线支付和订单管理，为用户提供了便利的购书体验。

本项目针对电商平台日志数据展开分析，涵盖从Web资源分析、日志获取到数据处理的全流程。通过对海量日志数据的深度挖掘，揭示用户行为模式，为电商平台运营决策提供数据支持。

该资源提供了一套基于 Spark 框架构建的电商推荐系统源码，可用于学习和实践个性化推荐算法。

提供了搭建电商首页所需的SQL脚本。

这篇文章描述了一个实训项目，即我自行开发的在线购物网站。用户可以通过HTML进行登录和注册，使用JSP构建页面，而DAO则封装了必要的方法，使用JDBC作为数据持久化技术。