高校二手市场线上平台研究.docx

? ? 高校二手市场线上平台研究 ? ? 李 旭,王良遇 (东南大学成贤学院,江苏 南京 210000) 0 引言 高校二手市场又称为校园跳蚤市场,经常在每年4月到5月份举办,高年级在校大学生将不用的二手学习用品、日用品,在校园指定区域进行展览、销售给低年级的同学。但是由于地摊式的销售方式很容易浪费购买者的时间,且每年只有一次这样的机会。由于疫情,为了避免因二手市场出现人群聚集的情况,亟须一个线上校园二手市场,随时方便用户进行二手交易,这样就不需限制在特定的时间和地点进行二手交易,让购买者用户和出售者用户可以有针对性交易,给二手市场用户提供更优越的购物体验,最大化地减少资源浪费。同时,线上二手市场也是实现校园信息化不可忽略的一部分。微信在大学生生活中属于不可或缺的通信聊天软件,微信小程序可以无缝对接微信App,本研究使用微信小程序实现二手市场平台的研发[1]。 1 微信小程序特征概述 微信小程序不仅体现在小上,而且运行速度快,可以给用户快速访问带来极好的体验。同时微信小程序可以实现跨平台访问,而不是仅限制在微信中访问,在其他App各种环境中都可以打开使用。基于微信平台,用户可以在微信聊天中随时进入小程序,并在小程序和聊天中进行任意切换,不影响微信用户聊天通信。最重要的是,微信小程序节约安装资源,不需要安装独立的App。因其灵活性强,微信小程序可以直接通过微信进行分享,也可以通过线下分享,分享方式可以多样化,且线上线下分享都十分便捷、容易推广[2]。 2 系统特色概述 2.1 信息推送功能 当用户找不到所要商品时,可以留下其所需要物品的求购信息,当有这类商品发布时,自动推送给需求者信息,告知已经有其需要购买的物品上架,让需求信息发布者第一时间知道相关信息,不用花费时间再去查找。信息推送代码是用Springboot来实现的,所以在pom.xml中引入了一个三方类库。当求购者自己进入小程序,打开通知里面的物品详细信息,查看是否和自己求购的物品相符合。求购者发布求购信息时,发布的求购商品名称越准确,系统自动检索时,推送的商品越精准。 2.2 通知信息功能 当发布求购信息后,如果有与之匹配的商品发布,不仅进行信息推送,同时在小程序顶端通知栏里进行循环滚动。因为通知栏是来回循环显示,所以当水平一行文字都滚动完了,就会按照原来的方向继续滚动,以实现循环滚动的效果。当只有一条通知信息,通知信息文字长度小于屏幕长度,则当第一个文字消失时,立刻从右边出现;如果只有一条通知信息,信息文字长度等于屏幕长度,则空出30个像素,再开始循环滚动;如果有两条以上通知信息,第一条通知信息文字最后一个文字从屏幕右侧滚动出以后,空出30个像素,接着滚动第二条通知信息文字;如果有多条通知信息,当最后一条滚动到左边时,从第一条通知信息继续开始重复滚动[3]。 2.3 协同过滤算法ItemCF 数据挖掘方面,小程序通过大数据及数据挖掘的方法统计浏览、买卖最多的商品。根据浏览量和成交量,本研究使用协同过滤算法ItemCF,把类似商品中评分高的推荐给用户。 设N(i) 为用户i喜欢的物品集合,N(j) 为用户j喜欢的物品集合,那么i和j的余弦相似度: 通过如下公式计算用户u对一个物品j的兴趣: 其中N(u)是用户产生行为的商品集合,S(j,k)是与物品j相似度最高的K个商品的集合。Wij商品i和商品j的相似度,Ru,i是用户u对商品i的喜好程度。在本例中都为1,在一些需要用户给予评分的推荐系统中,则要代入用户评分。 假设本研究要给A推荐物品,选取K=3个相似用户,相似用户则是:B,C,D,那么他们喜欢过并且A没有喜欢过的物品有:c,e,那么分别计算p(A,c) 和p(A,e): 这里可以看出用户A对c和e的喜欢程度可能是一样的,在真实的推荐系统中,只要按得分排序,取前几个物品就可以了。 从公式中可以得出结论:将要被推荐的商品与用户历史行为中的商品相似度很高,则这个将要被推荐的商品被推荐给用户的可能性就越高。 3 项目数据统计 根据项目需要,本研究设计了一份问卷,针对线下二手市场出售者、购买者,以及大学4个年级各200人进行调研。男女参与人数大致为6∶4,根据调研具体情况如下。 闲置物品持有情况,如图1所示。高校学生闲置物较多的比例最高,分析其原因是排除生活用品,每学期大量学习资料、生活用品闲置,随着年级越高,堆积越多。 图1 闲置物品持有情况 闲置物品处理方法占比,如图2所示。继续闲置的比例最高,占42%的比例,这是线上二手市场可挖掘的潜在用户,充分挖掘这部分用户,可以提升线上二手市场的活跃度。同时,对30%丢弃的受问卷对象,也是可以开发的用户,因为大部分物品多少还有使用价值。 图2 闲置物品处理方法占比 二手物品价格接受占比,如图3所示。绝大部分物品都定价在5元,