数值分析精品课程网站之智能答疑系统的设计与实现(可编辑)

智能问答系统的设计与实现随着互联网和人工智能技术的发展，智能问答系统在日常生活中越来越得到广泛应用。

智能问答系统是一种基于自然语言处理、机器学习等技术，能够理解用户提出的问题，并给出相应的答案的系统。

智能问答系统的实现需要考虑系统架构、语言处理、数据库设计等多个方面。

一、系统架构的设计智能问答系统的设计需要考虑系统架构，即如何将不同的模块组合在一起形成一个完整的系统。

系统架构的设计需要考虑以下几个方面：1. 数据获取和预处理：智能问答系统需要从不同的数据源中获取数据，并将数据进行预处理。

数据源可以是结构化数据，比如数据库中的数据，也可以是非结构化数据，比如网页上的内容。

预处理包括数据清洗、数据分析和问题标注等过程。

2. 自然语言处理：自然语言处理是智能问答系统的核心技术之一。

自然语言处理的过程包括分词、词性标注、依存句法分析、命名实体识别等步骤。

自然语言处理的结果可以被用于实现问答系统中的意图识别、实体识别、关系提取等功能。

3. 对话管理：对话管理是指如何处理用户提出的问题，并给用户提供相应的答案。

对话管理的过程包括意图识别、实体识别、关系提取、答案生成等步骤。

对话管理需要根据用户的输入进行相应的分析，以确定用户的意图和需要回答哪些问题。

4. 数据库设计：智能问答系统需要将从不同数据源中获取的数据存储在数据库中。

数据库设计需要考虑数据的结构化和关系，以支持系统的高效查询和检索。

二、语言处理的实现智能问答系统的实现需要涉及自然语言处理(NLP)的技术。

NLP技术主要包括以下几个方面：1. 分词：将一个文本分成一个个单独的词语。

2. 词性标注：确定每个词语的词性。

3. 命名实体识别：识别由实体组成的词组，如人名、地名、日期等。

4. 依存句法分析：确定词语之间的语法关系。

5. 关键词提取：提取文本中最重要的关键词。

实现NLP技术需要使用一些常用的工具和算法，例如NLTK、Stanford NLP和OpenNLP等。

基于知识库的智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的不断发展，越来越多的人开始将目光投向了机器人和智能问答系统这些科技前沿领域。

智能问答系统对于企业和个人来说都具有非常广泛的应用场景，可以有效地提高工作效率、节省时间和降低成本。

本文将从技术实现层面出发，探讨如何基于知识库设计和实现一个高效、智能的问答系统。

一、智能问答系统的基本概念智能问答系统是一种能够自动地处理自然语言（NLP）输入并输出相应答案的软件应用程序。

在用户和问答系统之间进行沟通交流时，系统利用自然语言处理技术分析和理解问题，从知识库中检索相关信息，并根据问题类型和语义关系生成相应答案。

随着机器学习和深度学习技术的不断发展，智能问答系统在诸多领域中有着广泛的应用，如客服机器人、智能家居、人工助手等。

目前智能问答系统中最普遍的类型分为两类：基于规则和基于机器学习。

基于规则的智能问答系统是通过在系统中内置人类编写的规则集，对输入问题进行逐一匹配和处理，最终返回相应答案。

这种方法需要将所有的信息都先定义好，才能准确地匹配到答案，因此难以覆盖所有的问题类型和场景，而且维护和更新规则集也比较复杂。

基于机器学习的智能问答系统则是利用机器学习技术对海量的语料数据进行学习，提取问题和答案之间的语义关系，从而实现高效的问答匹配。

这种方法通过学习数据集中的相关信息，能够更好地适应自然语言环境的复杂性和变化性，提高了问答系统的健壮性和可扩展性。

二、基于知识库的智能问答系统基于知识库的智能问答系统是一种利用已有领域专业知识构建的知识库来回答用户问题的问答系统。

知识库可以是行业标准、法规政策、常见问题等，通过将知识结构化和存储，再借助问答程序获取问题答案。

在实际应用中，比较典型的知识库型问答系统有百度知道、Quora等问答社区。

这类问答系统一般都是通过手动或自动构造知识库来实现问题的快速响应和准确性，能够有效地提高用户对问题的掌握和领域知识的理解。

但这种方法也存在一些问题，比如完整性、准确性、更新速度等方面并不能完全保证。

“Python程序设计”课程智能答疑系统的设计与实现作者：郝光兆杨静吴迪生龙来源：《电脑知识与技术》2019年第07期摘要：针对传统教育在程序设计语言教学中的问题，为提高学生自主学习效率，突出学生的主体地位，设计和实现了一个基于自然语言处理技术的“Python程序设计”课程的智能答疑系统。

该系统使用Python语言和Mongodb数据库开发，采用Django模块实现前端可视化。

系统一方面帮助学生自主查询“Python程序设计”课程相关知识，自动将准确、简单、高效的答案返回给学习者，另一方面还支持教师进行辅助课程答疑。

该系统的设计和实现突破了传统答疑方式在时间、空间等因素的限制，是互联网技术与教育领域深度融合背景下的教学成果。

关键词：Python程序设计；智能答疑系统；自然语言处理中图分类号：TP311 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2019）07-0086-03Abstract： In view of the problems of traditional education in programming language ， and highlighting the role of students in education， an intelligent Question-answering Systemof Python programming course based on natural language processing technology is designed and implemented in order to improve students' independent learning efficiency and highlight their predominant status. The system was developed in Python and the database used Mongodb， the module of Django is used to realize visualization. The system not only supports students to query the knowledge of Python programming course independently， which can return accurate， simple and efficient answers， but also supports asynchronous Question-answering. The system is the achievement under the background of deep integration of Internet technology and education field.Key words： Python programming language； Question Answering System； natural language processing1 背景近幾年，随着“互联网+”的提出，我国不断将互联网的创新成果与教育领域深度融合，推动技术进步、提升互联网在教育方面的创新力。

智能问答系统设计与实现一、引言随着人工智能技术的不断发展，人们对于智能问答系统的需求也越来越强烈。

智能问答系统是一种基于自然语言处理技术构建的智能化系统，在人们需要获取各种信息的情况下，能够高效地回答用户的问题。

本文将探讨智能问答系统的设计与实现。

二、需求分析在设计智能问答系统之前，需要对其需求进行分析。

智能问答系统需要满足以下几点要求：1.能够理解自然语言：智能问答系统需要具备自然语言处理技术，能够理解用户发出的问题，并给出正确的答案。

2.能够进行知识管理：智能问答系统需要能够管理用户提出的问题和相应的答案，方便用户以后查找。

3.能够进行对话交互：智能问答系统需要与用户进行对话交互，能够根据用户提出的问题，灵活地进行回答。

4.能够进行数据挖掘：智能问答系统需要能够从大量的数据中挖掘有用的信息，并将其呈现给用户，提高用户的满意度。

三、系统架构设计基于上述需求，智能问答系统的架构设计应当包括以下几个组成部分：1.自然语言处理模块：该模块能够对用户提出的问题进行语义分析，提取关键词，将问题转化为计算机可识别的形式。

2.知识管理模块：该模块能够对问题和答案进行分类、存储、检索和更新，方便用户随时查找。

3.对话交互模块：该模块能够与用户进行自然语言交互，根据用户提出的问题，提供正确的答案。

4.数据挖掘模块：该模块能够从大量数据中快速挖掘有用的信息，并将这些信息整理成可视化报表，提高用户的满意度。

四、系统实现在实现智能问答系统的过程中，可以采用以下技术：1.语义分析：采用自然语言处理技术，对用户提出的问题进行语义分析和关键词提取，将问题转化为计算机可识别的形式。

2.机器学习：采用机器学习技术，训练出适应各种问题的回答模型，并对回答模型进行不断地优化。

3.知识图谱：采用知识图谱技术，将知识组织成一张图谱，用于快速检索和查询。

4.数据挖掘：采用大数据技术，对大量的数据进行挖掘和整理，用于为用户提供有用的信息。

远程教育中智能答疑系统的设计与实现完整文档资料可直接使用，可编辑，欢迎下载北京交通大学硕士学位论文远程教育中智能答疑系统的设计与实现姓名：胡娜申请学位级别：硕士专业：教育技术学指导教师：赵宏20071201ｊｂ塞銮道盔堂亟±堂僮迨塞生塞翅垂中文摘要摘要：随着网络技术的发展和网络应用的普及，依托于网络技术的远程教育正在迅猛地发展。

基于网络环境下的教育模式，采用的是探索式学习方式，它支持学生根据自己的情况，浏览相关的教学资源，实现优秀教育资源和教育方法的共享。

但是，在远程教学中，学生和教师是时空相对分离的，学生无法与教师直接交流，于是答疑作为其教学活动中的一个重要环节，正日益引起人们的关注。

设计一个好的远程教育答疑系统，能及时有效地解决学生在学习过程中历产生的疑问，这样可以提高远程学生的学习效率，保证远程教育的质量。

一般的答疑系统采用的是基于搜索引擎的关键字查询方式，这种答疑系统需要学生自己输入关键字进行提问，对学生提炼总结关键字的能力有一定要求，并且搜索的效果并不理想，需要学生进一步来筛选系统反馈的答案，使得学习效率不高，这种答疑系统有必要进一步优化。

智能答疑系统是一个具有知识记忆、数据计算统计、逻辑推理、知识学习和实现友好人机交互的智能系统，其本质是一个具有智能性的知识系统。

它支持自然语言的提问、自动检索问题并呈现有效答案，能够通过学习自动扩展和更新答案知识库。

它的这些特点，使学生在学习时能够使用自己熟悉的方式表达问题，并能够及时获得与问题较为相关的一些反馈答案。

本文首先论述了研究智能答疑系统的背景和意义，并在分析了远程教育模式特点及对比了现有的答疑系统的基础上，对答疑系统做了统一的设计和开发，提出了一个基于本体以及ＸＭＬ的智能答疑系统的设计，初步建立了本体库以及知识库，给出了完整的体系结构及其架构开发模式，并对开发智能答疑系统环境中的关键技术进行了深入的研究，最后给出了智能答疑系统的实现方法。

智能问答系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展，智能问答系统已经成为了一种越来越受欢迎的技术。

智能问答系统可以通过对用户提出的问题进行分析和处理，从而给出相应的答案。

其应用范围非常广泛，比如在智能客服、智能导航、智能问卷调查等方面都有着广泛的应用。

本文就从设计与实现两个角度来介绍智能问答系统。

一、设计智能问答系统的要点设计一个智能问答系统需要考虑到以下要点：1.问题分类在设计一个智能问答系统时，首先需要考虑的是问题分类。

因为不同类型的问题需要不同的处理方式。

一般来说，问题可以分为简单问题和复杂问题。

简单问题可以通过一些常见的规则来进行处理，而复杂问题需要进行深度学习等复杂的算法实现。

2.答案准确性设计一个智能问答系统最重要的一个要点就是答案准确性。

用户提出的问题需要得到正确的答案，否则用户就无法信任这个系统了。

这就需要在建立系统的时候考虑到尽可能的问题场景，以及提前训练好模型，保证答案的准确性。

3.交互方式问答系统的交互方式一般有两种：文本和语音。

语音交互方式需要借助语音识别技术，适应性更好，但是精度相对来说较低。

而文本交互方式则可以借助很多文本处理技术，精度更高。

需要根据自己的需求来选择合适的交互方式。

4.用户体验最后要考虑的就是用户体验。

一个好的智能问答系统需要简单易用，并且能够快速地给出正确答案。

同时还需要考虑到用户的体验感受，比如说对话的自然性、速度、推荐功能等等。

二、实现智能问答系统的方式实现一个智能问答系统需要借助很多技术手段。

下面就罗列一些实现技术：1.自然语言处理自然语言处理是实现智能问答系统的基础技术之一。

通过自然语言处理，系统可以有效地分析用户提出的问题，并给出相应的答案。

目前，自然语言处理技术已经相当成熟，可以借助一些自然语言处理的库来实现。

2.分类算法问题分类是一个关键的环节。

有很多种算法可以用来实现问题分类，比如朴素贝叶斯算法、支持向量机等。

这些算法可以用来帮助系统自动对问题进行分类，从而更加高效地解决问题。

网上教学与答疑系统的设计与开发目录引言 (1)1绪论 (2)1.1系统开发的背景 (2)1.2系统开发的目的和意义 (2)1.2.1系统开发的目标 (2)1.2.2 系统开发的意义 (2)2 开发环境和相关技术简介 (4)2.1开发语言 (4)2.2 SQL Server 2008 (4)2.3 B/S体系结构 (4)2.4 NET 三层架构 (5)2.5开发及运行环境 (5)3 系统分析 (6)3.1 系统可行性分析 (6)3.1.1 经济可行性分析 (6)3.1.2 技术可行性分析 (6)3.1.3 操作可行性分析 (6)3.2 需求分析 (6)3.2.1 系统功能需求 (6)3.2.2 系统的性能需求 (6)3.2.3 系统数据要求 (7)3.3 系统流程图 (7)3.4 系统数据结构图 (11)3.5 数据流图 (13)3.6 数据字典 (15)3. 7 数据库的E-R图 (17)4 系统总体设计 (18)4.1系统设计目标 (18)4.2系统总体功能 (18)4.3系统功能结构图 (18)4.3.1公告管理模块图 (18)4.3.2 作业管理模块图 (19)4.3.3上传下载模块 (19)4.3.4 答疑模块 (20)4.3.5 个人信息模块 (20)5系统详细设计 (21)5.1 数据表的设计 (21)5.2 创建存储过程 (23)5.3 创建视图 (26)6 系统测试 (28)6.1 测试概要 (28)6.1.1 测试的基本概念 (28)6.1.2 测试的目的与地位 (28)6.2 模块测试计划 (28)6.2.1 模块测试说明 (28)6.2.2 模块测试内容 (28)6.2.3 模块测试用例 (28)6.3 测试总结 (35)总结 (36)致谢....................................... 错误!未定义书签。

参考文献. (37)科技外文文献 (38)附录A: 源程序代码 (45)附录B: 系统使用说明书 (50)引言在21世纪信息化高科技浪潮的推动和引领下，计算机技术得到了飞速的发展，在各行各业中得到普及。

基于Lucene的网络学习智能答疑系统的设计与实现摘要：介绍网络学习智能答疑系统对学习者的提问利用Lucene检索引擎进行检索，并将检索结果的相关词语进行存储，使得系统对后续学习者提问的回答可以利用前续的“结果”，从而随着系统的使用，系统的答疑功能会越来越“智能”。

关键词：网络学习；答疑系统；智能0 引言网络教育是未来教育的一种重要手段，它将改变当前教育的一些理念，网络教育将突破时空概念，最终可以使每个人按照自己的需要和条件进行学习。

网络学习系统中师生互动是非常重要也是比较困难的部分。

对不同知识水平的学生因材施教，才能体现出网络教育的优势和特点，网络学习系统必须较好地解决智能答疑问题。

Lucene是Apache软件基金会的子项目，是一个开源全文检索引擎工具包。

Lucene适用于海量数据的模糊检索，但随着网络学习智能答疑系统知识量不断扩大，超过上亿条数据的查询时，查询速度还是不能满足学习者的要求。

如何提高网络学习答疑系统的速度成为系统提高性能、满足用户需求的关键。

1 Lucene基本原理Lucene是Apache软件基金会4 Jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包。

Lucene适用于文档集的全文检索，以及海量数据库的模糊检索，特别是对数据库的XML或者大数据的字符类型。

Lucene是一个高性能、可伸缩的信息搜索库，它可以为数据查询添加索引和搜索能力。

索引是现代搜索引擎的核心，通过索引可以快速的随机访问存储在索引中的关键词，进而找到该关键词所关联的文档。

Lucene采用的是一种称为倒排表的机制如图1所示，索引表（词典）中的记录的是词语(Term)，索引表中的每个词语，都对应有一个链表，其中链接的是包含该词语的哪些文档。

当用户输入查询条件时，通过查索引表，找到相关的文档，从而快速地搜索到所要的结果。

图1 Lucene的倒排表Lucene建立索引和搜索过程简单描述如下：（1）建立索引：①有一系列被索引文件；②被索引文件经过语法分析和语言处理形成一系列词语(Term)；③经过索引创建形成词典和反向索引表；④通过索引存储将索引写入硬盘。

智能答疑系统的设计与实现作者：宋万里卜磊来源：《电脑知识与技术》2017年第36期摘要：教师不能有效及时的回答学生学习过程中遇到的问题，会影响学生的学习兴趣及学习效率。

该文通过自然语言处理技术、模板分类技术、支持向量机技术构建智能答疑系统，对问题和答案进行分词处理、模板匹配和分类训练，自动对问题和答案进行课程类别判断。

再通过余弦相似性算法对问题和答案计算相似度，返回相似度最大的答案。

如用户对系统反馈答案不满意，可以将问题抛入公共问答区，来寻求其他用户帮助。

系统将对用户答案进行审核，审核通过则将此问题答案对添加到题库中，使得题库中的问句不断扩充。

该文是以网络论坛中的用户提问作为问题库，通过此库进行答案的反馈。

测试结果表明，该系统能够很好地服务于大学生，体现出教学的智能化。

关键词：智能问答；学科分类；问句分类；相似度；智能教学中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）36-0163-03Abstract： This is a tough task for teachers to answer questions from students effectively and timely. In this paper， we design and implements an intelligent question answering system using Natural Language Processing， template classification， support vector machine. The system processes the questions and answers by word segmentation， template matching and classification training， and automatically classifies the questions and answers by subject category. This system also calculates the similarity between the questions and answers by cosine similarity algorithm， and returns the most similar answer. If the answer given by the system is not satisfied with the user， the system will write the question into the public question and answer area to seek help from other users. The system will evaluate the answer given by the user， then add the passed answer and the corresponding question to the QA base， so that the questions and answers in the QA base continue to expand. We use the QA base of a network forum as the basic to carry out the experiments. The implementation and experimental results indicate that the proposed approach is achievable.Key words： intelligent question and answer； subject classification； question classification；question similarity； intelligent teaching1 背景智能答疑系统又叫做QA系统，随着互联网技术以及自然语言处理技术的不断发展，对智能答疑系统的研究也在不断的推进[1]。

基于人工智能的智能问答系统设计与开发毕业设计智能问答系统是人工智能技术与自然语言处理技术的结合应用，旨在实现对用户提出的问题进行准确、快速的答复。

本文将探讨基于人工智能的智能问答系统的设计与开发，并介绍其在毕业设计中的应用。

一、引言在当今信息爆炸的时代，人们在获取信息时常常面临各种困扰，例如查找时间成本高、信息不准确、信息过载等等。

智能问答系统作为一种新型的信息检索方式，能够解决这些问题。

本文将通过设计与开发基于人工智能的智能问答系统，提高用户在获取信息时的便利性和准确性。

二、智能问答系统的工作原理智能问答系统基于人工智能技术和自然语言处理技术，通过构建知识图谱、文本挖掘和机器学习等方法，实现对用户提问的理解和答案的生成。

1. 知识图谱构建智能问答系统需要构建一个知识图谱来存储和管理各类知识。

知识图谱由实体和关系构成，通过将各类知识进行结构化表示，使得系统能够更好地理解和推理出问题的答案。

2. 自然语言理解与分析智能问答系统需要对用户的提问进行语义理解与分析，以确定相应的问题类型与答案类型，并提取关键信息。

通过自然语言处理技术，系统能够识别问题中的实体、关系和属性等，为后续的问题匹配和答案生成提供基础。

3. 问题匹配与答案生成智能问答系统将用户的问题与知识图谱中的问题模板进行匹配，找到最匹配的问题模板后，将问题中的关键信息与答案模板进行匹配，生成最终的答案。

系统还可以通过机器学习的方法，不断优化问题匹配和答案生成的准确性。

三、智能问答系统的开发过程智能问答系统的开发可以分为需求分析、系统设计、系统实现和系统测试等步骤。

1. 需求分析在开发智能问答系统之前，需要明确系统的需求和目标。

根据用户的需求，确定系统的功能和性能指标，以及系统所需要的数据资源和技术支持。

2. 系统设计系统设计阶段对整个系统进行架构设计和模块设计。

系统架构包括前端界面设计、后端服务设计和数据库设计等。

模块设计包括自然语言理解模块、问题匹配模块和答案生成模块等。

基于人工智能的智能问答系统设计智能问答系统是一种利用人工智能技术，能够对用户提出问题进行自动化回答的系统。

随着人工智能技术的不断发展，智能问答系统也逐渐成为了人们获取信息和解决问题的重要工具。

在这篇文章中，我将重点介绍基于人工智能的智能问答系统的设计原理、技术架构和未来发展趋势。

首先，让我们来了解一下智能问答系统的设计原理。

智能问答系统主要包括两个关键组成部分：自然语言理解（NLU）和知识库。

NLU模块负责解析用户的自然语言输入，并将其转化为机器可理解和处理的形式。

知识库则包含了问题和答案的数据库，其中存储了大量的结构化和非结构化信息。

当用户提出问题时，系统会通过NLU模块将问题转化为机器可处理的形式，并在知识库中搜索相应的答案。

最后，系统会通过自然语言生成（NLG）模块将答案转化为自然语言形式，并呈现给用户。

在实际设计智能问答系统时，我们通常会采用一种分类问题和检索问题相结合的方法。

对于分类问题，系统会预先定义一系列的问题分类，然后通过训练机器学习模型将用户提出的问题分类到相应的类别中，并返回预定义的答案。

对于检索问题，系统会将用户提出的问题转为关键词进行搜索，并根据相关度进行排序，返回最相关的答案。

这种分类问题和检索问题相结合的方法可以提高系统的准确性和智能化程度。

同时，为了进一步提高智能问答系统的回答质量，我们还可以采用一些高级的技术手段。

其中之一是利用深度学习技术进行语义理解和语义匹配。

通过训练深度学习模型，系统可以更好地理解用户输入的语义信息，并将其映射到知识库中的相应答案。

另外，我们还可以利用知识图谱和语义网络等技术，将问题与知识库中的实体和关系进行关联，从而提供更加细致和准确的答案。

除了设计原理和技术手段，智能问答系统的未来发展也值得关注。

随着人工智能技术的不断进步，智能问答系统在语义理解、模型训练和知识表示等方面都有了长足的发展。

未来的智能问答系统将更加注重对上下文的理解和推理能力，以便更好地回答用户提出的复杂问题。

智能答疑系统的设计与实现柳泉波、黄荣怀、何克抗北京师范大学现代教育技术研究所（100875）一、问题的提出对于网上学习，由与教师和学生在地理位置上的分离，没有了教师面对面的解释和演绎，学习者必须进行自主学习。

它要求学习者从听众变成索求者，进行深入的思考，但到了百思不得其解时，及时的答疑和帮助则成了必不可少的内容。

这就要求网上教学系统能够及时解答学生的疑难问题，消除学生的学习障碍。

因此，答疑系统是网上教育平台的重要组成部分之一，它在加强教师和学生的交流，帮助学生明确问题的所在和获得自己真正需要的答案信息方面具有不可或缺的作用。

根据目前国内的具有代表性的远程教育系统中有关答疑部分的特点，可以将之分为以下几类：没有专门的答疑部件。

此类系统中教师与学生的信息交流方式仅局限于电子邮件直接联系，或者利用系统留言版发布公告信息。

如北京邮电大学现代远程教育系统，华南理工大学远程教育中心，浙江大学现代远程教育中心等研制的系统和大部分的面向中小学的远程教育系统等均属于这一类。

具有初步的答疑部件。

此类系统的特点是提供了WEB BBS的讨论方式，也可以进行教师主持下的WEB实时聊天讨论。

属于这类系统如清华大学远程教育系统和湖南大学多媒体信息教育学院的远程教育系统。

具备了自动答疑功能的答疑部件。

此类系统的典型代表是上海交通大学的远程教育设计中心设计开发的Answer Web自动答疑系统。

Answer Web自动答疑系统是一个动态的问题及答案的数据库。

用户可以输入关键词在系统的已有的问题和答案数据库中查找相关的材料。

新的提问和答案将被增加到系统库中。

如果没有找到答案，则会自动转发给专家请求帮助解答。

从上面的分析可以看出，上述的远程答疑系统还存在种种不足：系统的智能性不够：以Answer Web系统为例，用户提问时，只能采取纯文本的关键词的逻辑组合的形式。

这不仅要求用户具有一定的抽取关键词的能力，而且还要组成一定的逻辑组合。

摘要摘要随着计算机及网络技术的飞速发展，Internet/Intranet应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息自动化的作用也越来越大。

电子商务的出现使我们从繁杂的事务中解放出来，提高了我们的工作效率。

本系统是一个具有交互功能的C2C类型的电子商务网站（客户与客户之间进行商品交易的平台），它是在网上建立的一个商品交易市场，网上交易，安全灵活，节省投资和运营成本，以代替人工的、传统的管理。

该系统基本实现了网上买卖，信息发布等基本功能。

该系统包括前台（用户）和后台（管理员）两部分，前台包括会员注册、商品信息浏览，商品分类购买、商品上柜、会员信息修改、购物车等几个模块，后台包括会员信息管理、商品信息管理、订单管理等几个模块。

该系统的开发环境是Windows Server 2003，开发工具为Visual Studio 2005，数据库管理系统采用的是SQL Server 2000。

关键词：Visual Studio 2005；；SQL Server 2000；C2C；商品交易I网络答疑系统的设计与实现1绪论1.1系统需求分析1.1.1设计目的随着计算机及网络技术的飞速发展，Internet/Intranet应用在全球范围内日益普及，当今社会正快速向信息化社会前进，信息自动化的作用也越来越大。

电子商务的出现使我们从繁杂的事务中解放出来，提高了我们的工作效率。

在计算机网络支撑、完善的数据库和稳定的开发平台上，利用现有的软件，和良好的硬件配置，开发一套具有开放体系结构的、可扩充的、易维护的、具有良好人机交互界面的网上商品交易系统，实现对商品、供应商、客户统一管理的计算机系统，提供准确、精细、迅速的商业信息。

使购物过程更加轻松、快捷、方便, 这很适合现代人的生活节奏。

1.1.2网上商店系统的特点1.网络管理轻松便捷：网上商店系统的整套系统采用真正纯粹的B/S架构，这就解脱了这种维护上的麻烦。