本文是一篇计算机软件论文，本文首先对软件复用领域尤其是构件技术的发展现状进行总结归纳，研究了构件技术在当今的应用场景与应用形式，同时针对构件分类算法的国内外研究现状进行分析，确定本文的技术路线与研究目标。
1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着近年来互联网技术的快速发展，电子商务体系逐渐成熟，成为了我国经济的重要组成部分。各类电商平台正逐渐融入到人民的生活当中，网络购物也逐渐成为人们生活中的一个重要部分[1]-[2]。
据中国互联网络信息中心的数据显示，截止到2021年12月，中国网民的数量规模已达10.32亿人，相比2020年12月增加了4296万人，互联网的普及率高达73.0%，比2020年12月提高了2.6个百分点[3]。截至2021年年底，我国的网购用户规模已达8.42亿，相比于2020年增长了5968万，占网民整体的81.6%。同时，电子商务也推动了一批大型互联网企业的成长，例如淘宝、京东、拼多多等。其中，京东和阿里巴巴集团于2014年相继在美国纳斯达克证券交易所和纽约证券交易所挂牌上市，阿里巴巴和腾讯于2017年首次入围世界500强，京东的排名相比2016年也得到了大幅提升，我国电子商务发展的潜力在世界范围内可见一斑。
在当前背景下，市场对于电子商务软件的需求量仍在上升，如何高效地开发高质量电子商务软件变得尤为重要。然而，随着所需求软件规模的扩大和复杂度的提升，特别是在计算机领域的发展中，软件问题一直存在。首先，软件的发展速度赶不上硬件的发展，不能充分发挥硬件的全部或者说潜在的功能；其次，软件的开发效率较低，大量的人力和物力投入但收效甚微；最后，软件开发成本得不到有效的控制，复杂繁琐的开发增加了相似软件的开发成本[4]。当前，软件复用技术是解决这一问题最为有效的方式。
1.2 国内外研究概况
软件复用的实现涉及的关键技术主要包括软件构件技术、领域工程、软件架构、软件再工程、开放系统、软件工程、CASE技术等[13]。 近年来，国内外学者在软件复用领域取得了非常卓越的成就，例如：美国宇航局戈达德航空航天中心（NASA GSFC）的COTS-based Software Reuse Initiative (CSI)软件复用方案，可以加快开发速度和降低成本，CSI使用基于构件的技术，将可复用的软件构件组装成新的应用程序；中国航空的飞控组件化开发技术平台作为通用的支持平台，为飞控工作提供了融合式、智能化的服务；我国北京大学自主研发的国家重点科技攻关课题青鸟工程在杨芙清院士的带领下,取得了青鸟构件库，构建接口描述语言KSDL等成果[14]-[15]。
在构件的开发应用与组装方面，国内学者进行了一系列的研究，旨在扩展构件技术的应用领域、提升构件的安全稳定等性能以及构件的性能评估。
李长银等人提出利用构件技术和融合容错技术以及软件敏感度分析方法，对嵌入式软件的可靠性进行分析的嵌入式控制软件可靠性分析方法，并在此基础上对构件可靠性度量参数进行评估[16]。黄玉坤等人提出了在基于RISC-V架构和OpenEuler操作系统的软硬件平台上进行COMO构件程序运行与开发环境移植的思路和方法[17]。汪雅君等人提出将构件理论引入情报分析领域来构建情报分析模型，以期为情报分析研究和实践工作提供新的理论依据和方法指导[18]。李国健等人从充电桩开发的角度出发，提出一套适用于充电桩领域的构件模型，在此基础上完成充电桩软件的设计开发[19]
2 基于深度学习的构件分类算法
2.1 研究基础概述
2.1.1 BERT
在数据的预处理过程中，使用Word2Vec模型处理文本存在着不包含语义信息以及无法有效处理过长文本的问题，故本文引入了BERT模型用以解决构件描述文本的词嵌入问题。BERT模型是当前最先进的预训练语言模型之一。
BERT（Bidirectional Encoder Representation from Transformers）[40]能在问答、文本分类、语义相似度等自然语言处理任务中取得很好的表现。在对某个词进行处理时，可以充分考虑词语的上下文信息，从而理解文段的上下文内容。在BERT模型中，输入的文本首先通过一个嵌入层（embedding layer）将每个词汇映射成一个固定维度的向量。然后，这些向量被输入到多个Transformer编码器中进行处理，Transformer编码器会在不同的层次上学习输入文本的不同特征，例如词汇的语义信息、词汇之间的依赖关系等。最后，经过多个Transformer编码器的处理，BERT将生成一个固定长度的向量表示，这个向量表示可以被用于下游任务的分类、回归等。BERT模型的结构图如图2-1所示。
2.2 构件分类算法流程
基于深度学习的方法在构件分类中的流程如图2-2所示，包括数据预处理，特征提取以及标签分类。
文本预处理主要包括分词，去停用词以及词性标注。分词是将连续文本按照一定的规则划分为单个独立的字或词。去停用词用于过滤分词过程中的噪声，类似于特征筛选，用以提高搜索效率。词性标注是根据上下文对将语料库中的词语进行词文本预处理主要包括分词，去停用词以及词性标注。分词是将连续文本按照一定的规则划分为单个独立的字或词。去停用词用于过滤分词过程中的噪声，类似于特征筛选，用以提高搜索效率。词性标注是根据上下文对将语料库中的词语进行词。
3 构件技术在电子商务平台的应用研究 ........................ 24
3.1 构件获取 ............................ 24
3.1.1 电子商务平台系统分析 ............................. 24
3.1.2 系统构件获取 ....................................... 27
4 电子商务平台的设计与实现 ......................... 33
4.1 相关技术概述 ...................................... 33
4.1.1 Springboot .......................... 33
4.1.2 前端模板引擎 ..................... 33
5 总结与展望................................... 55
5.1 全文总结 .................................. 55
5.2 未来展望 ......................................... 56
4 电子商务平台的设计与实现
4.1 相关技术概述
4.1.1 Springboot
Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新开源Java Web框架，其设计目的是简化Spring应用程序的搭建和开发。Spring Boot拥有良好的技术基因，它是Spring Framework的增强版本，通过自动配置和约定优于配置的方式，使得开发人员可以快速地创建基于Spring的应用程序，而无需进行大量的配置。Spring Boot具有高度的开箱即用特性，内置了Tomcat、Jetty、Undertow等常用的Web容器，也内置了许多常用的第三方库和工具，比如Jackson、Slf4j、Logback、JUnit等，使得开发人员可以更加高效地进行应用程序开发。此外，Spring Boot也支持各种数据访问方式，包括JDBC、Hibernate、JPA、MongoDB等，可以轻松地进行数据库操作。Spring Boot还提供了强大的CLI工具和Web界面，使得开发人员可以更加便捷地进行开发和调试。
与普通的Spring项目相比，Spring Boot可以让项目的配置更简化、编码更简化、部署更方便，为开发者提供了开箱即用的良好体验，进一步提升了开发者的开发效率。框架的封装和抽象程度更加完善，也使得代码的复用性更高、项目的可维护性提高、开发和学习成本更低，加快开发进度并最终成为行业内的一套开发标准。
5 总结与展望
5.1 全文总结
本文首先对软件复用领域尤其是构件技术的发展现状进行总结归纳，研究了构件技术在当今的应用场景与应用形式，同时针对构件分类算法的国内外研究现状进行分析，确定本文的技术路线与研究目标。
在构件的分类算法层面，提出基于深度学习的构件分类模型，在构件的表示方式上使用构件功能、使用环境、表示形式、构件粒度及性能刻面五个刻面进行更加准确的描述，在已有的神经网络基础上，使用BERT-TextCNN-BiGRU混合模型提取构件更加准确且全面的的全局特征与局部特征，并使用注意力机制对该特征进行融合，从而提升分类效果。同时设计对比实验对该算法的准确率、精确率、F1值等评价指标与当前的构件分类方法进行对比，验证了该方法相比于当前的构件分类方法有所提升。该方法仍存在的不足之处主要在数据集，由于当前可获得的成品构件及相关描述信息较少，需要使用数据增广技术进行数据扩充，如果可以获得更多更加全面的构件描述信息，可以使该方法的准确率进一步提升。
在构件技术与电子商务平台的结合应用层面，设计了构件的抽取路线和构件组装模型，通过分析现有构件分类标准，定义了该构件库中构件的描述信息，并设计实现了一个构件管理系统用于管理上述构件并设计实验验证了使用构件技术开发电子商务平台的高效、便捷与稳定。
参考文献（略）
