电子商务中的可信度问题一直备受关注。团购作为电子商务的一种新兴模式,具有爆发迅速、范围极广、折扣超低等特征,同样也伴随着严重的可信问题。在开放的平台上提高交易可靠性的一种方法是利用社区建立声誉体系,以帮助评估可信性和预测商家未来的行为。本文针对目前团购网站所出现的网络团购可信度低的问题,面向用户设计和实现了一个可信任的、可分享的、可定向传播的团购门户平台。该平台结合社会化网络的理念,基于本文设计的社会网络的团购推荐模型,利用社会化网络的特点优化团购导航,并进一步进行需求分析、设计和实现。本文的主要内容如下：首先,本文介绍了课题相关的技术背景,包括团购导航平台的简介、现状调研、社会网络的理论基础、Web 2.0及其主流技术等,并在此基础上分析了社会化团购门户出现的理论依据和现实依据。其次,本文提出了一种社会化团购推荐模型。该模型基于社会化网络研究团购网络中的推荐问题,综合考虑了社会化网络中用户之间的关系远近、中间节点的社会影响力、好友的购物经验值、用户和网站之间的交易历史记录等因素,通过模型函数可以计算出用户在社会化团购网络中的推荐信息的强度。本文将模型应用于电子商务的仿真数据实验,模型的可行性和有效性得到证明。基于以上研究,本文搭建了具有社会化属性的团购门户平台系统,该系统包括四个主要功能模块,分别是个人信息管理、好友关系管理、团购商品管理和交易信息管理。本文主要描述了系统的需求分析、详细设计和功能实现,包括功能描述、系统流程图、用户界面设计、数据结构、消息顺序图等几部分。之后,论文说明了社会化团购门户平台系统的测试与演示环境,并说明其测试用例和测试结果演示。在文章最后的总结部分,说明了本研究存在的不足和仍需进一步改进的工作,并将论文作者在硕士研究生期间的工作情况进行总结。