网上商城是目前B2C(Business to Customer)电子商务的一种主要形式,可以让人们通过互联网络直接进行网上购物和网上支付,并通过电子商务的配送系统直接得到所购买的商品。促销在网上商城中具有举足轻重的地位,它是网上商城保证销售额的重要手段。随着电子商务技术的飞速发展,越来越多的商家意识到人工生成的促销缺乏科学依据,不能很好地起到提升销售额的作用,因此根据销售历史数据生成促销已引起了研究人员的重视。此外,目前的单点登录技术过于烦琐,实施起来也相对复杂。针对以上问题,本文对促销和单点登录进行了研究。本文首先介绍了研究背景和研究目的,并介绍了课题用到的相关技术和思想,主要包括单点登录技术,网络安全技术,数据挖掘技术及控制论中的反馈控制思想。接着本文分析了系统需求,确定了系统的两大模块:单点登录模块和促销模块,然后又根据需求完成了系统设计工作。单点登录模块采用了基于广播的模式,即用户登录成功后,将用户登录的信息通过发广播到所有可信赖的应用,并结合RSA、MD5及DES算法,对广播的信息进行数据加密及数字签名,自定义了广播过程中的消息格式。促销模块设计了7种类型的促销,它们的设计方案结合数据挖掘技术及反馈控制思想,通过对历史数据的分析,再结合业务需求生成促销。值得一提的是最有价值客户的促销及基于关联分析的分类组合促销。其中,最有价值客户的促销采用K-Means算法分析客户购买偏好并对其聚类,基于关联分析的分类组合促销选取Apriori算法分析关联,将数据挖掘的理论与实际项目紧密结合。最后,本文以最有价值客户的促销为例,讲述了单元测试,集成测试及性能测试,结果满足业务要求。最有价值客户的促销及基于关联分析的分类组合促销是系统的创新点,具有很好的参考价值。