本文主要介绍了一种在线智能打印系统的需求与设计、整体架构设计以及测试的流程。系统使用了O2O的电商模式,通过互联网技术将线下打印店接入线上,并通过微信支付、微信登录、前后端Web技术、快递,实现打印过程的线上化。其中前后端分为用户手机微信端、用户电脑端、商家电脑端、HTTP服务器、WebSocket服务器和图像服务器,使用了 Tornado、Vue.js、MySQL和Redis技术。通过前端与后端的交互,连接实体打印店和自助打印终端,实现了手机微信端和电脑端在线打印的全流程,并通过推荐系统、修正的拉普拉斯算法、人工智能技术,实现打印系统的智能化。本文分析了现有拉普拉斯算法在计算虚化或留白图片的清晰度偏低的问题,提出了一种改进的拉普拉斯算法,对于虚化或留白图片的清晰度有2到4倍的提高,留白越多,修正的幅度越大,并对不清晰的图片使用深度学习技术进行增强,使其更好的满足照片打印的要求。本文介绍了 User-based和Item-based两种推荐算法和余弦、修正余弦、皮尔森三种相似度算法。推荐系统使用了基于时间和距离的混合推荐系统来推荐打印店,通过时间距离构建减指数函数,在皮尔森相似度中加入时间与距离的影响因子,并考虑到用户或项目间交集大小对相似度的影响,利用用户或项目交集大小来加权相似度。推荐系统使用了 K-NN算法并通过时间距离的加权将User-based与Item-based两个推荐系统混合,对比普通的User-based算法,在最佳邻居数量时,平均绝对偏差MAE减少了 0.0196。本文还提出了一种使用WebSocket协议的微信登录方式,通过微信的临时二维码获取扫码用户的OpenID和对应的WebSocket链接,再通过WebSocket连接的方式,发放使用OpenID制作的Cookie字符串,从而绕过微信登录的接口,使登录过程更可控和易于开发。并通过既有的WebSocket模块,设计了使用WebSocket模块通知支付结果的微信支付流程,以WebSocket主动通知取代了浏览器被动的轮询,避免了资源的浪费并保证了通知的实时性。