摘要

随着电子商务的快速发展,个性化推荐系统在提升用户体验和商业价值方面发挥着重要作用。协同过滤算法作为推荐系统的核心技术之一,能够基于用户历史行为数据挖掘潜在兴趣,实现精准的商品推荐。传统的推荐系统往往面临数据稀疏性和冷启动问题,而基于用户和物品的协同过滤算法通过相似度计算和邻居选择,有效缓解了这些挑战。本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的商品推荐系统,结合现代前后端分离架构,为用户提供高效、个性化的购物体验。关键词:电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、用户行为分析、数据稀疏性。

本系统采用Java SpringBoot作为后端框架,Vue3作为前端框架,结合MyBatis实现数据持久化,MySQL作为数据库管理系统,构建了一个前后端分离的商品推荐平台。系统核心功能包括用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单生成以及基于协同过滤算法的个性化推荐模块。后端通过RESTful API与前端交互,确保数据传输的高效性和安全性。协同过滤算法通过分析用户-商品评分矩阵,计算用户或商品之间的相似度,生成推荐列表。系统还集成了实时推荐和离线推荐两种模式,以适应不同场景的需求。关键词:SpringBoot、Vue3、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、RESTful API。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表中,注册时间是通过函数自动获取的内容,用户ID是该表的主键,存储用户的基本信息和登录凭证,结构表如表3-1所示。

字段名 数据类型 说明
user_id BIGINT 用户唯一标识,主键
username VARCHAR(50) 用户名,唯一
password_hash VARCHAR(64) 密码哈希值
email VARCHAR(50) 用户邮箱,唯一
phone_number VARCHAR(20) 用户手机号
register_time TIMESTAMP 用户注册时间
last_login_time TIMESTAMP 最后登录时间
user_status TINYINT 用户状态(0禁用,1启用)
商品信息数据表

商品信息数据表中,上架时间是通过函数自动获取的内容,商品ID是该表的主键,存储商品的详细属性和分类信息,结构表如表3-2所示。

字段名 数据类型 说明
product_id BIGINT 商品唯一标识,主键
product_name VARCHAR(100) 商品名称
category_id INT 商品分类ID
price DECIMAL(10,2) 商品价格
stock_quantity INT 商品库存数量
description TEXT 商品描述
image_url VARCHAR(255) 商品图片链接
shelf_time TIMESTAMP 商品上架时间
sales_volume INT 商品销量
用户行为数据表

用户行为数据表中,行为时间是通过函数自动获取的内容,行为ID是该表的主键,存储用户对商品的交互记录,结构表如表3-3所示。

字段名 数据类型 说明
behavior_id BIGINT 行为记录唯一标识,主键
user_id BIGINT 用户ID
product_id BIGINT 商品ID
behavior_type TINYINT 行为类型(1浏览,2购买)
rating FLOAT 用户评分(1-5星)
behavior_time TIMESTAMP 行为发生时间
session_id VARCHAR(64) 会话标识

博主介绍:

🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发,现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示:
全网粉丝30W+,累计指导毕业设计1000+项目,原创技术文章200+篇,GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务:
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑,用学生视角理解学生需求,提供最贴心的技术帮助。

系统介绍:

直接拿走,意外获得200多套代码,需要的滴我Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 协同过滤算法商品推荐系统系统源码|前后端分离+MySQL数据库(可提供说明文档(通过AIGC

功能参考截图:

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系统架构参考:
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视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

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项目案例参考:
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最后再唠叨一句:

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遇见即是缘,欢迎交流,你别地能找到的源码我都有!!!

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