💡实话实说:

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摘要

随着电子商务的快速发展,个性化推荐系统成为提升用户体验和平台收益的关键技术之一。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据,挖掘用户偏好,实现精准的商品推荐,广泛应用于电商、社交网络和内容平台。传统的推荐系统往往存在冷启动和数据稀疏性问题,而基于SpringBoot和Vue的协同过滤推荐系统能够结合用户-商品交互数据,利用用户相似性和商品相似性计算推荐结果,有效缓解上述问题。该系统不仅提高了推荐准确性,还优化了用户交互体验,为商家和消费者提供了更高效的交易匹配方式。关键词:协同过滤算法、商品推荐、电子商务、用户偏好、个性化推荐。

本系统采用前后端分离架构,后端基于SpringBoot框架实现业务逻辑和推荐算法,前端使用Vue.js构建动态用户界面,数据库采用MySQL存储用户、商品及交互数据。系统核心功能包括用户注册登录、商品浏览、评分记录、协同过滤推荐以及管理后台。协同过滤算法分为基于用户的协同过滤(UserCF)和基于物品的协同过滤(ItemCF),通过计算用户或商品的相似度生成推荐列表。系统还提供接口文档和完整的SQL脚本,便于二次开发和部署。关键词:SpringBoot、Vue.js、MySQL、用户协同过滤、商品协同过滤、接口文档。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表存储用户注册及登录信息,用户ID是该表的主键,注册时间通过函数自动生成,其余字段记录用户基本属性内容,结构表如表3-1所示。

字段名 数据类型 是否为空 描述
user_id BIGINT NOT NULL 用户唯一标识(主键)
username VARCHAR(50) NOT NULL 用户登录名
password_hash VARCHAR(64) NOT NULL 密码哈希值
email VARCHAR(100) NOT NULL 用户邮箱
register_time DATETIME NOT NULL 注册时间
last_login DATETIME NULL 最后登录时间
商品信息数据表

商品信息数据表存储平台商品的基本信息,商品ID是该表的主键,上架时间通过函数自动生成,其余字段记录商品属性内容,结构表如表3-2所示。

字段名 数据类型 是否为空 描述
product_id BIGINT NOT NULL 商品唯一标识(主键)
product_name VARCHAR(100) NOT NULL 商品名称
category VARCHAR(50) NOT NULL 商品分类
price DECIMAL(10,2) NOT NULL 商品价格
stock INT NOT NULL 库存数量
publish_time DATETIME NOT NULL 上架时间
用户行为数据表

用户行为数据表记录用户对商品的浏览、评分及购买行为,行为ID是该表的主键,行为时间通过函数自动生成,其余字段记录用户与商品的交互数据,结构表如表3-3所示。

字段名 数据类型 是否为空 描述
behavior_id BIGINT NOT NULL 行为唯一标识(主键)
user_id BIGINT NOT NULL 关联用户ID
product_id BIGINT NOT NULL 关联商品ID
behavior_type TINYINT NOT NULL 行为类型(1浏览,2评分,3购买)
rating_value FLOAT NULL 评分值(1-5分)
behavior_time DATETIME NOT NULL 行为发生时间

博主介绍:

🎓 江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:

SpringBoot+Vue 协同过滤算法商品推荐系统平台完整项目源码+SQL脚本+接口文档【Java Web毕设】,拿走直接用(附源码,数据库,视频,可提供说明文档(通过AIGC技术包括:MySQL、VueJS、ElementUI、(Python或者Java或者.NET)等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

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:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!
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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