企业级协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】

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679人浏览 · 2025-12-26 11:09:54

qq3_910946292 · 2025-12-26 11:09:54 发布

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商业价值的关键技术。传统的推荐方法难以应对海量用户行为数据的处理需求，尤其是在企业级应用中，对算法的实时性和准确性要求更高。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，挖掘用户偏好和商品相似性，能够有效解决信息过载问题。然而，传统协同过滤算法面临数据稀疏性、冷启动和可扩展性等挑战。本研究旨在设计并实现一套基于协同过滤算法的企业级商品推荐系统，结合现代技术框架优化算法性能，提升推荐结果的准确性和实时性，为企业提供高效的个性化推荐解决方案。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库实现前后端分离的高效开发模式。SpringBoot提供稳定的后端服务支持，Vue框架构建动态交互式前端界面，MyBatis实现灵活的数据持久化操作。系统核心功能包括用户行为数据采集、协同过滤算法实现（基于用户和商品的混合推荐）、实时推荐计算以及可视化数据分析。通过改进的相似度计算方法和分布式计算优化，系统能够高效处理大规模数据，并支持动态更新推荐结果。关键词包括：协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL。

数据表

用户行为记录数据表

用户行为数据表存储用户在平台上的交互行为，包括浏览、点击、购买等操作记录。行为类型通过枚举字段标识，行为时间由系统自动生成，用户ID和商品ID作为外键关联其他表。该表用于分析用户偏好并作为协同过滤算法的输入数据，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	描述
behavior_id	BIGINT	行为记录唯一标识（主键）
user_uuid	VARCHAR(36)	用户唯一标识
product_code	VARCHAR(64)	商品编码
action_type	TINYINT	行为类型（1浏览，2购买）
action_time	DATETIME	行为发生时间
device_info	VARCHAR(128)	用户设备信息

商品特征数据表

商品特征数据表存储商品的基本属性及特征向量，用于计算商品相似度。特征向量通过算法预处理生成，支持基于内容的推荐和混合推荐策略。商品分类和标签字段用于多维度分析，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	描述
item_id	BIGINT	商品唯一标识（主键）
item_name	VARCHAR(100)	商品名称
category_tag	VARCHAR(50)	商品分类标签
feature_vector	TEXT	商品特征向量（JSON格式）
sales_volume	INT	商品销量
update_time	DATETIME	最后更新时间

推荐结果数据表

推荐结果数据表存储系统生成的个性化推荐列表，包括用户ID、推荐商品列表及推荐权重。推荐时间记录生成时间，便于后续分析和时效性验证。该表支持实时推荐和离线批量推荐两种模式，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	描述
recommend_id	BIGINT	推荐记录唯一标识（主键）
user_uuid	VARCHAR(36)	用户唯一标识
item_list	TEXT	推荐商品ID列表（JSON）
recommend_score	FLOAT	推荐权重分值
generate_time	DATETIME	推荐生成时间
expire_time	DATETIME	推荐过期时间

博主介绍：

🌟 个人简介
CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者，深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、Spring
Boot微服务架构、前后端分离解决方案，以及学术项目的工程化实践。
📊 影响力数据
全平台粉丝突破30万+ 成功指导完成毕业设计项目1000+个发表原创技术深度文章200+篇 GitHub开源项目累计获得5K+星标认可

🎯 专业服务
提供全方位毕业设计解决方案，从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑，始终以学生视角出发，深度理解学习痛点，致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。

系统介绍：