企业级协同过滤算法体育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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蔚来源码二站

30人浏览 · 2026-03-04 05:50:10

蔚来源码二站 · 2026-03-04 05:50:10 发布

系统架构设计### 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促进销售方面发挥着越来越重要的作用。体育商品市场具有用户偏好多样、商品品类繁杂的特点，传统的推荐方法难以满足精准推荐的需求。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据和相似用户群体的偏好，能够有效挖掘用户的潜在兴趣，从而提高推荐准确度。然而，现有的推荐系统在实时性、可扩展性和数据稀疏性处理上仍存在挑战。本研究旨在设计并实现一个基于企业级协同过滤算法的体育商品推荐系统，通过优化算法性能和系统架构，解决上述问题，为体育商品电商平台提供高效的个性化推荐服务。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库实现高效的数据存储与处理。前端使用Vue.js框架构建用户友好的交互界面，后端通过SpringBoot提供RESTful API支持，MyBatis实现数据持久化。系统核心功能包括用户行为数据采集、协同过滤算法实现（基于用户和物品的协同过滤）、实时推荐生成及管理后台。算法层面，通过改进的相似度计算方法和矩阵分解技术提升推荐精度，同时引入冷启动处理机制优化新用户和新商品的推荐效果。系统还提供了商品分类管理、用户偏好分析、推荐结果可视化等功能，为运营决策提供数据支持。

数据表设计

用户行为记录数据表

用户行为记录数据表用于存储用户在平台上的浏览、点击、购买等行为数据，行为类型通过字段标识，时间戳记录行为发生时间。用户ID和商品ID作为外键关联其他表，行为权重用于区分不同行为的重要性，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	说明
behavior_id	BIGINT	主键，行为记录唯一标识
user_id	BIGINT	用户ID
item_id	BIGINT	商品ID
behavior_type	VARCHAR(20)	行为类型（浏览/购买等）
behavior_weight	FLOAT	行为权重（用于算法计算）
action_time	DATETIME	行为发生时间

商品信息数据表

商品信息数据表存储体育商品的基本属性，包括名称、分类、价格等，商品状态标识是否上架，创建时间由系统自动生成，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	说明
item_id	BIGINT	主键，商品唯一标识
item_name	VARCHAR(50)	商品名称
category_id	INT	商品分类ID
price	DECIMAL	商品价格
stock	INT	库存数量
item_status	TINYINT	商品状态（0下架/1上架）
create_time	DATETIME	商品创建时间

用户偏好数据表

用户偏好数据表记录用户对商品分类的偏好评分，通过协同过滤算法动态更新，偏好分数用于生成个性化推荐，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
preference_id	BIGINT	主键，偏好记录唯一标识
user_id	BIGINT	用户ID
category_id	INT	商品分类ID
preference_score	FLOAT	偏好评分（0-5分）
update_time	DATETIME	最后更新时间