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【2025最新】基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL

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效益的关键技术。传统的商品推荐方式难以满足用户多样化的需求,尤其是在海量商品数据中,如何高效挖掘用户偏好并实现精准推荐成为研究热点。协同过滤算法作为推荐系统的核心算法之一,通过分析用户历史行为数据,挖掘相似用户或商品的潜在关联,能够有效提升推荐的准确性和多样性。本系统基于SpringBoot和Vue框架,结合协同过滤算法,构建了一个高效的商品推荐管理系统,旨在解决传统推荐系统存在的冷启动、数据稀疏性等问题,同时优化用户交互体验。关键词:电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue。

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数据处理,前端使用Vue.js构建动态交互界面,结合MyBatis和MySQL实现高效数据存储与查询。系统功能包括用户管理、商品分类管理、推荐算法实现及数据分析等模块。通过改进的协同过滤算法,系统能够实时计算用户相似度并生成个性化推荐列表,同时支持管理员对推荐结果的调整与优化。系统还集成了数据可视化功能,便于分析用户行为和推荐效果。关键词:SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、数据可视化。

数据表

用户行为记录表

用户行为记录表用于存储用户在平台上的浏览、购买、收藏等行为数据,为协同过滤算法提供基础数据支持。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。结构表如表3-1所示。

字段名数据类型描述
behavior_idBIGINT行为记录主键
user_idBIGINT关联用户ID
product_idBIGINT关联商品ID
behavior_typeVARCHAR(20)行为类型(浏览/购买/收藏)
behavior_timeDATETIME行为发生时间
behavior_weightINT行为权重(用于算法计算)
商品信息表

商品信息表存储平台所有商品的基本信息,包括商品名称、分类、价格等属性,同时包含商品的热度评分用于推荐算法优化。分类ID作为外键关联商品分类表。结构表如表3-2所示。

字段名数据类型描述
product_idBIGINT商品主键
product_nameVARCHAR(100)商品名称
category_idBIGINT商品分类ID
product_priceDECIMAL(10,2)商品价格
product_descTEXT商品描述
heat_scoreINT商品热度评分
create_timeDATETIME商品上架时间
推荐结果表

推荐结果表存储系统生成的个性化推荐列表,包括推荐商品ID、目标用户ID及推荐评分。推荐时间由系统自动记录,推荐评分反映算法对匹配度的量化结果。结构表如表3-3所示。

字段名数据类型描述
recommend_idBIGINT推荐记录主键
user_idBIGINT目标用户ID
product_idBIGINT推荐商品ID
recommend_scoreDECIMAL(5,2)推荐匹配评分
recommend_timeDATETIME推荐生成时间
is_displayedBOOLEAN是否已展示给用户

博主介绍:

🎓 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:

开源免费分享【2025最新】基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL可提供说明文档 可以通过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:





系统架构参考:

视频演示:

可以直接联系我查看详细视频,个性签名!

项目案例参考:


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!!!

http://www.rkmt.cn/news/154727.html

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