隨著電子商務的快速發(fā)展，個性化推薦系統(tǒng)在提升用戶體驗和促進銷售方面扮演著重要角色。本文結合協(xié)同過濾算法，設計并實現(xiàn)了一個基于SpringBoot和Vue框架的電子產(chǎn)品商城系統(tǒng)，涵蓋了程序開發(fā)、源碼實現(xiàn)、論文撰寫及計算機畢業(yè)設計制作的全過程。
一、系統(tǒng)架構與技術選型
系統(tǒng)采用前后端分離的架構模式。后端基于SpringBoot框架，負責業(yè)務邏輯處理、數(shù)據(jù)存儲及協(xié)同過濾推薦算法的實現(xiàn)；前端使用Vue.js框架，構建用戶友好的交互界面。數(shù)據(jù)庫選用MySQL，用于存儲用戶信息、商品數(shù)據(jù)及交互記錄。協(xié)同過濾算法通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，計算用戶或商品之間的相似度，從而生成個性化推薦列表。
二、系統(tǒng)功能模塊
- 用戶管理模塊：包括用戶注冊、登錄、個人信息管理及權限控制。
- 商品管理模塊：支持商品分類、展示、搜索及詳情查看，管理員可對商品進行增刪改查操作。
- 購物車與訂單模塊：用戶可將感興趣的商品加入購物車，并生成訂單完成購買流程。
- 推薦模塊：基于協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶的歷史瀏覽和購買記錄，動態(tài)推薦相關電子產(chǎn)品，提升用戶黏性和轉化率。
三、協(xié)同過濾算法的實現(xiàn)
協(xié)同過濾算法分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于商品的協(xié)同過濾。在本系統(tǒng)中，我們采用基于商品的協(xié)同過濾，通過計算商品之間的相似度（如余弦相似度），為目標用戶推薦與其歷史偏好相似的商品。具體步驟包括：數(shù)據(jù)收集與預處理、相似度計算、生成推薦列表。算法通過Java實現(xiàn)，并集成到SpringBoot后端服務中。
四、開發(fā)與部署
系統(tǒng)開發(fā)遵循模塊化原則，后端使用Maven進行依賴管理，前端通過npm構建項目。推薦算法部分經(jīng)過測試優(yōu)化，確保推薦準確性和效率。部署時，后端服務可打包為JAR文件運行于Tomcat服務器，前端靜態(tài)資源部署于Nginx。數(shù)據(jù)庫需預先配置，并導入初始數(shù)據(jù)。
五、論文與畢業(yè)設計應用
本系統(tǒng)可作為計算機相關專業(yè)的畢業(yè)設計項目，論文內(nèi)容可涵蓋系統(tǒng)需求分析、架構設計、算法實現(xiàn)、測試驗證及性能評估。通過圖文結合的方式，展示系統(tǒng)界面、數(shù)據(jù)流圖及推薦效果，增強論文的可讀性和專業(yè)性。
本文實現(xiàn)的電子產(chǎn)品商城系統(tǒng)不僅滿足了基本的電商功能，還通過協(xié)同過濾算法提供了個性化推薦，體現(xiàn)了現(xiàn)代Web開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘技術的結合。該系統(tǒng)源碼完整、文檔詳盡，適合作為學習和實踐的參考項目。
