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协同推荐算法实现的智能商品推荐系统 - [基于springboot +vue]

news 来源：原创 2025/5/15 8:31:36

🛍️ 智能商品推荐系统 - 基于springboot +vue

🚀 项目亮点

欢迎来到未来的购物体验！我们的智能商品推荐系统就像您的私人购物顾问，它能读懂您的心思，了解您的喜好，为您精心挑选最适合的商品。想象一下，打开应用的那一刻，所有展示的商品都是您可能喜欢的，是不是很神奇？这就是我们的魔力所在！

通过分析您的浏览足迹、购物历史和偏好，我们的系统会像老朋友一样了解您，然后从海量商品中为您淘选珍宝。不再需要在商品海洋中迷失，让我们带您直达目的地！

🏗️ 系统架构 - 强大引擎，流畅体验

后端魔法工坊

✨ 开发语言：Java - 稳如泰山的企业级选择
🔥 框架：Spring Boot - 让开发变得轻松愉快
💾 数据库：MySQL - 可靠存储您的每一次点击
🔄 ORM框架：MyBatis - 用XML编写SQL，清晰直观
🌐 API风格：RESTful - 现代、简洁、易于理解

前端视觉盛宴

⚡ 框架：Vue.js - 响应迅速，体验流畅
🍎 UI设计：Apple风格 - 简约而不简单，优雅而实用
📱 响应式设计：无论手机还是电脑，都能完美呈现，手机体验尤为出色
🔍 导航体验：手机端菜单可随心所欲展开缩放，操作得心应手

🌟 核心功能 - 样样精彩

在这里插入图片描述

1. 🏷️ 商品管理 - 井井有条

商品信息一键管理，增删改查随心所欲
商品分类清晰明了，找寻商品如探囊取物
商品图片高清展示，视觉享受无与伦比

2. 👤 用户管理 - 贴心服务

注册登录简单快捷，一步即可开启购物之旅
用户信息安全存储，隐私保护万无一失
用户行为智能跟踪，了解您比您更了解自己

3. 🛒 购物车功能 - 便捷体验

一键添加心仪商品，购物欲望即刻满足
商品数量随心调整，精确控制购物预算
不喜欢的商品轻松删除，毫不拖泥带水
一键清空购物车，重新开始新的选择
全选/取消全选，批量操作省时省力

4. 🧠 推荐算法 - 智能匹配

协同过滤推荐：“根据收藏、加入购物车、浏览等行为判断用户偏好…”
内容推荐：根据商品特性，发现您的潜在喜好
热门商品：紧跟潮流，不错过任何热点
新品推荐：第一时间了解最新上架商品

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5. 📊 数据分析 - 洞察先机

用户行为分析：了解用户，服务用户
商品销售分析：掌握市场，把握趋势
推荐效果分析：不断优化，精益求精

6、个人中心

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7、订单详情

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8、商品详情

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9、商品收藏

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下面展示一些 内联代码片。

CREATE TABLE `user_behavior` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '行为ID',`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',`behavior_type` varchar(20) NOT NULL COMMENT '行为类型：VIEW-浏览，CART-加入购物车，BUY-购买',`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`behavior_score` decimal(5,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '用户行为权重分数',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_user` (`user_id`),KEY `idx_product` (`product_id`),KEY `idx_behavior_type` (`behavior_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=113 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户行为表';

📋 数据模型 - 科学设计

商品类别表 (product_category) - 分门别类

CREATE TABLE `product_category` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '类别ID',`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '类别名称',`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='商品类别表';

购物车表 (shopping_cart) - 随心所欲

购物车功能已全面升级！添加、更新、删除、清空、全选/取消全选，所有操作一气呵成，购物体验前所未有的流畅！

💎 技术特点 - 精益求精

📱 响应式设计：无论大屏小屏，体验同样出色！特别为手机用户打造极致体验，让购物随时随地，想买就买！
🧩 模块化架构：系统各部分如积木般完美组合，维护扩展轻而易举，未来升级无忧无虑！
🔒 安全防护：用户数据安全至上，多重认证授权机制，让您购物无后顾之忧！
⚡ 性能优化：响应迅速，加载飞快！特别优化数据库和缓存策略，即使高峰期也能从容应对！
😊 用户友好：Apple风格的界面设计，简洁优雅，一看就会用，用了就爱上！

代码片段

下面展示一些核心 内联代码片。


/*** 推荐服务类* 实现基于SVD矩阵分解、协同过滤和内容的推荐系统*/
@Service
public class RecommendationService {@Autowiredprivate UserBehaviorMapper userBehaviorMapper;@Autowiredprivate ProductMapper productMapper;// 推荐结果缓存，避免频繁计算private Map<Integer, List<Product>> userRecommendationCache = new HashMap<>();private long lastCacheUpdateTime = 0;private static final long CACHE_EXPIRY_TIME = 1000 * 60 * 1; // 1分钟缓存过期/*** 获取用户推荐商品* @param userId 用户ID* @param limit 推荐数量限制* @return 推荐商品列表*/public List<Product> getRecommendedProducts(Integer userId, int limit) {// 检查缓存是否有效if (userRecommendationCache.containsKey(userId) && System.currentTimeMillis() - lastCacheUpdateTime < CACHE_EXPIRY_TIME) {List<Product> cachedRecommendations = userRecommendationCache.get(userId);return cachedRecommendations.size() > limit ? cachedRecommendations.subList(0, limit) : cachedRecommendations;}// 获取所有用户行为数据List<UserBehavior> allBehaviors = userBehaviorMapper.findAll();// 如果没有足够的行为数据，返回热门商品if (allBehaviors.size() < 1) {return getPopularProducts(allBehaviors, limit);}// 获取用户的行为数据List<UserBehavior> userBehaviors = userBehaviorMapper.findByUserId(userId);// 如果用户没有任何行为数据，返回热门商品if (userBehaviors.isEmpty()) {return getPopularProducts(allBehaviors, limit);}// 组合多种推荐策略的结果List<Product> recommendations = new ArrayList<>();try {// 1. 基于SVD矩阵分解的推荐List<Product> svdRecommendations = getSVDRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (svdRecommendations != null) {recommendations.addAll(svdRecommendations);}} catch (Exception e) {// 捕获SVD计算中可能出现的异常，不影响其他推荐策略System.err.println("SVD推荐计算出错: " + e.getMessage());}try {// 2. 基于用户的协同过滤推荐List<Product> userCFRecommendations = getUserBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (userCFRecommendations != null) {recommendations.addAll(userCFRecommendations);}} catch (Exception e) {System.err.println("基于用户的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());}try {// 3. 基于物品的协同过滤推荐List<Product> itemCFRecommendations = getItemBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (itemCFRecommendations != null) {recommendations.addAll(itemCFRecommendations);}} catch (Exception e) {System.err.println("基于物品的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());}// 去重recommendations = recommendations.stream().distinct().collect(Collectors.toList());// 如果推荐数量不足，补充热门商品if (recommendations.size() < limit) {List<Product> popularProducts = getPopularProducts(allBehaviors, limit - recommendations.size());// 过滤掉已经推荐的商品List<Product> finalRecommendations = recommendations;popularProducts = popularProducts.stream().filter(p -> !finalRecommendations.contains(p)).collect(Collectors.toList());recommendations.addAll(popularProducts);}// 更新缓存userRecommendationCache.put(userId, recommendations);lastCacheUpdateTime = System.currentTimeMillis();return recommendations.size() > limit ? recommendations.subList(0, limit) : recommendations;}