【毕业设计】SpringBoot+Vue+MySQL 协同过滤算法商品推荐系统平台源码+数据库+论文+部署文档
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摘要
随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统已成为提升用户体验和商业效益的重要手段。传统的推荐方式难以满足用户多样化的需求，协同过滤算法通过分析用户历史行为和偏好，能够有效预测用户兴趣并推荐相关商品。本研究基于SpringBoot+Vue+MySQL技术栈，设计并实现了一个商品推荐系统平台，旨在解决传统推荐系统在数据稀疏性和冷启动问题上的局限性。系统通过用户行为数据的收集与分析，结合协同过滤算法，实现精准推荐，从而提高用户满意度和平台转化率。关键词：电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MySQL。
本研究采用前后端分离架构，前端使用Vue.js框架实现动态交互界面，后端基于SpringBoot提供RESTful API支持，数据库采用MySQL存储用户行为数据和商品信息。系统功能包括用户注册登录、商品浏览、收藏与购买行为记录、基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。通过实时计算用户相似度和商品相似度，系统能够动态调整推荐结果，确保推荐的准确性和实时性。此外，系统还提供了管理员后台管理功能，支持商品信息管理和用户行为数据分析。关键词：前后端分离、RESTful API、用户行为分析、实时推荐、后台管理。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储用户的基本信息及行为偏好，注册时间通过函数自动生成，用户ID是该表的主键，记录用户的账户属性及行为特征，结构表如表1所示。
表1 用户信息数据表 (user_info)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(64) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(50) | 用户邮箱 | |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login_time | DATETIME | 最近登录时间 |
| preference_tags | JSON | 用户偏好标签（如类别偏好） |
商品信息数据表
商品信息数据表存储平台商品的详细属性，创建时间由系统自动记录，商品ID为主键，包含商品的基本信息和销售数据，结构表如表2所示。
表2 商品信息数据表 (product_info)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| product_id | BIGINT | 商品唯一标识，主键 |
| product_name | VARCHAR(100) | 商品名称 |
| category_id | INT | 商品分类ID |
| price | DECIMAL(10,2) | 商品价格 |
| stock_quantity | INT | 库存数量 |
| description | TEXT | 商品描述 |
| create_time | DATETIME | 商品上架时间 |
| sales_volume | INT | 累计销量 |
用户行为记录数据表
用户行为记录数据表用于存储用户的浏览、收藏、购买等行为数据，行为时间由系统自动生成，记录ID为主键，关联用户和商品信息，结构表如表3所示。
表3 用户行为记录数据表 (user_behavior)
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录ID，主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| product_id | BIGINT | 关联商品ID |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/收藏/购买） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| behavior_weight | INT | 行为权重（用于算法计算） |
博主介绍：
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：
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功能参考截图：
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视频演示：
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项目案例参考：
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