摘要
随着电子商务的快速发展，企业级购物推荐系统成为提升用户体验和销售转化率的关键工具。传统的购物网站往往缺乏个性化推荐功能，导致用户难以快速找到符合需求的商品，从而降低了用户粘性和购买意愿。基于大数据分析和人工智能技术的推荐系统能够根据用户的历史行为、偏好和实时交互数据，生成精准的推荐结果，从而显著提升用户体验和商业价值。本研究旨在设计并实现一个高效、可扩展的企业级购物推荐系统，通过整合多源数据（如用户画像、商品属性、交易记录等），构建动态推荐模型，满足不同场景下的个性化需求。关键词：电子商务、个性化推荐、用户画像、大数据分析、人工智能。
本研究采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构和MySQL数据库，构建了一个功能完善的企业级购物推荐网站管理系统。系统前端使用Vue框架实现动态交互界面，后端通过SpringBoot提供高性能的RESTful API服务，MyBatis作为ORM框架实现数据持久化。系统核心功能包括用户行为分析、商品分类管理、实时推荐引擎和订单处理模块。其中，推荐引擎基于协同过滤和内容过滤算法，结合用户实时行为数据生成个性化推荐列表。系统还支持多维度数据分析，为运营决策提供数据支持。关键词：SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL、协同过滤、内容过滤。
数据表
用户行为记录数据表
用户行为记录数据表中，行为ID是主键，记录用户与商品的交互行为（如浏览、收藏、购买等），行为时间通过函数自动获取。该表用于存储用户行为数据，为推荐算法提供原始输入。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为ID（主键） |
| user_code | VARCHAR(50) | 用户唯一标识 |
| item_sku | VARCHAR(50) | 商品SKU编码 |
| action_type | TINYINT | 行为类型（1浏览，2收藏） |
| action_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| device_info | VARCHAR(100) | 设备信息 |
商品属性数据表
商品属性数据表中，商品ID是主键，存储商品的基本信息和分类标签。该表用于管理商品数据，支持推荐算法的内容过滤模块。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| item_id | BIGINT | 商品ID（主键） |
| item_sku | VARCHAR(50) | 商品SKU编码 |
| item_name | VARCHAR(100) | 商品名称 |
| category_tag | VARCHAR(50) | 商品分类标签 |
| price_value | DECIMAL(10,2) | 商品价格 |
| stock_count | INT | 库存数量 |
推荐结果数据表
推荐结果数据表中，推荐ID是主键，存储系统生成的个性化推荐列表。该表用于记录推荐结果，支持实时更新和效果分析。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| recommend_id | BIGINT | 推荐ID（主键） |
| user_code | VARCHAR(50) | 用户唯一标识 |
| item_sku | VARCHAR(50) | 推荐商品SKU编码 |
| recommend_score | FLOAT | 推荐评分 |
| generate_time | DATETIME | 推荐生成时间 |
| expire_time | DATETIME | 推荐过期时间 |
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：
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系统介绍：
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功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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