摘要
随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统在提升用户体验和商业价值方面发挥着重要作用。协同过滤算法作为推荐系统的核心技术之一，能够基于用户历史行为数据挖掘潜在兴趣，实现精准的商品推荐。传统的推荐系统往往面临数据稀疏性和冷启动问题，而基于用户和物品的协同过滤算法通过相似度计算和邻居选择，有效缓解了这些挑战。本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的商品推荐系统，结合现代前后端分离架构，为用户提供高效、个性化的购物体验。关键词：电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、用户行为分析、数据稀疏性。
本系统采用Java SpringBoot作为后端框架，Vue3作为前端框架，结合MyBatis实现数据持久化，MySQL作为数据库管理系统，构建了一个前后端分离的商品推荐平台。系统核心功能包括用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单生成以及基于协同过滤算法的个性化推荐模块。后端通过RESTful API与前端交互，确保数据传输的高效性和安全性。协同过滤算法通过分析用户-商品评分矩阵，计算用户或商品之间的相似度，生成推荐列表。系统还集成了实时推荐和离线推荐两种模式，以适应不同场景的需求。关键词：SpringBoot、Vue3、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、RESTful API。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表中，注册时间是通过函数自动获取的内容，用户ID是该表的主键，存储用户的基本信息和登录凭证，结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户名，唯一 |
| password_hash | VARCHAR(64) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(50) | 用户邮箱，唯一 | |
| phone_number | VARCHAR(20) | 用户手机号 |
| register_time | TIMESTAMP | 用户注册时间 |
| last_login_time | TIMESTAMP | 最后登录时间 |
| user_status | TINYINT | 用户状态（0禁用，1启用） |
商品信息数据表
商品信息数据表中，上架时间是通过函数自动获取的内容，商品ID是该表的主键，存储商品的详细属性和分类信息，结构表如表3-2所示。
| 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 | 商品库存数量 |
| description | TEXT | 商品描述 |
| image_url | VARCHAR(255) | 商品图片链接 |
| shelf_time | TIMESTAMP | 商品上架时间 |
| sales_volume | INT | 商品销量 |
用户行为数据表
用户行为数据表中，行为时间是通过函数自动获取的内容，行为ID是该表的主键，存储用户对商品的交互记录，结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录唯一标识，主键 |
| user_id | BIGINT | 用户ID |
| product_id | BIGINT | 商品ID |
| behavior_type | TINYINT | 行为类型（1浏览，2购买） |
| rating | FLOAT | 用户评分（1-5星） |
| behavior_time | TIMESTAMP | 行为发生时间 |
| session_id | VARCHAR(64) | 会话标识 |
博主介绍：
🎓 东南大学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：
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功能参考截图：
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