🎓 一、 选题背景：为什么选这个题？
兄弟们，如果你还在做普通的《校园二手交易平台》，那你大概率只能拿个及格分。为什么？因为闲鱼、转转已经把这个模式做烂了，导师会觉得你只是个CRUD 搬运工。
但是！只要我们在标题里加上“智能推荐”或“协同过滤算法”这几个字，逼格瞬间起飞：
- 技术降维打击：别的同学在讲“怎么增删改查”，你在讲“基于用户行为矩阵的推荐算法”，这就像拿着加特林去打冷兵器战争。
- 解决痛点：解决了二手交易中“东西太多找不到”和“不知道买啥”的痛点，逻辑满分。
- 实现极简：所谓的“算法”，其实就是一条SQL 语句（买了A的人也买了B）。
🏗️ 二、 系统架构设计
为了撑起论文的字数，架构图必须画得像那么回事。我们采用推荐引擎 + 业务系统双核心架构。
1. 技术栈选型
- 后端：Spring Boot 2.7+、MyBatis Plus
- 前端：Vue 3 + Element Plus
- 算法核心：SQL (Item-CF 核心逻辑 implementation)
- 数据库：MySQL 8.0
- 加分项：Redis (缓存热门推荐列表)
2. 系统逻辑架构图 (Mermaid)
这张图的精髓在于把简单的查询包装成了“推荐引擎”。
🛠️ 三、 核心数据库设计
实现协同过滤，我们不需要复杂的 Python 库，只需要两张表：图书表和订单详情表（或者收藏表）。
1. 订单详情表 (sys_order_item)
这张表是算法的数据源。它记录了“谁”买了“什么”。
| 字段名 | 类型 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|---|
id | BIGINT | 主键 | - |
user_id | BIGINT | 用户ID | 谁买的 |
book_id | BIGINT | 图书ID | 买了什么 |
category_id | INT | 分类ID | 兜底推荐用 |
create_time | DATETIME | 下单时间 | - |
2. 图书信息表 (sys_book)
| 字段名 | 类型 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|---|
book_id | BIGINT | 主键 | - |
title | VARCHAR | 书名 | - |
author | VARCHAR | 作者 | - |
category_id | INT | 分类ID | 计算机/文学/教材 |
💻 四、 核心功能实现（算法解密）
这里我们实现一个经典的基于物品的协同过滤 (Item-Based CF)的简化版。
核心逻辑：“喜欢物品 A 的用户，同时也喜欢物品 B”。
转化成 SQL：找到所有买了“当前这本书”的用户，再看看这些用户还买了“哪些其他书”，按出现次数排序。
1. 算法核心 Service (RecommendService.java)
@ServicepublicclassRecommendService{@AutowiredprivateOrderItemMapperorderItemMapper;@AutowiredprivateBookMapperbookMapper;/** * 核心推荐算法接口 * @param bookId 当前用户正在看的书ID * @return 推荐的书籍列表 */publicList<Book>getRecommendations(LongbookId){// 1. 协同过滤推荐 (Item-CF)// 逻辑：找出买了 bookId 的人，还买了啥？List<Long>recommendedBookIds=orderItemMapper.selectCoOccurringBooks(bookId);// 2. 冷启动兜底方案 (Cold Start)// 如果没人买过这本书，算法查不到数据，就退化为"同类目推荐"if(recommendedBookIds.isEmpty()){BookcurrentBook=bookMapper.selectById(bookId);returnbookMapper.selectList(newQueryWrapper<Book>().eq("category_id",currentBook.getCategoryId()).ne("book_id",bookId)// 排除自己.last("LIMIT 5"));// 取前5本}// 3. 根据ID查详情returnbookMapper.selectBatchIds(recommendedBookIds);}}2. 核心 SQL 写法 (OrderItemMapper.xml)
这就是价值 100 分的 SQL 语句。它完成了数据挖掘工程师的工作。
<selectid="selectCoOccurringBooks"resultType="java.lang.Long">SELECT t2.book_id FROM sys_order_item t1 JOIN sys_order_item t2 ON t1.user_id = t2.user_id -- 同一个用户 WHERE t1.book_id = #{bookId} -- 买了当前这本书 AND t2.book_id != #{bookId} -- 排除当前这本书自己 GROUP BY t2.book_id -- 按其他书分组 ORDER BY COUNT(t2.book_id) DESC -- 按共现次数倒序(买的人越多越靠前) LIMIT 5 -- 只推荐前5本</select>📸 五、 运行效果展示 (答辩 PPT 素材)
答辩时，你不需要展示后台代码，要展示前台的“智能”。
- 书籍详情页：
- 左边展示《Java编程思想》。
- 右侧侧边栏：标题叫“猜你喜欢”或者“购买此书的同学也买了”。
- 内容：展示算法推出来的《深入理解JVM》、《高性能MySQL》。
- 话术：“老师，这里不是乱推的，是根据全校同学的真实交易数据计算出来的关联度。”
- 首页“千人千面”：
- 如果用户登录了，根据他最近浏览的分类，展示相关推荐。
- 如果没登录，展示“全站热销榜”（简单的
ORDER BY sales DESC）。
🗣️ 六、 答辩高分话术（防御术）
老师一看到“算法”，肯定会产生兴趣（或者质疑），你要准备好这套说辞：
Q1: 你的协同过滤算法数据量够吗？会有冷启动问题吗？
A (高情商版):"老师，您问到了点子上。协同过滤确实强依赖历史数据。为了解决**‘冷启动’(Cold Start)** 问题，我设计了一套混合推荐策略：
- 当一本书有足够的交易记录时，我使用Item-CF算法，推荐准确度高。
- 当这是一本新上架的书（无交易记录）时，系统会自动降级为基于内容的推荐 (Content-Based)，也就是推荐同分类下的热门书籍。
这样保证了无论数据多少，用户体验都是流畅的。"
Q2: 为什么用 SQL 做算法？性能跟得上吗？
A (务实版):“在校园二手书这个场景下，图书数量通常在万级以内。MySQL 对于百万级数据的 Join 和 Group By 操作是非常高效的，能在毫秒级返回结果。而且，为了进一步提升性能，我可以在 Service 层加入Redis 缓存，将热门书籍的推荐结果缓存 1 小时，避免重复计算。对于毕设场景，这是性价比最高的架构选择。”
总结：
同学，这个项目的核心就在于那个 SQL 语句。
把User-Item 矩阵简化为SQL Join，既省去了学习 Python/TensorFlow 的时间，又能名正言顺地在论文里写“基于协同过滤算法”。这就是**“降维打击”**！
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