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摘要
随着电子商务的快速发展，在线购物已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。购物推荐网站作为电商平台的重要组成部分，能够通过个性化推荐算法帮助用户快速找到符合其偏好的商品，提升购物体验和平台转化率。然而，传统的购物推荐系统往往存在推荐精准度不足、系统响应速度慢、用户体验不佳等问题。因此，开发一个高效、稳定且具备个性化推荐功能的购物推荐网站信息管理系统具有重要的现实意义。该系统旨在通过整合用户行为数据、商品信息及推荐算法，构建一个智能化的购物推荐平台，为用户提供更加精准和便捷的购物服务。关键词：电子商务、购物推荐、个性化推荐、信息管理系统、用户体验。
本系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js前端技术和MySQL数据库，实现了购物推荐网站的核心功能。系统主要包括用户管理、商品管理、推荐算法三大模块。用户管理模块支持用户注册、登录、个人信息维护及历史行为记录；商品管理模块涵盖商品分类、商品详情展示及库存管理；推荐算法模块基于协同过滤和内容推荐技术，为用户生成个性化推荐列表。系统采用RESTful API设计，前后端分离，确保高内聚低耦合。此外，系统还集成了JWT身份验证、Redis缓存优化等技术，提升了系统的安全性和性能。关键词：SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤、内容推荐、RESTful API、JWT、Redis。
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，用户ID是该表的主键，存储用户的基本信息及账户状态，结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识（主键） |
| username | VARCHAR(50) | 用户名 |
| password | VARCHAR(100) | 加密后的密码 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| phone | VARCHAR(20) | 手机号码 |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login_time | DATETIME | 最后一次登录时间 |
| status | TINYINT | 账户状态（0-正常，1-冻结） |
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，商品ID是该表的主键，存储商品的详细属性及库存信息，结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| 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 | INT | 库存数量 |
| description | TEXT | 商品描述 |
| image_url | VARCHAR(255) | 商品图片链接 |
| shelf_time | DATETIME | 上架时间 |
| sales_volume | INT | 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，行为ID是该表的主键，记录用户的浏览、收藏、购买等行为，结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为唯一标识（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-收藏，3-购买） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| score | INT | 评分（仅购买行为有效） |
博主介绍：
🎓 江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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系统介绍：
直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我购物推荐网站信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】（可提供说明文档（通过AIGC）
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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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！
