协同推荐算法实现的智能商品推荐系统 - [基于springboot +vue]
🛍️ 智能商品推荐系统 - 基于springboot +vue
🚀 项目亮点
欢迎来到未来的购物体验!我们的智能商品推荐系统就像您的私人购物顾问,它能读懂您的心思,了解您的喜好,为您精心挑选最适合的商品。想象一下,打开应用的那一刻,所有展示的商品都是您可能喜欢的,是不是很神奇?这就是我们的魔力所在!
通过分析您的浏览足迹、购物历史和偏好,我们的系统会像老朋友一样了解您,然后从海量商品中为您淘选珍宝。不再需要在商品海洋中迷失,让我们带您直达目的地!
🏗️ 系统架构 - 强大引擎,流畅体验
后端魔法工坊
- ✨ 开发语言:Java - 稳如泰山的企业级选择
- 🔥 框架:Spring Boot - 让开发变得轻松愉快
- 💾 数据库:MySQL - 可靠存储您的每一次点击
- 🔄 ORM框架:MyBatis - 用XML编写SQL,清晰直观
- 🌐 API风格:RESTful - 现代、简洁、易于理解
前端视觉盛宴
- ⚡ 框架:Vue.js - 响应迅速,体验流畅
- 🍎 UI设计:Apple风格 - 简约而不简单,优雅而实用
- 📱 响应式设计:无论手机还是电脑,都能完美呈现,手机体验尤为出色
- 🔍 导航体验:手机端菜单可随心所欲展开缩放,操作得心应手
🌟 核心功能 - 样样精彩
1. 🏷️ 商品管理 - 井井有条
- 商品信息一键管理,增删改查随心所欲
- 商品分类清晰明了,找寻商品如探囊取物
- 商品图片高清展示,视觉享受无与伦比
2. 👤 用户管理 - 贴心服务
- 注册登录简单快捷,一步即可开启购物之旅
- 用户信息安全存储,隐私保护万无一失
- 用户行为智能跟踪,了解您比您更了解自己
3. 🛒 购物车功能 - 便捷体验
- 一键添加心仪商品,购物欲望即刻满足
- 商品数量随心调整,精确控制购物预算
- 不喜欢的商品轻松删除,毫不拖泥带水
- 一键清空购物车,重新开始新的选择
- 全选/取消全选,批量操作省时省力
4. 🧠 推荐算法 - 智能匹配
- 协同过滤推荐:“根据收藏、加入购物车、浏览等行为判断用户偏好…”
- 内容推荐:根据商品特性,发现您的潜在喜好
- 热门商品:紧跟潮流,不错过任何热点
- 新品推荐:第一时间了解最新上架商品
5. 📊 数据分析 - 洞察先机
- 用户行为分析:了解用户,服务用户
- 商品销售分析:掌握市场,把握趋势
- 推荐效果分析:不断优化,精益求精
6、个人中心
7、订单详情
8、商品详情
9、商品收藏
下面展示一些 内联代码片
。
CREATE TABLE `user_behavior` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '行为ID',`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',`behavior_type` varchar(20) NOT NULL COMMENT '行为类型:VIEW-浏览,CART-加入购物车,BUY-购买',`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`behavior_score` decimal(5,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '用户行为权重分数',PRIMARY KEY (`id`),KEY `idx_user` (`user_id`),KEY `idx_product` (`product_id`),KEY `idx_behavior_type` (`behavior_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=113 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户行为表';
📋 数据模型 - 科学设计
商品类别表 (product_category) - 分门别类
CREATE TABLE `product_category` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '类别ID',`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '类别名称',`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',`updated_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='商品类别表';
购物车表 (shopping_cart) - 随心所欲
购物车功能已全面升级!添加、更新、删除、清空、全选/取消全选,所有操作一气呵成,购物体验前所未有的流畅!
💎 技术特点 - 精益求精
-
📱 响应式设计:无论大屏小屏,体验同样出色!特别为手机用户打造极致体验,让购物随时随地,想买就买!
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🧩 模块化架构:系统各部分如积木般完美组合,维护扩展轻而易举,未来升级无忧无虑!
-
🔒 安全防护:用户数据安全至上,多重认证授权机制,让您购物无后顾之忧!
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⚡ 性能优化:响应迅速,加载飞快!特别优化数据库和缓存策略,即使高峰期也能从容应对!
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😊 用户友好:Apple风格的界面设计,简洁优雅,一看就会用,用了就爱上!
代码片段
下面展示一些核心 内联代码片
。
/*** 推荐服务类* 实现基于SVD矩阵分解、协同过滤和内容的推荐系统*/
@Service
public class RecommendationService {@Autowiredprivate UserBehaviorMapper userBehaviorMapper;@Autowiredprivate ProductMapper productMapper;// 推荐结果缓存,避免频繁计算private Map<Integer, List<Product>> userRecommendationCache = new HashMap<>();private long lastCacheUpdateTime = 0;private static final long CACHE_EXPIRY_TIME = 1000 * 60 * 1; // 1分钟缓存过期/*** 获取用户推荐商品* @param userId 用户ID* @param limit 推荐数量限制* @return 推荐商品列表*/public List<Product> getRecommendedProducts(Integer userId, int limit) {// 检查缓存是否有效if (userRecommendationCache.containsKey(userId) && System.currentTimeMillis() - lastCacheUpdateTime < CACHE_EXPIRY_TIME) {List<Product> cachedRecommendations = userRecommendationCache.get(userId);return cachedRecommendations.size() > limit ? cachedRecommendations.subList(0, limit) : cachedRecommendations;}// 获取所有用户行为数据List<UserBehavior> allBehaviors = userBehaviorMapper.findAll();// 如果没有足够的行为数据,返回热门商品if (allBehaviors.size() < 1) {return getPopularProducts(allBehaviors, limit);}// 获取用户的行为数据List<UserBehavior> userBehaviors = userBehaviorMapper.findByUserId(userId);// 如果用户没有任何行为数据,返回热门商品if (userBehaviors.isEmpty()) {return getPopularProducts(allBehaviors, limit);}// 组合多种推荐策略的结果List<Product> recommendations = new ArrayList<>();try {// 1. 基于SVD矩阵分解的推荐List<Product> svdRecommendations = getSVDRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (svdRecommendations != null) {recommendations.addAll(svdRecommendations);}} catch (Exception e) {// 捕获SVD计算中可能出现的异常,不影响其他推荐策略System.err.println("SVD推荐计算出错: " + e.getMessage());}try {// 2. 基于用户的协同过滤推荐List<Product> userCFRecommendations = getUserBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (userCFRecommendations != null) {recommendations.addAll(userCFRecommendations);}} catch (Exception e) {System.err.println("基于用户的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());}try {// 3. 基于物品的协同过滤推荐List<Product> itemCFRecommendations = getItemBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);if (itemCFRecommendations != null) {recommendations.addAll(itemCFRecommendations);}} catch (Exception e) {System.err.println("基于物品的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());}// 去重recommendations = recommendations.stream().distinct().collect(Collectors.toList());// 如果推荐数量不足,补充热门商品if (recommendations.size() < limit) {List<Product> popularProducts = getPopularProducts(allBehaviors, limit - recommendations.size());// 过滤掉已经推荐的商品List<Product> finalRecommendations = recommendations;popularProducts = popularProducts.stream().filter(p -> !finalRecommendations.contains(p)).collect(Collectors.toList());recommendations.addAll(popularProducts);}// 更新缓存userRecommendationCache.put(userId, recommendations);lastCacheUpdateTime = System.currentTimeMillis();return recommendations.size() > limit ? recommendations.subList(0, limit) : recommendations;}
🔧 部署要求 - 简单上手
环境准备 - 基础配置
- JDK 8+ - Java的强大引擎
- MySQL 5.7+ - 可靠的数据存储
- Node.js 12+ - 前端运行环境
- npm 6+ - 包管理工具
部署步骤 - 五步搞定
- 克隆代码库 - 获取最新代码
- 配置数据库 - 连接您的数据源
- 执行SQL脚本 - 初始化数据结构(脚本就在/resources/db目录下)
- 启动后端 - 强大引擎启动
- 启动前端 - 视觉盛宴开启
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