Java SpringBoot+Vue3+MyBatis 协同过滤算法商品推荐系统系统源码

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
email	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：
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：