隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，個(gè)性化推薦系統(tǒng)在提升用戶體驗(yàn)和促進(jìn)銷售方面扮演著重要角色。本文結(jié)合協(xié)同過濾算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于SpringBoot和Vue框架的電子產(chǎn)品商城系統(tǒng)，涵蓋了程序開發(fā)、源碼實(shí)現(xiàn)、論文撰寫及計(jì)算機(jī)畢業(yè)設(shè)計(jì)制作的全過程。
一、系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)選型
系統(tǒng)采用前后端分離的架構(gòu)模式。后端基于SpringBoot框架，負(fù)責(zé)業(yè)務(wù)邏輯處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)及協(xié)同過濾推薦算法的實(shí)現(xiàn)；前端使用Vue.js框架，構(gòu)建用戶友好的交互界面。數(shù)據(jù)庫選用MySQL，用于存儲(chǔ)用戶信息、商品數(shù)據(jù)及交互記錄。協(xié)同過濾算法通過分析用戶的歷史行為數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶或商品之間的相似度，從而生成個(gè)性化推薦列表。
二、系統(tǒng)功能模塊
- 用戶管理模塊：包括用戶注冊(cè)、登錄、個(gè)人信息管理及權(quán)限控制。
- 商品管理模塊：支持商品分類、展示、搜索及詳情查看，管理員可對(duì)商品進(jìn)行增刪改查操作。
- 購(gòu)物車與訂單模塊：用戶可將感興趣的商品加入購(gòu)物車，并生成訂單完成購(gòu)買流程。
- 推薦模塊：基于協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶的歷史瀏覽和購(gòu)買記錄，動(dòng)態(tài)推薦相關(guān)電子產(chǎn)品，提升用戶黏性和轉(zhuǎn)化率。
三、協(xié)同過濾算法的實(shí)現(xiàn)
協(xié)同過濾算法分為基于用戶的協(xié)同過濾和基于商品的協(xié)同過濾。在本系統(tǒng)中，我們采用基于商品的協(xié)同過濾，通過計(jì)算商品之間的相似度（如余弦相似度），為目標(biāo)用戶推薦與其歷史偏好相似的商品。具體步驟包括：數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理、相似度計(jì)算、生成推薦列表。算法通過Java實(shí)現(xiàn)，并集成到SpringBoot后端服務(wù)中。
四、開發(fā)與部署
系統(tǒng)開發(fā)遵循模塊化原則，后端使用Maven進(jìn)行依賴管理，前端通過npm構(gòu)建項(xiàng)目。推薦算法部分經(jīng)過測(cè)試優(yōu)化，確保推薦準(zhǔn)確性和效率。部署時(shí)，后端服務(wù)可打包為JAR文件運(yùn)行于Tomcat服務(wù)器，前端靜態(tài)資源部署于Nginx。數(shù)據(jù)庫需預(yù)先配置，并導(dǎo)入初始數(shù)據(jù)。
五、論文與畢業(yè)設(shè)計(jì)應(yīng)用
本系統(tǒng)可作為計(jì)算機(jī)相關(guān)專業(yè)的畢業(yè)設(shè)計(jì)項(xiàng)目，論文內(nèi)容可涵蓋系統(tǒng)需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、算法實(shí)現(xiàn)、測(cè)試驗(yàn)證及性能評(píng)估。通過圖文結(jié)合的方式，展示系統(tǒng)界面、數(shù)據(jù)流圖及推薦效果，增強(qiáng)論文的可讀性和專業(yè)性。
本文實(shí)現(xiàn)的電子產(chǎn)品商城系統(tǒng)不僅滿足了基本的電商功能，還通過協(xié)同過濾算法提供了個(gè)性化推薦，體現(xiàn)了現(xiàn)代Web開發(fā)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合。該系統(tǒng)源碼完整、文檔詳盡，適合作為學(xué)習(xí)和實(shí)踐的參考項(xiàng)目。
