摘要
随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统成为提升用户体验和商业效益的关键技术。传统的商品推荐方式难以满足用户多样化的需求，尤其是在海量商品数据中，如何高效挖掘用户偏好并实现精准推荐成为研究热点。协同过滤算法作为推荐系统的核心算法之一，通过分析用户历史行为数据，挖掘相似用户或商品的潜在关联，能够有效提升推荐的准确性和多样性。本系统基于SpringBoot和Vue框架，结合协同过滤算法，构建了一个高效的商品推荐管理系统，旨在解决传统推荐系统存在的冷启动、数据稀疏性等问题，同时优化用户交互体验。关键词：电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue。
本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现业务逻辑和数据处理，前端使用Vue.js构建动态交互界面，结合MyBatis和MySQL实现高效数据存储与查询。系统功能包括用户管理、商品分类管理、推荐算法实现及数据分析等模块。通过改进的协同过滤算法，系统能够实时计算用户相似度并生成个性化推荐列表，同时支持管理员对推荐结果的调整与优化。系统还集成了数据可视化功能，便于分析用户行为和推荐效果。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、数据可视化。
数据表
用户行为记录表
用户行为记录表用于存储用户在平台上的浏览、购买、收藏等行为数据，为协同过滤算法提供基础数据支持。行为类型通过枚举字段标识，行为时间由系统自动生成，用户ID和商品ID作为外键关联。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| product_id | BIGINT | 关联商品ID |
| behavior_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/购买/收藏） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| behavior_weight | INT | 行为权重（用于算法计算） |
商品信息表
商品信息表存储平台所有商品的基本信息，包括商品名称、分类、价格等属性，同时包含商品的热度评分用于推荐算法优化。分类ID作为外键关联商品分类表。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| product_id | BIGINT | 商品主键 |
| product_name | VARCHAR(100) | 商品名称 |
| category_id | BIGINT | 商品分类ID |
| product_price | DECIMAL(10,2) | 商品价格 |
| product_desc | TEXT | 商品描述 |
| heat_score | INT | 商品热度评分 |
| create_time | DATETIME | 商品上架时间 |
推荐结果表
推荐结果表存储系统生成的个性化推荐列表，包括推荐商品ID、目标用户ID及推荐评分。推荐时间由系统自动记录，推荐评分反映算法对匹配度的量化结果。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| recommend_id | BIGINT | 推荐记录主键 |
| user_id | BIGINT | 目标用户ID |
| product_id | BIGINT | 推荐商品ID |
| recommend_score | DECIMAL(5,2) | 推荐匹配评分 |
| recommend_time | DATETIME | 推荐生成时间 |
| is_displayed | BOOLEAN | 是否已展示给用户 |
博主介绍：
🎓 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：
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功能参考截图：
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视频演示：
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项目案例参考：
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