摘要随着互联网技术的快速发展白酒行业逐渐从传统的线下销售模式向线上电商平台转型。黔醉酒业作为区域性白酒品牌亟需通过智能化手段提升销售效率和用户满意度。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和偏好精准推荐符合其需求的产品从而提高转化率和客户黏性。白酒销售系统的开发不仅需要高效的数据管理能力还需结合用户个性化推荐功能以优化购物体验。该系统通过分析用户购买记录、评分数据等实现智能推荐为黔醉酒业的市场拓展提供技术支持。关键词协同过滤算法、白酒销售、推荐系统、用户偏好、电商平台。本系统采用SpringBoot作为后端框架结合Vue.js前端技术实现前后端分离的高效开发模式。数据库选用MySQL确保数据存储的稳定性和可扩展性。系统功能模块包括用户管理、商品管理、订单管理和智能推荐模块其中智能推荐模块基于协同过滤算法实现支持基于用户的协同过滤UserCF和基于物品的协同过滤ItemCF。系统具备响应式布局适配PC端和移动端提供流畅的用户交互体验。此外系统还集成支付接口和数据分析功能便于企业进行销售数据统计和决策优化。关键词SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤、智能推荐。数据表用户信息数据表用户信息数据表存储系统注册用户的基本信息包括用户名、密码、联系方式等用户ID是该表的主键注册时间通过函数自动生成。结构如表3-1所示。字段名数据类型说明user_idBIGINT用户唯一标识主键usernameVARCHAR(50)用户登录名passwordVARCHAR(100)加密存储的密码phone_numberVARCHAR(20)用户手机号registration_timeDATETIME用户注册时间last_login_timeDATETIME最后登录时间商品信息数据表商品信息数据表存储白酒产品的详细信息包括名称、价格、库存等商品ID是该表的主键上架时间通过函数自动生成。结构如表3-2所示。字段名数据类型说明product_idBIGINT商品唯一标识主键product_nameVARCHAR(100)商品名称priceDECIMAL(10,2)商品价格stockINT库存数量categoryVARCHAR(50)商品分类listing_timeDATETIME商品上架时间订单信息数据表订单信息数据表记录用户的购买行为包括订单编号、用户ID、商品ID等订单ID是该表的主键下单时间通过函数自动生成。结构如表3-3所示。字段名数据类型说明order_idBIGINT订单唯一标识主键user_idBIGINT关联用户IDproduct_idBIGINT关联商品IDquantityINT购买数量total_amountDECIMAL(10,2)订单总金额order_timeDATETIME下单时间payment_statusTINYINT支付状态0未支付1已支付博主介绍​简介 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​参与过多个企业级软件项目的设计与开发熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队专注 Java全栈项目、Python 实用工具软件、Web管理系统开发涵盖电商、教育、办公等多个课题的计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导。各类软件项目 30 个累计售出 1000 套。​ 核心服务​提供自主开发的各类软件项目源码及部署服务包括电商平台、在线教育系统、企业办公OA、数据分析等。项目均包含完整文档、演示案例和技术支持可满足学习研究、二次开发或商用的不同需求。​​​​​​​​系统介绍协同过滤算法黔醉酒业白酒销售系统信息管理系统源码-SpringBoot后端Vue前端MySQL【可直接运行】拿走直接用附源码数据库视频可提供说明文档通过AIGC技术包括MySQL、VueJS、ElementUI、Python或者Java或者.NET等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍功能参考截图系统架构参考视频演示请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我网名和签名就是联系方式项目案例参考​