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之一。协同过滤算法作为推荐系统中的经典方法能够基于用户历史行为数据挖掘潜在兴趣偏好从而实现精准推荐。传统推荐系统往往面临数据稀疏性、冷启动等问题而基于SpringBoot和Vue的协同过滤算法商品推荐系统通过整合用户-商品交互数据优化推荐逻辑有效缓解了这些问题。该系统结合了前后端分离的架构优势提升了系统的可扩展性和维护性。关键词电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue、MySQL。本系统采用SpringBoot作为后端框架结合Vue.js构建响应式前端界面实现了用户管理、商品推荐、订单处理等核心功能。后端通过MyBatis操作MySQL数据库存储用户行为数据和商品信息并基于用户-商品评分矩阵实现协同过滤算法生成个性化推荐列表。系统支持基于用户的协同过滤UserCF和基于商品的协同过滤ItemCF并通过实时计算更新推荐结果。前端通过Axios与后端交互动态展示推荐商品和用户反馈。系统还集成了权限管理模块确保数据安全性。关键词SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、个性化推荐。数据表设计用户信息数据表用户信息数据表存储用户注册及登录信息用户编号是该表的主键注册时间通过函数自动生成记录用户的基本属性和状态信息结构表如表1所示。表1 用户信息数据表user_info字段名数据类型允许空描述user_idbigint否用户唯一标识主键user_namevarchar(50)否用户昵称user_emailvarchar(100)否用户邮箱user_passwordvarchar(100)否加密后的密码user_avatarvarchar(255)是用户头像URLregister_timedatetime否注册时间last_login_timedatetime是最后登录时间user_statustinyint否用户状态0-正常商品信息数据表商品信息数据表存储商品的基本信息商品编号是该表的主键上架时间通过函数自动生成记录商品的详细属性和分类信息结构表如表2所示。表2 商品信息数据表product_info字段名数据类型允许空描述product_idbigint否商品唯一标识主键product_namevarchar(100)否商品名称product_desctext是商品描述product_pricedecimal(10,2)否商品价格product_categoryvarchar(50)否商品分类product_imagevarchar(255)是商品图片URLpublish_timedatetime否上架时间stock_quantityint否库存数量用户行为数据表用户行为数据表记录用户对商品的交互行为行为编号是该表的主键行为时间通过函数自动生成用于协同过滤算法的数据建模结构表如表3所示。表3 用户行为数据表user_behavior字段名数据类型允许空描述behavior_idbigint否行为唯一标识主键user_idbigint否关联用户IDproduct_idbigint否关联商品IDbehavior_typetinyint否行为类型1-浏览2-购买behavior_scoreint是用户评分1-5分behavior_timedatetime否行为发生时间博主介绍 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、SpringBoot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 核心服务专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑用学生视角理解学生需求提供最贴心的技术帮助。系统介绍开源免费分享基于SpringBootVue的协同过滤算法商品推荐系统管理系统设计与实现【JavaMySQLMyBatis完整源码】可提供说明文档 可以通过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可以直接联系我查看详细视频个性签名项目案例参考最后再唠叨一句可以直接联系我查看详细视频个性签名遇见即是缘欢迎交流你别地能找到的源码我都有