基于协同过滤算法的商品推荐系统

news2024/9/22 11:53:01

系统展示

用户前台界面

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管理员后台界面

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商家后台界面

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系统背景

随着互联网技术的飞速发展，用户每天面临的信息量呈爆炸式增长，如何有效地筛选出用户感兴趣的内容成为一大挑战。在此背景下，基于协同过滤算法的商品推荐系统应运而生。该系统通过分析用户的历史行为数据，预测用户的未来兴趣，从而为用户推荐可能感兴趣的商品，极大地提升了用户体验和购物效率。

目的意义

基于协同过滤算法的商品推荐系统的目的在于通过智能算法，精准地为用户推荐符合其兴趣和需求的商品。这不仅能够提高用户的购物满意度和忠诚度，还能帮助商家提升销售额和市场竞争力。同时，该系统还能有效解决新用户冷启动问题，即对于没有历史数据的用户，也能根据其有限的行为信息进行初步推荐，逐步建立用户兴趣模型。此外，该系统对于促进电子商务行业的健康发展和创新也具有重要意义。

技术介绍

Vue.js是一款流行的前端JavaScript框架，以其简洁、灵活和高效的特点受到广泛欢迎。Vue通过组件化的方式构建用户界面，使得开发者可以将复杂的页面拆分成多个独立、可复用的组件，从而提高开发效率和可维护性。Vue还提供了响应式数据绑定和虚拟DOM技术，能够自动追踪数据的变化并高效更新DOM，实现流畅的用户交互体验。此外，Vue还具备丰富的生态系统和活跃的社区支持，为开发者提供了大量的插件、工具和教程资源，助力开发者快速构建现代化的Web应用程序。

目录参考

1 绪论
1.1 研究背景
1.2 目的和意义
1.3 研究内容
2 相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S结构
2.3 MySQL数据库介绍
2.4 SpringBoot框架介绍
2.5 Vue框架介绍
3 系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 运行可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.4 系统功能分析
4 系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5 系统实现
5.1 用户前台设计与实现
5.2 管理员后台的设计与实现
6 系统测试
6.1 系统测试的特点
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.3 测试结果分析

代码展示

package com.dao;

import com.entity.CartEntity;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.BaseMapper;
import java.util.List;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.plugins.pagination.Pagination;

import org.apache.ibatis.annotations.Param;
import com.entity.vo.CartVO;
import com.entity.view.CartView;

public interface CartDao extends BaseMapper<CartEntity> {
	
	List<CartVO> selectListVO(@Param("ew") Wrapper<CartEntity> wrapper);
	
	CartVO selectVO(@Param("ew") Wrapper<CartEntity> wrapper);
	
	List<CartView> selectListView(@Param("ew") Wrapper<CartEntity> wrapper);

	List<CartView> selectListView(Pagination page,@Param("ew") Wrapper<CartEntity> wrapper);
	
	CartView selectView(@Param("ew") Wrapper<CartEntity> wrapper);
	
}