一、系统背景与目的

随着电子商务的快速发展和人们健康意识的提高，体育商品市场呈现出蓬勃发展的态势。然而，传统的体育商品销售方式存在商品种类繁多、用户选择困难、个性化需求无法满足等问题。为了解决这些问题，基于Spring Boot的体育商品推荐系统应运而生。该系统旨在通过智能推荐算法，分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户的购物满意度和商家的销售量。

二、技术架构

后端：采用Spring Boot框架构建后端服务，该框架具有自动配置、简洁代码和丰富生态等优势，能够快速构建稳定、可扩展的系统。同时，结合MyBatis持久化框架进行数据库操作，使用MySQL数据库进行数据存储。
前端：可以采用Vue.js等前端技术，结合Element UI等组件库，实现良好的用户体验和交互效果。前端页面设计简洁美观，能够提升用户的购物体验。
算法：系统采用协同过滤算法作为核心推荐算法。协同过滤算法基于用户行为和兴趣的相似性来进行推荐，可以分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种类型。系统可以根据实际情况选择合适的算法类型进行推荐。

部分代码

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

效果图

三、功能模块

用户管理模块：实现用户注册、登录、权限管理等功能。不同角色拥有不同权限，如管理员可以管理用户和商品信息，普通用户可以浏览和购买商品。
商品管理模块：支持商品分类管理、信息增删改查、评论管理等功能。管理员和商家可以发布商品信息，用户可以浏览、评论和购买商品。
推荐系统模块：基于协同过滤算法，为用户提供个性化推荐服务。系统会根据用户的历史行为和偏好，推荐相似的体育商品，提高用户的购物满意度和商家的销售量。
订单管理模块：支持订单查询、订单状态更新等功能。用户可以查看自己的订单状态和历史记录，管理员可以管理所有订单并更新状态。
交流论坛与留言板模块：用户之间可以互动、留言，管理员负责审核内容。这个模块为用户提供了一个交流的平台，增强了用户之间的互动性和参与感。

四、系统特点

个性化推荐：系统采用协同过滤算法，根据用户的历史行为和偏好进行个性化推荐，提高了推荐的准确性和用户的满意度。
高效性：系统采用Spring Boot框架构建，具有高效、可扩展等优势。同时，优化数据库查询和算法，提高了系统的响应速度。
数据安全：系统通过权限管理和数据加密等措施保障用户数据安全。用户可以放心使用系统进行购物和交流。
兼容性：系统支持不同设备和浏览器访问，为用户提供了更加便捷的使用体验。

五、应用效果与展望

基于Spring Boot的体育商品推荐系统已经在实际应用中取得了显著的效果。它不仅提高了用户的购物满意度和商家的销售量，还通过个性化推荐服务增强了用户的购物体验和参与度。未来，随着电子商务技术的不断发展和用户需求的不断变化，该系统将继续优化和完善功能，如增加智能客服、优化推荐算法等，为体育商品销售提供更加全面、高效、便捷的服务。

综上所述，基于Spring Boot的体育商品推荐系统是一个功能完善、性能优越、数据安全、可扩展性强的电商平台。它将为体育商品销售提供更加智能、精准的商品推荐服务，满足现代消费者的需求，促进体育商品市场的增长和发展。