🛍️ 智能商品推荐系统 - 基于springboot +vue
🚀 项目亮点
欢迎来到未来的购物体验！我们的智能商品推荐系统就像您的私人购物顾问，它能读懂您的心思，了解您的喜好，为您精心挑选最适合的商品。想象一下，打开应用的那一刻，所有展示的商品都是您可能喜欢的，是不是很神奇？这就是我们的魔力所在！
通过分析您的浏览足迹、购物历史和偏好，我们的系统会像老朋友一样了解您，然后从海量商品中为您淘选珍宝。不再需要在商品海洋中迷失，让我们带您直达目的地！
🏗️ 系统架构 - 强大引擎，流畅体验
后端魔法工坊
- ✨ 开发语言：Java - 稳如泰山的企业级选择
- 🔥 框架：Spring Boot - 让开发变得轻松愉快
- 💾 数据库：MySQL - 可靠存储您的每一次点击
- 🔄 ORM框架：MyBatis - 用XML编写SQL，清晰直观
- 🌐 API风格：RESTful - 现代、简洁、易于理解
前端视觉盛宴
- ⚡ 框架：Vue.js - 响应迅速，体验流畅
- 🍎 UI设计：Apple风格 - 简约而不简单，优雅而实用
- 📱 响应式设计：无论手机还是电脑，都能完美呈现，手机体验尤为出色
- 🔍 导航体验：手机端菜单可随心所欲展开缩放，操作得心应手
🌟 核心功能 - 样样精彩
1. 🏷️ 商品管理 - 井井有条
- 商品信息一键管理，增删改查随心所欲
- 商品分类清晰明了，找寻商品如探囊取物
- 商品图片高清展示，视觉享受无与伦比
2. 👤 用户管理 - 贴心服务
- 注册登录简单快捷，一步即可开启购物之旅
- 用户信息安全存储，隐私保护万无一失
- 用户行为智能跟踪，了解您比您更了解自己
3. 🛒 购物车功能 - 便捷体验
- 一键添加心仪商品，购物欲望即刻满足
- 商品数量随心调整，精确控制购物预算
- 不喜欢的商品轻松删除，毫不拖泥带水
- 一键清空购物车，重新开始新的选择
- 全选/取消全选，批量操作省时省力
4. 🧠 推荐算法 - 智能匹配
- 协同过滤推荐：“根据收藏、加入购物车、浏览等行为判断用户偏好…”
- 内容推荐：根据商品特性，发现您的潜在喜好
- 热门商品：紧跟潮流，不错过任何热点
- 新品推荐：第一时间了解最新上架商品
5. 📊 数据分析 - 洞察先机
- 用户行为分析：了解用户，服务用户
- 商品销售分析：掌握市场，把握趋势
- 推荐效果分析：不断优化，精益求精
6、个人中心
7、订单详情
8、商品详情
9、商品收藏
下面展示一些 内联代码片。
CREATE TABLE `user_behavior` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '行为ID',
`user_id` bigint NOT NULL COMMENT '用户ID',
`product_id` bigint NOT NULL COMMENT '商品ID',
`behavior_type` varchar(20) NOT NULL COMMENT '行为类型：VIEW-浏览，CART-加入购物车，BUY-购买',
`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`behavior_score` decimal(5,2) NOT NULL DEFAULT '0.00' COMMENT '用户行为权重分数',
PRIMARY KEY (`id`),
KEY `idx_user` (`user_id`),
KEY `idx_product` (`product_id`),
KEY `idx_behavior_type` (`behavior_type`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=113 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='用户行为表';
📋 数据模型 - 科学设计
商品类别表 (product_category) - 分门别类
CREATE TABLE `product_category` (
`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '类别ID',
`name` varchar(50) NOT NULL COMMENT '类别名称',
`created_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间',
`updated_at` timestamp NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=9 DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_0900_ai_ci COMMENT='商品类别表';
购物车表 (shopping_cart) - 随心所欲
购物车功能已全面升级！添加、更新、删除、清空、全选/取消全选，所有操作一气呵成，购物体验前所未有的流畅！
💎 技术特点 - 精益求精
-
📱 响应式设计：无论大屏小屏，体验同样出色！特别为手机用户打造极致体验，让购物随时随地，想买就买！
-
🧩 模块化架构：系统各部分如积木般完美组合，维护扩展轻而易举，未来升级无忧无虑！
-
🔒 安全防护：用户数据安全至上，多重认证授权机制，让您购物无后顾之忧！
-
⚡ 性能优化：响应迅速，加载飞快！特别优化数据库和缓存策略，即使高峰期也能从容应对！
-
😊 用户友好：Apple风格的界面设计，简洁优雅，一看就会用，用了就爱上！
代码片段
下面展示一些核心 内联代码片。
/**
* 推荐服务类
* 实现基于SVD矩阵分解、协同过滤和内容的推荐系统
*/
@Service
public class RecommendationService {
@Autowired
private UserBehaviorMapper userBehaviorMapper;
@Autowired
private ProductMapper productMapper;
// 推荐结果缓存，避免频繁计算
private Map<Integer, List<Product>> userRecommendationCache = new HashMap<>();
private long lastCacheUpdateTime = 0;
private static final long CACHE_EXPIRY_TIME = 1000 * 60 * 1; // 1分钟缓存过期
/**
* 获取用户推荐商品
* @param userId 用户ID
* @param limit 推荐数量限制
* @return 推荐商品列表
*/
public List<Product> getRecommendedProducts(Integer userId, int limit) {
// 检查缓存是否有效
if (userRecommendationCache.containsKey(userId) && System.currentTimeMillis() - lastCacheUpdateTime < CACHE_EXPIRY_TIME) {
List<Product> cachedRecommendations = userRecommendationCache.get(userId);
return cachedRecommendations.size() > limit ?
cachedRecommendations.subList(0, limit) :
cachedRecommendations;
}
// 获取所有用户行为数据
List<UserBehavior> allBehaviors = userBehaviorMapper.findAll();
// 如果没有足够的行为数据，返回热门商品
if (allBehaviors.size() < 1) {
return getPopularProducts(allBehaviors, limit);
}
// 获取用户的行为数据
List<UserBehavior> userBehaviors = userBehaviorMapper.findByUserId(userId);
// 如果用户没有任何行为数据，返回热门商品
if (userBehaviors.isEmpty()) {
return getPopularProducts(allBehaviors, limit);
}
// 组合多种推荐策略的结果
List<Product> recommendations = new ArrayList<>();
try {
// 1. 基于SVD矩阵分解的推荐
List<Product> svdRecommendations = getSVDRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);
if (svdRecommendations != null) {
recommendations.addAll(svdRecommendations);
}
} catch (Exception e) {
// 捕获SVD计算中可能出现的异常，不影响其他推荐策略
System.err.println("SVD推荐计算出错: " + e.getMessage());
}
try {
// 2. 基于用户的协同过滤推荐
List<Product> userCFRecommendations = getUserBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);
if (userCFRecommendations != null) {
recommendations.addAll(userCFRecommendations);
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("基于用户的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());
}
try {
// 3. 基于物品的协同过滤推荐
List<Product> itemCFRecommendations = getItemBasedCFRecommendations(userId, userBehaviors, allBehaviors, limit/3);
if (itemCFRecommendations != null) {
recommendations.addAll(itemCFRecommendations);
}
} catch (Exception e) {
System.err.println("基于物品的协同过滤推荐计算出错: " + e.getMessage());
}
// 去重
recommendations = recommendations.stream()
.distinct()
.collect(Collectors.toList());
// 如果推荐数量不足，补充热门商品
if (recommendations.size() < limit) {
List<Product> popularProducts = getPopularProducts(allBehaviors, limit - recommendations.size());
// 过滤掉已经推荐的商品
List<Product> finalRecommendations = recommendations;
popularProducts = popularProducts.stream()
.filter(p -> !finalRecommendations.contains(p))
.collect(Collectors.toList());
recommendations.addAll(popularProducts);
}
// 更新缓存
userRecommendationCache.put(userId, recommendations);
lastCacheUpdateTime = System.currentTimeMillis();
return recommendations.size() > limit ? recommendations.subList(0, limit) : recommendations;
}
🔧 部署要求 - 简单上手
环境准备 - 基础配置
- JDK 8+ - Java的强大引擎
- MySQL 5.7+ - 可靠的数据存储
- Node.js 12+ - 前端运行环境
- npm 6+ - 包管理工具
部署步骤 - 五步搞定
- 克隆代码库 - 获取最新代码
- 配置数据库 - 连接您的数据源
- 执行SQL脚本 - 初始化数据结构（脚本就在/resources/db目录下）
- 启动后端 - 强大引擎启动
- 启动前端 - 视觉盛宴开启
