计算机毕设设计项目 基于推荐算法的SSM商城系统

标题：基于推荐算法的SSM商城系统

一个基于推荐算法的SSM（Spring、Spring MVC、MyBatis）商城系统的基本框架可以分为几个主要模块。下面是一个高层次的设计框架，包含关键组件和功能模块：

1. 系统架构

• 前端：使用HTML、CSS、JavaScript等技术构建用户界面，提供良好的用户体验。
• 后端：使用Spring框架处理请求、业务逻辑，使用Spring MVC作为控制层，MyBatis作为数据访问层。
• 数据库：使用MySQL等关系型数据库存储用户信息、商品信息、订单信息等。

2. 模块划分

2.1 用户模块

• 用户注册与登录
• 用户信息管理
• 用户行为数据收集（浏览记录、购买记录、评价等）

2.2 商品模块

• 商品信息管理（添加、修改、删除商品）
• 商品分类管理
• 商品搜索与筛选功能

2.3 订单模块

• 购物车管理
• 订单生成与管理
• 订单支付与发货

2.4 推荐模块

• 推荐算法：实现多种推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐等）
• 推荐系统：
  • 基于用户行为的推荐（如“你可能喜欢”）
  • 基于商品相似度的推荐
  • 热门商品推荐
• 数据分析：分析用户行为数据，以优化推荐效果

3. 数据库设计

• 用户表：存储用户信息（用户名、密码、联系方式等）
• 商品表：存储商品信息（名称、价格、描述、分类、库存等）
• 订单表：存储订单信息（用户ID、商品ID、订单状态、时间等）
• 行为记录表：存储用户行为数据（用户ID、商品ID、行为类型、时间戳等）

4. 系统功能

• 用户可以浏览商品、加入购物车、下单、评价商品。
• 系统根据用户行为和商品特性进行个性化推荐。
• 后台管理可以对用户、商品、订单进行管理，查看数据统计和分析。

5. 技术选型

• 后端框架：Spring, Spring MVC, MyBatis
• 前端框架：可以使用Vue.js、React等现代化前端框架
• 数据库：MySQL
• 推荐算法库：可以使用Python的scikit-learn、Surprise等库进行算法开发，结果通过API接口与SSM系统进行交互。

6. 部署与维护

• 服务器选择（云服务器或物理服务器）
• 定期备份数据库
• 系统监控与性能优化

代码实现：