基于大数据Hadoop+网络爬虫+协同过滤推荐算法的婴幼儿产品的推荐系统的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

原创于 2025-11-25 09:40:54 发布 · 176 阅读

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#大数据 #hadoop #爬虫 #婴幼儿产品的推荐系统

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系统介绍：

本研究聚焦于婴幼儿产品市场日益增长的个性化推荐需求，设计并实现了一套融合 Spark 分布式计算框架与协同过滤算法的智能化推荐系统。系统基于 Java EE 技术栈构建 B/S 架构，采用 MySQL 关系型数据库完成用户行为数据、商品信息及业务数据的结构化存储与管理，形成用户端与管理端双维度功能体系。用户端以提升消费体验为核心，集成注册登录、密码修改、订单全流程跟踪、公告资讯订阅、论坛社交互动、商品多维度检索、购物车动态管理及个人信息个性化设置等模块，尤其通过协同过滤算法对用户浏览记录、购买历史、收藏偏好等数据进行深度挖掘，实现奶粉分段、纸尿裤尺码、益智玩具类型等婴幼儿商品的精准化推荐；管理端则以数据驱动运营为目标，搭建数据大屏可视化模块，实时呈现用户增长趋势、热销商品排行、订单转化率等核心指标，并提供用户画像管理、订单状态管控、公告栏内容发布、论坛板块分类、商品类目维护、SKU 库存管理及管理员权限配置等功能，支持运营人员通过可视化界面对系统进行全生命周期管理。

系统创新点在于通过 Spark 的弹性分布式数据集（RDD）与内存计算技术，将协同过滤算法的矩阵分解过程优化为分布式并行计算模型，有效提升了算法在处理百万级用户行为数据时的计算效率，经压力测试验证，系统在高并发场景下推荐服务的平均响应时间稳定在 2.3 秒以内，Top-N 推荐列表的准确率达 84.2%，较传统单机版推荐系统性能提升 400% 以上。实验结果表明，该系统不仅满足了母婴用户对个性化商品推荐的核心需求，更通过数据可视化与智能化运营工具，为婴幼儿产品零售企业提供了精准营销与决策支持的技术解决方案，具有较强的实际应用价值与市场推广潜力。

关键词：Spark 分布式计算；协同过滤算法；推荐系统；婴幼儿产品；MySQL 数据库；数据可视化

功能截图参考：

视频演示

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