【2025最新】基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL

💡实话实说：

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摘要

随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统已成为提升用户体验和商业价值的重要工具。传统的推荐方式难以满足用户多样化的需求，协同过滤算法通过分析用户历史行为和偏好，能够有效预测用户兴趣并推荐相关商品。然而，现有的推荐系统在数据稀疏性和冷启动问题上仍存在挑战。本研究旨在设计并实现一个基于SpringBoot和Vue的商品推荐系统，通过改进的协同过滤算法优化推荐效果。系统将结合用户行为数据和商品特征，提供精准的个性化推荐服务。关键词包括：电子商务、协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot、Vue。

本研究采用SpringBoot作为后端框架，Vue.js作为前端框架，结合MyBatis和MySQL实现数据持久化。系统核心功能包括用户管理、商品管理、推荐算法模块和数据分析模块。改进的协同过滤算法通过加权用户相似度和时间衰减因子，缓解数据稀疏性问题。前端采用响应式设计，支持多终端访问；后端提供RESTful API，确保系统可扩展性。系统还集成实时日志分析和A/B测试功能，用于优化推荐策略。关键词包括：MyBatis、MySQL、加权协同过滤、RESTful API、A/B测试。

数据表设计

用户行为记录表

用户行为数据表用于存储用户在平台上的交互行为，包括浏览、点击、购买等操作。行为类型通过枚举字段标识，时间戳记录行为发生时间。该表通过用户ID和商品ID关联其他表，结构如表3-1所示。

字段名	数据类型	说明
behavior_id	BIGINT	主键，行为记录唯一标识
user_uuid	VARCHAR(64)	用户唯一标识
product_code	VARCHAR(32)	商品编码
action_type	ENUM	行为类型（浏览/收藏/购买）
behavior_weight	FLOAT	行为权重（用于算法计算）
created_at	TIMESTAMP	行为发生时间

商品特征表

商品特征表存储商品的基本属性和动态特征，包括类别、价格、销量等。特征向量字段用于存储算法计算的Embedding值，支持后续相似度匹配。结构如表3-2所示。

字段名	数据类型	说明
item_id	VARCHAR(32)	主键，商品唯一编码
category_path	VARCHAR(128)	商品分类路径
price_tag	DECIMAL(10,2)	商品价格
sales_volume	INT	近30天销量
feature_vector	TEXT	商品特征向量（JSON格式）
update_time	DATETIME	最后更新时间

推荐结果表

推荐结果表记录系统生成的个性化推荐列表，包含推荐位次和得分。过期时间字段确保推荐结果的时效性，结构如表3-3所示。

字段名	数据类型	说明
recommend_id	BIGINT	主键，推荐记录ID
user_uuid	VARCHAR(64)	目标用户标识
item_list	TEXT	推荐商品ID列表（JSON）
score_detail	TEXT	各商品推荐得分详情
expire_at	TIMESTAMP	推荐结果过期时间
algorithm_version	VARCHAR(16)	所用算法版本号

博主介绍：

在校期间积极参与实验室项目研发，现为优快云特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：

【2025最新】基于SpringBoot+Vue的协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！