协同过滤算法体育商品推荐系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】

摘要

随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统在提升用户体验和促进商品销售方面发挥了重要作用。体育商品因其种类繁多且用户需求多样化，传统推荐方法难以精准匹配用户偏好。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，挖掘用户兴趣相似性，能够有效解决这一问题。该系统基于用户-商品交互数据，结合协同过滤技术，为体育商品推荐提供智能化解决方案，显著提高推荐准确性和用户满意度。关键词：协同过滤算法、体育商品、个性化推荐、电子商务、用户行为分析。

本系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js前端技术，实现了高效、可扩展的体育商品推荐平台。系统功能包括用户注册登录、商品分类浏览、协同过滤推荐、购物车管理及订单处理等。后端通过MySQL存储用户行为数据和商品信息，利用基于用户的协同过滤算法计算相似度并生成推荐列表。前端通过Vue.js实现动态交互，提升用户体验。系统源码可直接运行，便于二次开发和学术研究。关键词：SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤算法、推荐系统。

数据表说明

用户行为数据表用于记录用户对商品的浏览、收藏和购买行为，用户ID是该表的外键，行为类型字段标识具体操作类型，时间戳记录行为发生时间，结构表如表3-1所示。

表3-1 user_behavior_log

字段名	数据类型	说明
behavior_id	BIGINT	主键，行为记录唯一标识
user_id	BIGINT	关联用户ID
item_id	BIGINT	关联商品ID
behavior_type	VARCHAR(20)	行为类型（浏览/收藏/购买）
action_time	TIMESTAMP	行为发生时间

商品信息表存储体育商品的基本属性，商品ID为主键，分类字段用于推荐算法中的类别筛选，结构表如表3-2所示。

表3-2 sports_item_info

字段名	数据类型	说明
item_id	BIGINT	主键，商品唯一标识
item_name	VARCHAR(100)	商品名称
category	VARCHAR(50)	商品分类（如跑步、健身）
price	DECIMAL(10,2)	商品价格
stock	INT	库存数量

用户偏好表记录用户对商品类别的偏好权重，用于协同过滤算法的相似度计算，用户ID和类别ID联合为主键，结构表如表3-3所示。

表3-3 user_preference

字段名	数据类型	说明
user_id	BIGINT	关联用户ID
category_id	BIGINT	关联商品分类ID
preference_score	FLOAT	偏好权重（0-1）
update_time	TIMESTAMP	最后更新时间

博主介绍：

​🎓简介： 软件工程专业毕业 | 优快云 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发，熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队，专注 Java
全栈项目、Python 实用工具软件、Web
管理系统开发，涵盖电商、教育、办公等多个课题的计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导。各类软件项目 30 + 个，累计售出 1000 +
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🎯 核心服务：​提供自主开发的各类软件项目源码及部署服务，包括电商平台、在线教育系统、企业办公
OA、数据分析等。项目均包含完整文档、演示案例和技术支持，可满足学习研究、二次开发或商用的不同需求。

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系统介绍：

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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：

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