摘要
随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，体育商品市场呈现出快速增长的趋势。消费者在面对海量商品时，往往面临选择困难，难以快速找到符合自身需求的商品。传统的推荐方式主要依靠人工筛选或简单分类，无法满足用户个性化需求，导致用户体验不佳。协同过滤算法作为一种成熟的推荐技术，能够有效分析用户历史行为数据，挖掘用户潜在偏好，实现精准推荐。该系统旨在构建一个基于协同过滤算法的体育商品推荐平台，解决用户选择难题，提升购物体验。关键词：体育商品、协同过滤算法、电子商务、个性化推荐、SpringBoot。
该系统采用SpringBoot+Vue前后端分离架构，后端使用SpringBoot框架实现业务逻辑，MyBatis作为持久层框架操作MySQL数据库，前端使用Vue.js构建交互界面。系统核心功能包括用户管理、商品管理、推荐算法模块和订单管理。协同过滤算法通过分析用户评分数据，计算用户相似度或商品相似度，生成个性化推荐列表。系统还实现了商品分类展示、购物车管理、订单支付等功能，为用户提供一站式购物体验。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息，包括用户唯一标识、登录凭证、个人资料等。用户注册时间通过函数自动获取，用户编号是该表的主键，结构表如表1所示。
表1 用户信息数据表（user_profile）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一编号，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名，唯一 |
| password_hash | VARCHAR(255) | 加密后的密码 |
| nickname | VARCHAR(50) | 用户昵称 |
| avatar_url | VARCHAR(255) | 用户头像存储路径 |
| gender | CHAR(1) | 用户性别（M/F） |
| birth_date | DATE | 用户出生日期 |
| registration_time | TIMESTAMP | 用户注册时间，自动生成 |
| last_login_time | TIMESTAMP | 最后登录时间 |
体育商品数据表
体育商品数据表存储平台销售的体育用品信息，包括商品基础属性、价格和库存等。商品上架时间通过函数自动获取，商品编号是该表的主键，结构表如表2所示。
表2 体育商品数据表（sporting_goods）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| product_id | BIGINT | 商品唯一编号，主键 |
| product_name | VARCHAR(100) | 商品名称 |
| category_id | INT | 商品分类编号 |
| price | DECIMAL(10,2) | 商品销售价格 |
| stock_quantity | INT | 商品库存数量 |
| description | TEXT | 商品详细描述 |
| image_url | VARCHAR(255) | 商品展示图片路径 |
| created_time | TIMESTAMP | 商品上架时间，自动生成 |
| sales_volume | INT | 商品销量 |
用户行为数据表
用户行为数据表记录用户对商品的浏览、评分和购买行为，为协同过滤算法提供数据支持。行为记录时间通过函数自动获取，行为编号是该表的主键，结构表如表3所示。
表3 用户行为数据表（user_behavior）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录编号，主键 |
| user_id | BIGINT | 用户编号 |
| product_id | BIGINT | 商品编号 |
| behavior_type | TINYINT | 行为类型（1浏览/2评分/3购买） |
| rating_score | FLOAT | 用户评分（1-5分） |
| behavior_time | TIMESTAMP | 行为发生时间，自动生成 |
| session_id | VARCHAR(100) | 用户会话标识 |
博主介绍：
🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN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：
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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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