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摘要
随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统成为提升用户体验和商业效益的关键技术。传统的推荐方式难以满足用户对精准化和多样化的需求，尤其是在商品种类繁多、用户行为复杂的场景下。协同过滤算法通过分析用户历史行为和偏好，能够有效挖掘用户潜在兴趣，为企业提供智能化推荐解决方案。然而，传统协同过滤算法存在冷启动、数据稀疏性和可扩展性等问题，亟需结合现代技术优化。本研究旨在设计并实现一套基于企业级协同过滤算法的商品推荐系统，通过整合用户行为数据和商品特征，构建高效的推荐模型，为企业提供精准、实时的商品推荐服务。
本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库实现前后端分离的高效开发模式。系统核心功能包括用户行为数据采集、商品特征提取、协同过滤算法实现以及推荐结果展示。通过基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）算法，结合加权混合策略，提升推荐准确性和覆盖率。前端采用Vue.js实现动态交互界面，后端通过SpringBoot提供RESTful API支持，MyBatis实现数据持久化。系统还集成了实时数据处理模块，支持动态更新推荐结果，确保推荐时效性。关键词：协同过滤算法、商品推荐系统、SpringBoot、Vue.js、MySQL、个性化推荐。
数据表
用户行为记录数据表
用户行为记录数据表用于存储用户与商品的交互信息，包括浏览、点击、购买等行为。行为类型通过编码区分，时间戳记录行为发生时间，用户ID和商品ID作为外键关联其他表。该表结构如表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_code | VARCHAR(50) | 用户唯一编码 |
| item_sku | VARCHAR(50) | 商品SKU编码 |
| action_type | TINYINT | 行为类型（1浏览，2购买） |
| action_timestamp | DATETIME | 行为发生时间 |
| weight_value | FLOAT | 行为权重（用于算法计算） |
商品特征数据表
商品特征数据表存储商品的基本属性和特征向量，用于协同过滤算法中的物品相似度计算。特征向量通过预处理生成，支持实时更新。该表结构如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| sku_id | VARCHAR(50) | 主键，商品唯一标识 |
| category_tag | VARCHAR(50) | 商品分类标签 |
| price_range | VARCHAR(20) | 价格区间 |
| feature_vector | TEXT | 商品特征向量（JSON格式） |
| update_time | DATETIME | 特征更新时间 |
推荐结果数据表
推荐结果数据表存储系统生成的推荐列表，包括用户ID、推荐商品列表及推荐分数。推荐分数反映算法置信度，支持多策略混合排序。该表结构如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| recommend_id | BIGINT | 主键，推荐记录唯一标识 |
| user_identifier | VARCHAR(50) | 用户唯一编码 |
| item_list | TEXT | 推荐商品SKU列表（JSON） |
| score_details | TEXT | 推荐分数详情（JSON） |
| generate_time | DATETIME | 推荐生成时间 |
博主介绍：
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：
开源免费分享企业级协同过滤算法商品推荐系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】可提供说明文档 可以通过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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