💡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。传统的推荐方式往往无法满足用户多样化的需求，尤其是在商品数量庞大、用户兴趣差异显著的场景下。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，挖掘用户与商品之间的潜在关联，能够有效提高推荐的准确性和多样性。然而，现有的推荐系统在实时性、可扩展性和个性化程度上仍存在不足。本系统基于SpringBoot和Vue技术栈，结合协同过滤算法，旨在构建一个高效、灵活的商品推荐平台，为用户提供精准的个性化推荐服务。关键词：电子商务、个性化推荐、协同过滤算法、SpringBoot、Vue。
本系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现业务逻辑和数据处理，前端使用Vue.js构建交互友好的用户界面。系统核心功能包括用户行为数据采集、协同过滤算法实现、商品推荐列表生成以及用户反馈机制。数据库采用MySQL存储用户信息、商品数据和交互记录，通过Redis缓存提升系统响应速度。协同过滤算法分为基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF），结合用户评分和浏览记录计算相似度，生成推荐结果。系统还提供了管理员后台，支持商品管理、用户分析和推荐效果监控。关键词：SpringBoot、Vue.js、MySQL、Redis、协同过滤算法。
数据表
商品推荐系统数据表：系统运行过程中用户信息、商品数据和交互记录通过业务逻辑自动生成，用户ID和商品ID是各表的主键，存储用户行为及商品属性相关内容，结构表如下所示。
表3-1 用户基础信息表（user_profile）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(64) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(50) | 用户邮箱 | |
| gender | TINYINT | 性别（0未知，1男，2女） |
| age_range | VARCHAR(20) | 年龄段分类 |
| register_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login | DATETIME | 最后登录时间 |
表3-2 商品详情表（product_info）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| product_id | BIGINT | 商品唯一标识，主键 |
| product_name | VARCHAR(100) | 商品名称 |
| category_code | VARCHAR(30) | 商品分类编码 |
| price | DECIMAL(10,2) | 商品价格 |
| stock_count | INT | 库存数量 |
| description | TEXT | 商品详细描述 |
| image_url | VARCHAR(255) | 商品图片链接 |
| create_time | DATETIME | 商品上架时间 |
表3-3 用户行为记录表（user_behavior）
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录ID，主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| product_id | BIGINT | 关联商品ID |
| behavior_type | TINYINT | 行为类型（1浏览，2购买） |
| rating_score | FLOAT | 用户评分（1-5分） |
| behavior_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| session_id | VARCHAR(64) | 用户会话标识 |
博主介绍：
🎓 江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：
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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：
最后再唠叨一句：
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