基于SSM框架的在线购物推荐系统设计与实现：协同过滤技术的应用

在生活美学设计中，传统与现代融合的生活艺术倡导尊重传统，同时不拘泥于过去，寻求创新和实用的平衡。 #生活乐趣# #生活艺术# #生活美学设计# #传统与现代融合的生活艺术#

内容概要：本文档介绍了基于协同过滤的商品推荐系统的设计与实现，该系统用于在线购物平台。系统使用 SSM（Springboot + SpringMVC + Mybatis）框架构建，结合Java Web技术和UML建模方法。系统实现了用户管理（注册、登录）、商品搜索与评论、购物车、订单管理和个性化商品推荐等功能。个性化推荐机制采用了基于项目的协同过滤算法，通过对用户历史购买数据的分析，实现精准推荐。数据库使用MySQL进行管理，主要工具包括MyEclipse、JDK 1.7、MySql 5.5、Navicat、Maven等。通过详细的开发流程和技术架构设计，确保系统高效、可靠，并具备良好的用户交互体验。
适合人群：从事Java Web开发的专业人士，尤其是对推荐算法有兴趣的开发者；电子商务行业从业者，希望通过技术手段提升用户满意度。
使用场景及目标：①适用于电子商务平台优化用户购物体验；②帮助企业通过技术手段提升客户留存率和复购率。
其他说明：文档内容详尽介绍了系统的需求分析、设计流程、关键技术选型及其实施方案，并提供了具体的代码实现与测试方案，为同类项目提供了宝贵的经验和指导。

基于协同过滤的商品推荐系统

【摘 要】21世纪是信息化时代，随着信息技术和网络技术的发展，信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面，与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络购物服务来说，需要用到优秀的协同过滤推荐系统去辅助整个系统。

本系统采用SSM（Springboot+SpringMVC+Mybatis）框架组合进行设计，基于Java Web技术，系统使用UML建模。本系统的功能主要包括：前台用户注册、登录、信息维护、修改密码、搜索商品、收藏商品、商品评论、购物车、订单、商品评分以及个性化商品推荐等，后台管理员登录、信息维护、修改密码、用户管理、商品类型管理、商品管理、订单管理、收藏管理、评分管理、评论管理等。个性化推荐采用用户购买商品数据基于项目的协同过滤推荐算法实现。开发工具主要有：MyEclipse、JDK1.7、MySql5.5、Navicat、Maven等。

在线购物推荐系统很大程度上提高了对商品管理的效率，符合了广大用户们的基本需求。

【关键词】商品推荐，协同过滤，Java，Web，MySql，MyEclipse，Navicat，Maven，SSM

Shopping Online Recommendation System

Abstract：The 21st century is the information age, with the development of information technology and network technology, information technology has penetrated into all aspects of people's daily life, and people's daily life has already established inseparable contact. For online shopping service, we need to use excellent collaborative filtering recommendation system to assist the whole system.

This system uses SSM (spring boot + spring MVC + mybatis) framework to design, based on Java Web technology, the system uses UML modeling. The main functions of the system include: front-end user registration, login, information maintenance, password modification, product search, collection, product review, shopping cart, order, product score and personalized product recommendation, etc., while back-end administrator login, information maintenance, password modification, user management, product type management, product management, order management, collection management and score management Management of reviews, etc. Personalized recommendation is implemented by item based collaborative filtering recommendation algorithm based on user purchase data. The main development tools are: MyEclipse, jdk1.7, MySQL 5.5, Navicat, maven, etc.

Online shopping recommendation system greatly improves the efficiency of commodity management, and meets the basic needs of the majority of users.

网址：基于SSM框架的在线购物推荐系统设计与实现：协同过滤技术的应用 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/844883

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