实话实说C有自己的项目库存不需要找别人拿货再加价。摘要随着互联网技术的快速发展电子商务平台已成为人们获取商品和服务的重要渠道。体育用品市场因其专业性需求用户在选择商品时往往面临信息过载和个性化推荐不足的问题。传统的推荐方式依赖人工筛选或简单销量排序难以满足用户的个性化需求导致用户体验下降。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潜在兴趣提升推荐精准度。基于此本研究设计并实现了一个基于SpringBoot和Vue的体育商品推荐系统旨在通过算法优化推荐效果提高用户满意度。关键词电子商务、体育商品、协同过滤、个性化推荐、SpringBoot、Vue。本研究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构建用户交互界面。系统核心功能包括用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单生成及协同过滤推荐模块。协同过滤算法通过用户-商品评分矩阵计算相似度结合用户历史行为生成个性化推荐列表。数据库采用MySQL存储用户信息、商品数据和交互记录并通过Redis缓存热门商品数据以提升系统响应速度。系统接口文档采用Swagger生成便于前后端协作开发。测试结果表明该系统能有效提升推荐准确率和用户满意度。关键词SpringBoot、Vue.js、协同过滤算法、MySQL、Redis、Swagger。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个人资料及登录凭证用户编号是该表的主键注册时间通过函数自动生成。结构表如表3-1所示。字段名数据类型描述user_idBIGINT用户唯一标识usernameVARCHAR(50)用户登录名password_hashVARCHAR(64)加密后的密码emailVARCHAR(50)用户邮箱phone_numberVARCHAR(20)用户手机号register_timeDATETIME用户注册时间last_login_timeDATETIME最后登录时间商品信息数据表商品信息数据表存储体育商品的基本信息和销售属性商品编号是该表的主键上架时间由系统自动记录。结构表如表3-2所示。字段名数据类型描述product_idBIGINT商品唯一标识product_nameVARCHAR(100)商品名称categoryVARCHAR(50)商品分类priceDECIMAL(10,2)商品价格stock_quantityINT库存数量descriptionTEXT商品详情描述publish_timeDATETIME商品上架时间用户行为数据表用户行为数据表记录用户对商品的浏览、评分及购买行为行为编号是该表的主键行为时间由系统自动生成。结构表如表3-3所示。字段名数据类型描述behavior_idBIGINT行为唯一标识user_idBIGINT关联用户IDproduct_idBIGINT关联商品IDbehavior_typeTINYINT行为类型1浏览/2评分/3购买rating_valueFLOAT用户评分1-5分behavior_timeDATETIME行为发生时间博主介绍 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、SpringBoot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 核心服务专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑用学生视角理解学生需求提供最贴心的技术帮助。系统介绍SpringBootVue 协同过滤算法体育商品推荐系统平台完整项目源码SQL脚本接口文档【Java Web毕设】拿走直接用附源码数据库视频可提供说明文档通过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可以直接联系我查看详细视频个性签名项目案例参考最后再唠叨一句可以直接联系我查看详细视频个性签名遇见即是缘欢迎交流你别地能找到的源码我都有