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关键技术。传统的商品推荐方式往往基于简单的销量或热度排名，难以满足用户多样化的需求。协同过滤算法通过分析用户历史行为和偏好，挖掘用户与商品之间的潜在关联，能够更精准地预测用户的兴趣点。然而，传统的协同过滤算法仍面临数据稀疏性和冷启动问题，需要结合现代技术进一步优化。本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的商品推荐系统，以提高推荐的准确性和实时性，满足用户个性化需求。
本系统采用SpringBoot2作为后端框架，结合Vue3实现前端交互，数据库使用MySQL8.0存储用户和商品数据，并通过MyBatis-Plus简化数据访问层操作。系统核心功能包括用户行为数据采集、相似用户计算、推荐列表生成及动态更新。算法层面，结合基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF），并引入时间衰减因子优化推荐效果。系统还提供用户反馈机制，通过实时调整权重提升推荐精准度。关键词：协同过滤算法、个性化推荐、SpringBoot2、Vue3、MySQL8.0、MyBatis-Plus。
数据表
用户偏好数据表
用户偏好数据表存储用户对商品的评分及行为记录，创建时间通过函数自动生成，主键为偏好记录ID，结构如表1所示。
表1 用户偏好数据表（t_user_preference）
| preference_id | bigint | 主键，偏好记录唯一标识 |
| user_id | bigint | 用户ID |
| product_id | bigint | 商品ID |
| rating_score | double | 用户评分（1-5分） |
| behavior_type | varchar(20) | 行为类型（浏览/收藏/购买） |
| create_time | datetime | 记录创建时间 |
商品信息数据表
商品信息数据表存储商品基本属性及分类信息，主键为商品ID，结构如表2所示。
表2 商品信息数据表（t_product_info）
| product_id | bigint | 主键，商品唯一标识 |
| product_name | varchar(100) | 商品名称 |
| category_id | int | 商品分类ID |
| price | decimal(10,2) | 商品价格 |
| sales_volume | int | 销量 |
| description | text | 商品描述 |
用户相似度数据表
用户相似度数据表存储用户之间的相似度计算结果，主键为相似度记录ID，结构如表3所示。
表3 用户相似度数据表（t_user_similarity）
| similarity_id | bigint | 主键，相似度记录唯一标识 |
| user_id_a | bigint | 用户A的ID |
| user_id_b | bigint | 用户B的ID |
| similarity_score | double | 用户相似度分值（0-1） |
| update_time | datetime | 记录更新时间 |
博主介绍：
🎓 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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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：
最后再唠叨一句：
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