随着电子商务的快速发展和用户需求的多样化，个性化推荐系统已成为提升用户体验和促进消费的关键技术。本文基于SpringBoot和Vue框架，设计并实现了一个采用协同过滤算法的电子产品商城系统，该系统不仅具备完整的电商功能，还融入了智能推荐机制，为计算机毕业设计和图文制作提供了全面的解决方案。
一、系统架构与技术选型
本系统采用前后端分离的设计模式，后端基于SpringBoot框架构建，负责业务逻辑处理、数据存储和推荐算法的实现；前端基于Vue.js框架开发，提供用户交互界面。数据库选用MySQL进行数据持久化，同时利用Redis缓存用户行为和商品数据以提升推荐效率。协同过滤算法作为核心推荐引擎，通过分析用户历史行为和相似用户偏好，生成个性化商品推荐列表。
二、系统功能模块
- 用户管理模块：支持用户注册、登录、个人信息维护及权限管理。
- 商品管理模块：实现电子产品分类展示、搜索、详情查看及库存管理。
- 购物车与订单模块：用户可添加商品至购物车，生成订单并完成支付流程。
- 推荐模块：基于协同过滤算法，根据用户行为和相似用户偏好动态推荐商品。
- 后台管理模块：管理员可管理用户、商品、订单及查看系统数据分析报表。
三、协同过滤算法的实现
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。在本系统中，我们采用基于用户的协同过滤方法：
- 收集用户对商品的评分数据（显式评分或隐式行为如点击、购买）。
- 计算用户之间的相似度，常用方法包括余弦相似度或皮尔逊相关系数。
- 根据相似用户的偏好预测目标用户可能喜欢的商品，并生成推荐列表。
通过该算法，系统能够有效挖掘用户潜在兴趣，提升购物体验和转化率。
四、系统开发与部署
系统源码采用Maven进行依赖管理，前端通过Vue CLI构建。开发过程中，注重代码规范与模块化设计，确保系统的可维护性和扩展性。部署时，后端服务可打包为JAR文件运行于Tomcat服务器，前端静态资源部署于Nginx。数据库脚本和初始化数据一并提供，方便快速搭建环境。
五、毕业设计应用价值
本系统不仅可作为计算机专业的毕业设计项目，还提供了完整的文档支持，包括需求分析、系统设计、算法描述及测试报告。对于图文设计制作，系统界面简洁美观，响应式布局适配多终端，展示了现代Web开发的最佳实践。源码和论文的完整性为学习者提供了深入理解推荐系统和全栈开发的机会。
基于SpringBoot和Vue的电子产品商城系统结合协同过滤算法，实现了电商平台与智能推荐的深度融合。该系统具有较高的实用性和教学价值，为计算机毕业设计及相关领域的研究提供了重要参考。
