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课题摘要

本课题以 SpringBoot 框架为核心技术底座，融合协同过滤、用户画像等推荐算法，研发一套面向唯品会平台的顾客偏好推荐系统，旨在解决传统电商推荐精准度低、用户偏好挖掘不充分、商品匹配与消费需求脱节等痛点，打造集用户行为分析、偏好建模、智能推荐、效果评估于一体的个性化推荐平台。系统覆盖平台运营人员、算法工程师、终端消费者等多角色，适配用户偏好标签构建、个性化商品推荐、推荐效果追踪、策略迭代优化等核心业务场景，提升平台商品转化率与用户购物体验。
技术层面，依托 SpringBoot 轻量级、易扩展的特性搭建后端核心架构，简化接口开发与算法模块集成流程，支撑高并发场景下的推荐请求快速响应；采用 MySQL 存储用户基础信息、商品类目数据、订单记录、浏览 / 收藏 / 加购等行为数据，通过 MyBatis 实现高效的数据存取；集成 Redis 缓存用户实时行为数据、热门商品榜单、推荐结果集等高频访问内容，降低数据库压力并提升推荐响应速度；结合 Spring Security 实现多角色权限管控，区分运营人员（推荐策略配置、效果分析）、算法工程师（模型训练、参数调优）、普通用户（接收推荐、行为反馈）的操作权限，保障用户数据隐私安全；引入 Elasticsearch 实现商品信息与用户行为的高效检索，支撑精准的偏好匹配；核心推荐模块基于协同过滤算法（用户 - 用户、物品 - 物品）与基于内容的推荐算法，构建用户偏好标签体系（如风格、价格区间、品类偏好），并通过定时任务组件完成用户行为数据的离线分析、推荐模型的迭代训练、推荐效果数据的自动汇总。
功能设计上，系统支持实时采集用户浏览、收藏、下单等行为数据，自动构建动态用户画像；针对不同用户推送个性化商品列表（如首页推荐、猜你喜欢、下单后关联推荐）；运营人员可配置推荐策略（如新品优先、优惠优先）、查看推荐转化率、点击率等核心指标报表；算法工程师可基于用户反馈数据优化推荐模型参数，提升推荐精准度。同时，系统支持 A/B 测试功能，可对比不同推荐策略的效果，辅助迭代最优推荐方案。
本课题的研发价值在于，借助 SpringBoot 快速开发、部署便捷的优势，结合个性化推荐算法，打破传统电商 “千人一面” 的推荐模式，精准匹配顾客偏好与商品属性；系统适配唯品会 “品牌特卖” 的平台特性，可针对特卖商品、限时折扣场景优化推荐策略，提升特卖商品的曝光率与成交率；同时具备可扩展性，可对接平台用户画像系统、营销活动模块，为电商平台数字化运营提供高适配性的推荐解决方案，兼具商业价值与技术创新意义。

博主介绍

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详细视频演示

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具体实现截图

技术栈

后端框架SpringBoot

SpringBoot 是基于 Spring 框架构建的轻量级应用开发框架，旨在简化 Spring 应用的初始搭建和开发过程。它通过 “约定优于配置” 的理念，内置大量自动化配置模块，大幅减少开发人员手动编写 XML 或 Java 配置文件的工作量，像数据库连接、Web 服务等常见功能，引入依赖后即可快速启用。​
其核心特性包括起步依赖和 Actuator 监控。起步依赖能根据项目需求自动添加相关依赖，避免依赖冲突；Actuator 则提供应用运行状态监控，方便开发者了解系统健康状况。SpringBoot 还支持嵌入式 Web 服务器（如 Tomcat、Jetty），使项目可打包成独立的可执行 Jar/War 文件，直接部署运行，无需复杂的服务器配置。​
在实际开发中，SpringBoot 广泛应用于企业级 Web 应用、微服务架构等场景，以高效、便捷的开发体验，成为 Java 开发者构建现代化应用的首选框架之一。

前端框架Vue

Vue.js 是一款渐进式 JavaScript 前端框架，强调易用性和灵活性，开发者既能将其嵌入现有项目逐步升级，也能配合配套工具构建大型单页应用。它采用组件化开发模式，允许将页面拆分为独立可复用的组件，每个组件拥有自己的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，便于团队协作与代码维护。​
响应式数据绑定是 Vue.js 的核心亮点，通过指令和计算属性，数据与 DOM 实现双向联动，数据变化能自动更新视图，用户交互也可实时反馈到数据层。此外，Vue.js 提供虚拟 DOM 技术，通过对比新旧虚拟 DOM 树，仅更新实际变化的部分，极大提升渲染性能。​
在实际应用中，Vue.js 常用于开发 Web 应用、移动端 Hybrid App，搭配 Vue Router 和 Vuex 还能快速搭建功能完备的单页应用，凭借轻量高效、上手容易的特点，深受前端开发者喜爱。

MySQL数据库

MySQL 是开源的关系型数据库管理系统，凭借高性能、可靠性和易用性，成为 Web 应用后端数据存储的主流选择。它采用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，支持事务处理、多用户并发访问，并提供完整的数据索引和备份恢复机制。
作为关系型数据库，MySQL 以表结构存储数据，通过定义字段类型、约束条件建立数据模型，支持外键关联实现表间关系。其查询优化器能自动分析 SQL 语句，生成高效执行计划，结合索引机制大幅提升数据检索效率。同时，MySQL 提供多种存储引擎（如 InnoDB、MyISAM），可根据业务需求选择合适的存储方案。
在实际应用中，MySQL 广泛部署于电商、社交平台、内容管理系统等场景，大型项目常采用主从复制、读写分离架构提升可用性，搭配 Redis 等缓存技术构建高性能数据访问层。其开源特性和丰富的社区资源，使其成为开发者首选的数据库解决方案之一。

文档截图

核心代码

packagecom.utils;importjava.util.Random;importorg.springframework.stereotype.Component;importorg.apache.commons.lang3.StringUtils;importorg.apache.poi.ss.usermodel.Cell;importjava.text.DecimalFormat;importjava.util.Objects;@ComponentpublicclassCommonUtil{/** * 获取随机字符串 * * @param num * @return */publicstaticStringgetRandomString(Integernum){Stringbase="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789";Randomrandom=newRandom();StringBuffersb=newStringBuffer();for(inti=0;i<num;i++){intnumber=random.nextInt(base.length());sb.append(base.charAt(number));}returnsb.toString();}/** * 获取随机验证码 * * @param num * @return */publicstaticStringgetRandomNumber(Integernum){Stringbase="0123456789";Randomrandom=newRandom();StringBuffersb=newStringBuffer();for(inti=0;i<num;i++){intnumber=random.nextInt(base.length());sb.append(base.charAt(number));}returnsb.toString();}publicstaticStringgetCellValue(Cellcell){StringresultValue="";// 判空if(Objects.isNull(cell)){returnresultValue;}// 拿到单元格类型intcellType=cell.getCellType();switch(cellType){// 字符串类型caseCell.CELL_TYPE_STRING:resultValue=StringUtils.isEmpty(cell.getStringCellValue())?"":cell.getStringCellValue().trim();break;// 布尔类型caseCell.CELL_TYPE_BOOLEAN:resultValue=String.valueOf(cell.getBooleanCellValue());break;// 数值类型caseCell.CELL_TYPE_NUMERIC:resultValue=newDecimalFormat("#.######").format(cell.getNumericCellValue());break;// 取空串default:break;}returnresultValue;}}

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博主自己就是程序员、避免中介对接，从事软件开发多年，累计开发或辅导多名同学， 有丰富的项目开发和文档编写经验、同学们有任何项目问题都可以联系我，Java领域优质创作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战。

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