基于协同过滤的商品管理系统的设计与实现

随着电子商务的蓬勃发展，个性化推荐系统在商品管理中扮演着越来越重要的角色。协同过滤作为一种高效的推荐算法，通过分析用户行为数据，挖掘用户兴趣相似性，为商品管理系统提供了智能化支持。本文基于协同过滤技术，设计并实现了一个商品管理系统，涵盖系统架构、核心算法实现、功能模块及源码解析，旨在为计算机毕业设计提供参考。

一、系统设计概述
本系统采用B/S架构，前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，后端采用Java语言结合Spring Boot框架，数据库选用MySQL存储用户和商品数据。系统主要包括用户管理、商品管理、推荐引擎和订单管理四大模块。推荐引擎基于协同过滤算法，分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种模式，根据用户历史行为生成个性化商品推荐列表。

二、协同过滤算法的实现
协同过滤算法的核心是计算用户或物品之间的相似度。本系统使用余弦相似度作为度量标准，公式为：sim(u,v) = (∑(rui * rvi)) / (√∑rui² * √∑rvi²)，其中u和v代表用户或物品，rui和rvi分别表示用户对物品的评分。实现步骤如下：

1. 数据预处理：清洗用户行为数据（如评分、点击、购买记录），构建用户-物品评分矩阵。
2. 相似度计算：根据评分矩阵，计算用户或物品之间的相似度，生成相似度矩阵。
3. 预测与推荐：对于目标用户，找出相似用户或物品，预测其对未评分物品的兴趣度，生成Top-N推荐列表。
系统源码中，我们通过Java实现了矩阵运算和相似度计算，并优化了算法效率，使用缓存技术减少重复计算。

三、系统功能模块详解

1. 用户管理模块：支持用户注册、登录、个人信息维护，并记录用户行为数据。
2. 商品管理模块：允许管理员添加、编辑、删除商品信息，包括商品名称、类别、价格等属性。
3. 推荐引擎模块：集成协同过滤算法，根据用户历史行为实时生成推荐结果，并通过API接口提供给前端展示。
4. 订单管理模块：处理用户下单、支付和订单历史查询，与推荐系统联动以优化用户体验。

四、源码结构与实现细节
系统源码采用分层架构，包括控制器层、服务层、数据访问层和模型层。关键代码示例：

- 相似度计算类：使用Java实现余弦相似度函数，处理用户评分数据。
- 推荐服务类：整合基于用户和物品的协同过滤，提供推荐接口。
- 数据库设计：包括users表（用户信息）、items表（商品信息）、ratings表（用户评分记录）等。
源码中注重可扩展性，例如通过配置文件切换推荐算法模式，并添加日志监控以提升系统稳定性。

五、系统测试与性能分析
通过模拟用户数据测试，系统在推荐准确率和响应时间上表现良好。基于用户的协同过滤在用户群体稳定时效果更佳，而基于物品的协同过滤适用于商品更新频繁的场景。性能优化方面，我们采用稀疏矩阵存储和并行计算，提高了大数据量下的处理效率。

六、总结与展望
本系统成功实现了基于协同过滤的商品管理功能，为电子商务平台提供了个性化推荐解决方案。未来可集成深度学习模型，如神经网络协同过滤，以进一步提升推荐精度。源码完整，适用于计算机毕业设计，编号66870，可扩展至计算机系统服务领域，支持商业应用。

通过本系统的设计与实现，我们展示了协同过滤算法在实际应用中的价值，为相关研究提供了实践基础。