商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创

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文章目录

  • ⚡⚡文末获取源码
  • 商品推荐系统-研究背景
  • 商品推荐系统-技术
  • 商品推荐系统-图片展示
  • 商品推荐系统-代码展示
  • 商品推荐系统-结语

商品推荐系统-研究背景

随着互联网的普及和电子商务的迅猛发展,商品推荐系统作为智能化的个性化消费指导,在提升用户购物体验、增加电商平台的销售额方面发挥着越来越重要的作用。因此,开发一个高效、准确的商品推荐系统,成为了计算机科学领域的重要研究方向,具有重要的实际应用价值和理论意义。

商品推荐系统-技术

开发语言:Java+Python
数据库:MySQL
系统架构:B/S
后端框架:SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端:Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

商品推荐系统-图片展示

商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第1张图片
商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第2张图片
商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第3张图片
商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第4张图片
商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第5张图片
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商品推荐系统 springboot+vue+java+mysql 原创_第12张图片

商品推荐系统-代码展示

java
import java.util.*;  
  
public class RecommendationSystem {  
    private Map<String, List<String>> userRatings;  
    private Map<String, List<String>> itemRatings;  
  
    public RecommendationSystem() {  
        userRatings = new HashMap<>();  
        itemRatings = new HashMap<>();  
    }  
  
    public void addUserRating(String userId, String itemId, int rating) {  
        userRatings.putIfAbsent(userId, new ArrayList<>());  
        userRatings.get(userId).add(itemId + ":" + rating);  
    }  
  
    public void addItemRating(String itemId, String userId, int rating) {  
        itemRatings.putIfAbsent(itemId, new ArrayList<>());  
        itemRatings.get(itemId).add(userId + ":" + rating);  
    }  
  
    public List<String> recommendItems(String userId) {  
        List<String> similarUsers = findSimilarUsers(userId);  
        List<String> recommendedItems = new ArrayList<>();  
        for (String similarUser : similarUsers) {  
            for (String item : userRatings.get(similarUser)) {  
                if (!recommendedItems.contains(item.split(":")[0])) {  
                    recommendedItems.add(item.split(":")[0]);  
                }  
            }  
        }  
        return recommendedItems;  
    }  
  
    private List<String> findSimilarUsers(String userId) {  
        List<String> similarUsers = new ArrayList<>();  
        for (String item : userRatings.get(userId)) {  
            for (String similarUser : itemRatings.get(item.split(":")[0])) {  
                if (!similarUsers.contains(similarUser)) {  
                    similarUsers.add(similarUser);  
                }  
            }  
        }  
        return similarUsers;  
    }  
}

这段代码定义了一个简单的推荐系统类RecommendationSystem,它包含两个数据结构:userRatings和itemRatings,用于存储用户对物品的评分信息。通过调用addUserRating和addItemRating方法,可以添加用户对物品的评分。recommendItems方法根据协同过滤算法为指定用户推荐物品,通过查找与该用户相似的其他用户,并根据他们的评分来推荐物品。最后,findSimilarUsers方法用于查找与指定用户相似的其他用户。

商品推荐系统-结语

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