随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统在提升用户体验和促进销售方面扮演着重要角色。本文结合协同过滤算法，设计并实现了一个基于SpringBoot和Vue框架的电子产品商城系统，涵盖了程序开发、源码实现、论文撰写及计算机毕业设计制作的全过程。
一、系统架构与技术选型
系统采用前后端分离的架构模式。后端基于SpringBoot框架，负责业务逻辑处理、数据存储及协同过滤推荐算法的实现；前端使用Vue.js框架，构建用户友好的交互界面。数据库选用MySQL，用于存储用户信息、商品数据及交互记录。协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，计算用户或商品之间的相似度，从而生成个性化推荐列表。
二、系统功能模块
- 用户管理模块：包括用户注册、登录、个人信息管理及权限控制。
- 商品管理模块：支持商品分类、展示、搜索及详情查看，管理员可对商品进行增删改查操作。
- 购物车与订单模块：用户可将感兴趣的商品加入购物车，并生成订单完成购买流程。
- 推荐模块：基于协同过滤算法，根据用户的历史浏览和购买记录，动态推荐相关电子产品，提升用户黏性和转化率。
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商品的协同过滤。在本系统中，我们采用基于商品的协同过滤，通过计算商品之间的相似度（如余弦相似度），为目标用户推荐与其历史偏好相似的商品。具体步骤包括：数据收集与预处理、相似度计算、生成推荐列表。算法通过Java实现，并集成到SpringBoot后端服务中。
四、开发与部署
系统开发遵循模块化原则，后端使用Maven进行依赖管理，前端通过npm构建项目。推荐算法部分经过测试优化，确保推荐准确性和效率。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。数据库需预先配置，并导入初始数据。
五、论文与毕业设计应用
本系统可作为计算机相关专业的毕业设计项目，论文内容可涵盖系统需求分析、架构设计、算法实现、测试验证及性能评估。通过图文结合的方式，展示系统界面、数据流图及推荐效果，增强论文的可读性和专业性。
本文实现的电子产品商城系统不仅满足了基本的电商功能，还通过协同过滤算法提供了个性化推荐，体现了现代Web开发与数据挖掘技术的结合。该系统源码完整、文档详尽，适合作为学习和实践的参考项目。
