摘要随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及体育商品市场呈现出快速增长的趋势。消费者在面对海量商品时往往面临选择困难难以快速找到符合自身需求的商品。传统的推荐方式主要依靠人工筛选或简单分类无法满足用户个性化需求导致用户体验不佳。协同过滤算法作为一种成熟的推荐技术能够有效分析用户历史行为数据挖掘用户潜在偏好实现精准推荐。该系统旨在构建一个基于协同过滤算法的体育商品推荐平台解决用户选择难题提升购物体验。关键词体育商品、协同过滤算法、电子商务、个性化推荐、SpringBoot。该系统采用SpringBootVue前后端分离架构后端使用SpringBoot框架实现业务逻辑MyBatis作为持久层框架操作MySQL数据库前端使用Vue.js构建交互界面。系统核心功能包括用户管理、商品管理、推荐算法模块和订单管理。协同过滤算法通过分析用户评分数据计算用户相似度或商品相似度生成个性化推荐列表。系统还实现了商品分类展示、购物车管理、订单支付等功能为用户提供一站式购物体验。关键词SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法。数据表用户信息数据表用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息包括用户唯一标识、登录凭证、个人资料等。用户注册时间通过函数自动获取用户编号是该表的主键结构表如表1所示。表1 用户信息数据表user_profile字段名数据类型说明user_idBIGINT用户唯一编号主键usernameVARCHAR(50)用户登录名唯一password_hashVARCHAR(255)加密后的密码nicknameVARCHAR(50)用户昵称avatar_urlVARCHAR(255)用户头像存储路径genderCHAR(1)用户性别M/Fbirth_dateDATE用户出生日期registration_timeTIMESTAMP用户注册时间自动生成last_login_timeTIMESTAMP最后登录时间体育商品数据表体育商品数据表存储平台销售的体育用品信息包括商品基础属性、价格和库存等。商品上架时间通过函数自动获取商品编号是该表的主键结构表如表2所示。表2 体育商品数据表sporting_goods字段名数据类型说明product_idBIGINT商品唯一编号主键product_nameVARCHAR(100)商品名称category_idINT商品分类编号priceDECIMAL(10,2)商品销售价格stock_quantityINT商品库存数量descriptionTEXT商品详细描述image_urlVARCHAR(255)商品展示图片路径created_timeTIMESTAMP商品上架时间自动生成sales_volumeINT商品销量用户行为数据表用户行为数据表记录用户对商品的浏览、评分和购买行为为协同过滤算法提供数据支持。行为记录时间通过函数自动获取行为编号是该表的主键结构表如表3所示。表3 用户行为数据表user_behavior字段名数据类型说明behavior_idBIGINT行为记录编号主键user_idBIGINT用户编号product_idBIGINT商品编号behavior_typeTINYINT行为类型1浏览/2评分/3购买rating_scoreFLOAT用户评分1-5分behavior_timeTIMESTAMP行为发生时间自动生成session_idVARCHAR(100)用户会话标识博主介绍 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者在校期间积极参与实验室项目研发现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、SpringBoot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 数据展示全网粉丝30W累计指导毕业设计1000项目原创技术文章200篇GitHub项目获赞5K 核心服务专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑用学生视角理解学生需求提供最贴心的技术帮助。系统介绍开源免费分享【2025最新】基于SpringBootVue的协同过滤算法体育商品推荐系统管理系统源码MyBatisMySQL可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括MySQL、VueJS、ElementUI、Python或者Java或者.NET等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍功能参考截图系统架构参考视频演示可以直接联系我查看详细视频个性签名项目案例参考最后再唠叨一句可以直接联系我查看详细视频个性签名遇见即是缘欢迎交流你别地能找到的源码我都有