摘要随着电子商务的快速发展体育商品在线销售市场竞争日益激烈用户在面对海量商品时往往难以快速找到符合自身需求的产品。传统的推荐方式依赖人工筛选或简单分类难以满足用户个性化需求导致用户体验下降和平台转化率降低。协同过滤算法作为一种成熟的推荐技术能够通过分析用户历史行为和相似用户偏好精准预测用户兴趣从而提升推荐效果。本研究基于SpringBoot和Vue框架设计并实现了一个体育商品推荐系统旨在解决传统推荐方式的局限性为用户提供更智能、高效的购物体验。系统通过整合用户行为数据和商品信息结合协同过滤算法实现个性化推荐同时提供完善的商品管理功能为体育商品电商平台提供技术支持。系统采用前后端分离架构后端基于SpringBoot框架实现业务逻辑通过MyBatis与MySQL数据库交互确保数据高效存取。前端使用Vue.js构建用户界面实现动态数据渲染和交互功能。系统核心功能包括用户行为分析、商品推荐、购物车管理、订单处理等。协同过滤算法通过计算用户相似度和商品评分矩阵生成个性化推荐列表。系统还集成了管理员后台支持商品信息管理、用户数据分析及推荐效果优化。关键技术包括SpringBoot的RESTful API设计、Vue的组件化开发、MySQL的索引优化以及协同过滤算法的实现与调优。关键词协同过滤算法、体育商品推荐、SpringBoot、Vue、个性化推荐、电子商务数据表设计用户行为记录表用户行为记录表用于存储用户在平台上的浏览、收藏、购买等行为数据为协同过滤算法提供基础数据支持。行为类型通过枚举字段标识时间戳记录行为发生时间用户ID和商品ID关联用户与商品信息。结构如表3-1所示。字段名数据类型说明behavior_idBIGINT主键行为记录唯一标识user_uuidVARCHAR(36)用户唯一标识sport_goods_idBIGINT商品唯一标识action_typeTINYINT行为类型1浏览2收藏3购买action_timeTIMESTAMP行为发生时间action_weightFLOAT行为权重用于算法计算体育商品信息表体育商品信息表存储平台销售的体育商品详细信息包括商品名称、价格、类别等属性。商品状态字段标识是否上架封面图片用于前端展示。结构如表3-2所示。字段名数据类型说明goods_idBIGINT主键商品唯一标识goods_nameVARCHAR(100)商品名称goods_priceDECIMAL(10,2)商品价格goods_categoryVARCHAR(50)商品类别如跑步、健身goods_descriptionTEXT商品详细描述goods_statusTINYINT商品状态0下架1上架goods_coverVARCHAR(255)商品封面图片URLcreate_timeTIMESTAMP商品创建时间用户推荐结果表用户推荐结果表存储协同过滤算法生成的个性化推荐结果包含用户ID、推荐商品列表及推荐时间。推荐分数反映算法置信度用于后续推荐优化。结构如表3-3所示。字段名数据类型说明recommend_idBIGINT主键推荐记录唯一标识user_uuidVARCHAR(36)用户唯一标识recommended_goodsJSON推荐商品ID列表数组格式recommend_scoreFLOAT推荐分数算法置信度generate_timeTIMESTAMP推荐生成时间expire_timeTIMESTAMP推荐过期时间博主介绍 个人简介CSDN特邀作者 | 掘金优质创作者深耕Java生态与现代Web开发技术栈。专业领域涵盖Java企业级开发、SpringBoot微服务架构、前后端分离解决方案以及学术项目的工程化实践。 影响力数据全平台粉丝突破30万 成功指导完成毕业设计项目1000个 发表原创技术深度文章200篇 GitHub开源项目累计获得5K星标认可 专业服务提供全方位毕业设计解决方案从项目规划、技术选型到源码实现的一站式服务。擅长技术难点攻坚与答疑解惑始终以学生视角出发深度理解学习痛点致力于为每位学生提供最专业、最贴心的技术指导与支持。系统介绍直接拿走意外获得200多套代码需要的滴我基于SpringBootVue的协同过滤算法体育商品推荐系统管理系统设计与实现【JavaMySQLMyBatis完整源码】可提供说明文档通过AIGC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