随着电子商务的蓬勃发展，在线购物已成为消费者获取商品的主流渠道。在运动鞋服这一垂直领域，消费者面临着商品款式繁多、品牌系列复杂、潮流更迭迅速等挑战，导致其在海量鞋款中难以快速定位符合自身偏好和风格的商品。传统的电商平台通常采用分类筛选或热门排序等通用方式，缺乏对用户个性化需求的深度洞察，使得用户决策成本高、购物体验不佳，同时也限制了平台的销售转化率与用户粘性。因此，开发一个能够精准理解用户兴趣、提供智能化商品推荐的在线球鞋商城系统，具有显著的市场必要性和商业价值。
该系统旨在利用协同过滤算法，分析用户的历史行为数据（如浏览、收藏、购买）以及相似用户群体的偏好，为每位用户生成个性化的商品推荐列表。这不仅能够有效解决用户“选择困难”的痛点，缩短其决策路径，还能增加高潜质商品的曝光机会，从而提升平台的成交率。对于中小型鞋类零售商而言，该系统提供了一个低成本、高效率的数字化销售与客户关系管理解决方案，有助于其在竞争激烈的市场中建立差异化优势。
可行性分析
技术可行性 该系统采用以SpringBoot为核心的后端技术栈，该框架在Java生态中成熟稳定，极大地简化了项目的配置、开发和部署流程，能够快速构建RESTful API服务。数据持久层选用MyBMS操作MySQL数据库，技术组合经典且社区支持完善，能够有效管理用户、商品、订单等核心数据。前端采用Thymeleaf模板引擎结合HTML、CSS、JavaScript，足以实现动态页面渲染和基本的异步交互（如Ajax请求）。尤为关键的是，项目计划集成的协同过滤推荐算法是推荐系统领域的经典且成熟的技术，其实现逻辑清晰，与SpringBoot架构能够良好融合。总体而言，所选技术栈均为业界广泛应用的成熟方案，技术风险可控，具备完全的技术可行性。
经济可行性 项目开发主要投入为人力成本，由于采用开源技术栈，无需支付昂贵的软件许可费用。硬件方面，初期可部署于中等配置的云服务器，成本相对较低。系统上线后，其经济效益主要体现在：通过个性化推荐提升销售转化率，直接增加营业收入；通过增强用户体验提高客户留存率和复购率，降低用户获取成本；为平台运营者提供数据洞察，辅助精准营销决策。从投资回报角度看，该项目属于一次投入、长期受益的类型，预期收益将显著超过开发和运维成本，具备良好的经济可行性。
操作可行性 系统设计区分了管理员和普通用户两类角色，界面功能针对不同角色进行了专门优化。从提供的界面参考图可以看出，用户端界面聚焦于商品浏览、搜索、加购、下单等核心购物流程，交互逻辑与主流电商平台保持一致，学习成本极低。管理员端则提供了商品管理、订单处理、用户管理等后台功能，操作集中且直观。系统不要求使用者具备专业技术背景，普通网民和商铺运营人员经过简单了解即可上手使用，因此在操作层面具备高度的可行性。
功能需求分析
系统主要涉及两类角色：普通用户和管理员。
1. 普通用户 普通用户是系统的核心服务对象，其功能模块围绕完整的购物流程构建。
- 用户账户管理：包括注册、登录、查看和修改个人基本信息（如昵称、联系方式）、以及修改登录密码。
- 商品浏览与搜索：用户可以按分类浏览球鞋商品列表，查看商品的详细图文信息（如价格、折扣、描述），并支持通过关键词搜索目标商品。
- 购物车管理：用户可以将感兴趣的商品加入购物车，并能在购物车中调整商品数量或删除商品。
- 订单管理：用户可以将购物车中的商品生成订单，并能够查看自己的历史订单记录。
- 个性化推荐：这是系统的核心功能。系统会根据用户的历史行为（如
gouwuche表中的加购记录、dingdan表中的购买记录），利用协同过滤算法，在首页或商品详情页等位置向用户展示“猜你喜欢”等个性化推荐列表。 - 资讯查看与互动：用户可以查看系统发布的新闻资讯（
zixun表），并可能具备提交留言或咨询的功能。
2. 管理员 管理员负责整个系统的后台运营与维护。
- 系统权限管理：管理员拥有独立的登录入口和权限体系。
- 商品信息管理：负责对
goods表进行增删改查操作，包括上传商品图片、设置价格折扣、维护商品分类等。 - 用户信息管理：管理注册用户账户，可查看用户列表，并进行必要的账户管理操作。
- 订单处理：查看所有用户提交的订单，并进行发货等订单状态更新操作。
- 资讯内容管理：对
zixun表进行管理，发布、编辑或删除新闻资讯。 - 数据统计与监控：可能包含基本的销售数据查看功能，用于运营分析。
非功能性需求
- 性能需求：系统页面平均响应时间应小于3秒；在推荐算法计算时，应保证效率，避免让用户长时间等待。系统应能支持一定数量的并发用户同时在线浏览和下单。
- 安全性需求：必须实现严格的权限控制，确保用户只能访问和操作自身的数据（如订单、购物车），管理员需通过安全认证后才能进入后台。用户密码等敏感信息在数据库存储时需进行加密处理。系统应具备一定的防SQL注入、跨站脚本等常见网络攻击的能力。
- 可靠性需求：系统应保证每周7天，每天24小时的稳定运行，年度非计划宕机时间需控制在极低水平。数据库需进行定期备份，以防数据丢失。
- 易用性需求：用户界面应简洁、直观，符合电商平台的操作习惯，确保用户无需指导即可完成购物流程。
业务流程与用例分析
以核心的“个性化推荐与购物”业务流程为例：
- 用户登录/浏览：用户登录系统或在未登录状态下浏览商品。
- 行为数据记录：系统后台记录用户的浏览、加购等行为，并关联到用户ID（如记录于
gouwuche表）。 - 触发推荐计算：当用户访问首页或特定页面时，系统调用协同过滤算法。该算法以当前用户ID为输入，查询
dingdan和gouwuche等表，计算与该用户行为相似的其他用户群体，并找出该群体偏好但当前用户未购买过的商品。 - 生成推荐列表：算法输出一个排序后的商品ID列表。
- 前端展示：系统根据商品ID列表从
goods表中查询完整的商品信息，并通过前端界面渲染“猜你喜欢”模块展示给用户。 - 完成转化：用户被推荐商品吸引，点击查看详情，可能直接购买或加入购物车，从而完成推荐引导的销售转化。此流程闭环有效地将用户行为数据转化为商业价值。
结论
综上所述，基于SpringBoot与协同过滤的在线球鞋商城项目，精准地切中了当前垂直电商领域在提升用户体验和转化效率方面的关键需求。项目在技术实现上风险可控，在经济上具有明确的投资回报预期，在操作上易于被目标用户接受。通过实现个性化的商品推荐核心功能，项目不仅能为终端消费者带来更便捷、更智能的购物体验，更能为运营方创造显著的商业价值，是一个兼具技术实践意义与商业应用价值的优秀项目，实施可行性高，预期成效显著。