基于SpringBoot与协同过滤的在线球鞋商城系统 - 源码深度解析

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2026-02-0710 浏览

文章摘要

本系统是一款基于SpringBoot框架与协同过滤算法的在线球鞋商城，旨在通过个性化推荐技术提升用户购物体验与平台销售转化率。其核心业务价值在于精准解决用户在海量鞋款中难以快速定位心仪商品的痛点，通过分析用户历史行为与相似用户群体的偏好，自动生成“猜你喜欢”等推荐列表，有效缩短决策路径，增加商品曝光...

基于SpringBoot与协同过滤的在线球鞋商城系统 - 源码深度解析

在电子商务蓬勃发展的今天，个性化推荐技术已成为提升用户体验与商业转化率的关键驱动力。针对运动鞋这一垂直领域，传统的商品陈列方式难以满足用户快速定位心仪鞋款的需求。本文介绍的智能球鞋推荐平台，通过SpringBoot框架与协同过滤算法的深度整合，构建了一套集商品展示、个性化推荐、购物车管理和订单处理于一体的完整解决方案。

系统架构与技术栈

该平台采用经典的三层架构设计，前后端分离模式确保系统的高可维护性和扩展性。后端以SpringBoot为核心框架，极大简化了传统SSM框架的配置复杂度。数据持久层使用MyBatis操作MySQL数据库，通过DBCP2连接池管理数据库连接。前端采用Thymeleaf模板引擎结合Ajax技术实现动态页面渲染，同时保持SEO友好性。

技术栈配置体现了企业级应用的最佳实践：

# 应用服务器配置
server:
  port: 8080
  servlet:
    context-path: /boot_zaixianqiuxie_shop
    session:
      timeout: -1

# 数据库连接池优化配置
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://47.101.198.61/boot_zaixianqiuxie_shop?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
    username: boot_zaixianqiuxie_shop
    password: boot_zaixianqiuxie_shop
    type: org.apache.commons.dbcp2.BasicDataSource
    dbcp2:
      max-wait-millis: 10000  # 连接池最大等待时间
      min-idle: 5            # 最小空闲连接数
      initial-size: 5        # 初始连接数
      validation-query: SELECT 1 From dual  # 连接验证SQL

# MyBatis映射配置
mybatis:
  mapper-locations: classpath:mybatis/mapper/*.xml
  type-aliases-package: com.soft.demo.domain

技术选型优势分析：

  • SpringBoot：自动配置和起步依赖大大简化了项目搭建和部署过程
  • DBCP2连接池：提供稳定的数据库连接管理，支持高并发访问
  • Thymeleaf模板引擎：天然支持HTML5，与SpringBoot完美集成

数据库设计亮点分析

商品表(goods)的设计优化

商品表作为系统的核心数据载体，其设计直接影响到查询性能和扩展性：

CREATE TABLE `goods` (
  `goods_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '商品ID',
  `goods_type_id` int(11) DEFAULT 0 COMMENT '商品类型ID',
  `goods_no` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品编号',
  `goods_name` varchar(225) DEFAULT NULL COMMENT '商品名称',
  `goods_pic` varchar(225) DEFAULT NULL COMMENT '图片地址',
  `goods_publisher` varchar(225) DEFAULT NULL COMMENT '商品发布者',
  `goods_price` double DEFAULT 0 COMMENT '商品价格',
  `goods_discount` double DEFAULT NULL COMMENT '商品折扣',
  `goods_date` varchar(255) DEFAULT NULL COMMENT '商品日期',
  `goods_desc` text DEFAULT NULL COMMENT '商品描述',
  PRIMARY KEY (`goods_id`) USING BTREE
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=20 DEFAULT CHARSET=utf8 ROW_FORMAT=DYNAMIC

设计亮点分析：

  1. 索引优化策略

    • 采用BTREE索引配合自增主键，确保大数据量下的查询效率
    • ROW_FORMAT=DYNAMIC设置适应可变长度字段的存储优化
    • 合理的字段长度规划避免空间浪费

  2. 字段类型精准选择

    • 商品描述使用TEXT类型支持长文本存储
    • 商品编号和名称采用变长字符串节省存储空间
    • 价格字段使用DOUBLE类型保证计算精度

  3. 扩展性考虑

    • 预留商品类型ID字段支持分类管理
    • 折扣字段设计为可空，支持灵活的价格策略
    • 字符集统一采用UTF-8，支持多语言环境

购物车表(gouwuche)的业务逻辑设计

购物车表设计体现了高并发场景下的数据一致性考虑：

CREATE TABLE `gouwuche` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '自增主键',
  `goods_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '商品ID',
  `user_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT '用户ID',
  `time` date DEFAULT NULL COMMENT '时间日期',
  `count` int(11) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '商品数量',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=163 DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_unicode_ci

业务逻辑优化细节：

  • 用户体验优化：商品数量默认值为1，符合用户添加购物车的基本操作习惯
  • 数据分析支持：使用DATE类型记录操作时间，便于后续的用户行为分析和购物车清理策略
  • 国际化支持：采用utf8_unicode_ci排序规则，支持多语言商品名称的准确排序
  • 性能优化：合理的索引设计确保高并发下的查询效率

购物车管理界面

核心功能实现深度解析

个性化推荐引擎实现

协同过滤算法是该平台的核心竞争力，基于用户行为的相似度计算实现精准推荐。系统采用基于用户的协同过滤算法，通过分析用户历史行为数据发现兴趣相似的用户群体。

@Service
public class CollaborativeFilteringService {
    
    /**
     * 计算用户相似度矩阵 - 核心算法实现
     * 使用余弦相似度衡量用户之间的兴趣相似度
     */
    public Map<Integer, Double> calculateUserSimilarity(int targetUserId) {
        // 获取所有用户的历史行为数据
        List<UserBehavior> allBehaviors = userBehaviorMapper.selectAll();
        
        // 构建用户-商品评分矩阵
        Map<Integer, Map<Integer, Integer>> userItemMatrix = 
            buildUserItemMatrix(allBehaviors);
            
        // 使用余弦相似度计算目标用户与其他用户的相似度
        return computeCosineSimilarity(targetUserId, userItemMatrix);
    }
    
    /**
     * 生成个性化推荐列表
     * 基于相似用户的偏好进行加权评分，生成TopN推荐
     */
    public List<Goods> generateRecommendations(int userId, int topN) {
        Map<Integer, Double> userSimilarities = calculateUserSimilarity(userId);
        Map<Integer, Double> itemScores = new HashMap<>();
        
        // 基于相似用户的偏好进行加权评分
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : userSimilarities.entrySet()) {
            int similarUserId = entry.getKey();
            double similarity = entry.getValue();
            
            List<UserBehavior> similarUserBehaviors = 
                userBehaviorMapper.selectByUserId(similarUserId);
                
            for (UserBehavior behavior : similarUserBehaviors) {
                int itemId = behavior.getGoodsId();
                double score = similarity * behavior.getWeight();
                itemScores.merge(itemId, score, Double::sum);
            }
        }
        
        // 过滤已购买商品，按评分排序返回TopN推荐
        return filterAndSortRecommendations(userId, itemScores, topN);
    }
    
    /**
     * 余弦相似度计算实现
     */
    private double computeCosineSimilarity(Map<Integer, Integer> user1Ratings, 
                                          Map<Integer, Integer> user2Ratings) {
        // 实现向量点积和模长计算
        double dotProduct = 0.0;
        double norm1 = 0.0;
        double norm2 = 0.0;
        
        // 计算共同评分项的点积和模长
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : user1Ratings.entrySet()) {
            int itemId = entry.getKey();
            if (user2Ratings.containsKey(itemId)) {
                int rating1 = entry.getValue();
                int rating2 = user2Ratings.get(itemId);
                dotProduct += rating1 * rating2;
                norm1 += rating1 * rating1;
                norm2 += rating2 * rating2;
            }
        }
        
        return norm1 == 0 || norm2 == 0 ? 0 : dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }
}

购物车业务逻辑实现

购物车模块采用乐观锁机制处理并发修改，确保数据一致性。同时实现了购物车项的数量验证、库存检查等业务逻辑。

@RestController
@RequestMapping("/cart")
public class CartController {
    
    @Autowired
    private CartService cartService;
    
    /**
     * 添加商品到购物车 - 支持并发安全操作
     * 包含库存验证、数量限制等业务规则
     */
    @PostMapping("/add")
    public ResponseEntity<ApiResponse> addToCart(
            @RequestParam Integer goodsId,
            @RequestParam Integer userId,
            @RequestParam(defaultValue = "1") Integer count) {
        
        try {
            // 参数验证和业务逻辑处理
            if (goodsId == null || userId == null || count <= 0) {
                return ResponseEntity.badRequest()
                    .body(ApiResponse.error("参数错误"));
            }
            
            // 库存检查
            Goods goods = goodsService.findById(goodsId);
            if (goods == null) {
                return ResponseEntity.badRequest()
                    .body(ApiResponse.error("商品不存在"));
            }
            
            CartItem cartItem = new CartItem();
            cartItem.setGoodsId(goodsId);
            cartItem.setUserId(userId);
            cartItem.setCount(count);
            cartItem.setTime(new Date());
            
            // 调用服务层处理业务逻辑
            cartService.addItemToCart(cartItem);
            
            return ResponseEntity.ok(ApiResponse.success("添加成功"));
            
        } catch (BusinessException e) {
            return ResponseEntity.badRequest()
                .body(ApiResponse.error(e.getMessage()));
        }
    }
    
    /**
     * 更新购物车商品数量
     * 实现乐观锁机制，防止超卖
     */
    @PostMapping("/update")
    public ResponseEntity<ApiResponse> updateCartItem(
            @RequestParam Long cartItemId,
            @RequestParam Integer newCount) {
        
        // 实现细节：版本号验证、库存检查等
        return cartService.updateItemCount(cartItemId, newCount);
    }
}

性能优化与扩展性设计

缓存策略实现

系统采用多级缓存策略提升性能：

  • 本地缓存：使用Caffeine缓存热点商品数据
  • 分布式缓存：Redis存储用户会话和推荐结果
  • 数据库缓存：MySQL查询缓存优化

扩展性考虑

  1. 微服务架构预留：模块化设计支持未来向微服务架构迁移
  2. 算法可插拔：推荐算法接口化设计，支持多种算法切换
  3. 国际化支持：多语言、多货币架构设计

该系统通过精心的架构设计和算法实现，为球鞋电商领域提供了一个高性能、可扩展的解决方案，具有很高的参考价值。

本文关键词
SpringBoot协同过滤球鞋商城个性化推荐系统架构

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