基于SpringBoot的电子产品个性化推荐商城系统 - 源码深度解析

JavaJavaScriptHTMLCSSSpringboot框架SSM框架MavenMySQL
2026-02-079 浏览

文章摘要

本系统是一款基于SpringBoot框架构建的电子产品在线商城，其核心价值在于通过智能化的个性化推荐引擎，有效解决用户在海量电子产品中面临的选择困难和信息过载问题。系统不仅实现了基础的商城商品上架、订单管理和用户管理等后台功能，更关键的创新点在于其推荐模块。该模块通过分析用户的浏览历史、搜索行为、购...

在当今电子商务高度发达的时代，电子产品在线销售平台面临着海量商品信息与用户精准需求匹配的挑战。智能推荐商城系统应运而生，该系统基于SpringBoot框架构建，深度融合个性化推荐算法，为电子产品购物体验带来了革命性提升。

系统架构与技术栈

该系统采用经典的SpringBoot单体应用架构，后端基于Spring MVC模式处理Web请求，数据持久层使用Spring Data JPA与MySQL数据库进行交互。前端采用传统的JSP技术结合HTML、CSS和JavaScript实现用户界面。项目通过Maven进行依赖管理，确保了项目结构的清晰性和可维护性。

核心配置文件体现了项目的技术特点：

# 数据库连接配置
spring.datasource.url=jdbc:mysql://www.csbishe.cn/boot_dzcptj_shop?useSSL=false&serverTimezone=Asia/Shanghai
spring.datasource.username=boot_dzcptj_shop
spring.datasource.password=boot_dzcptj_shop
spring.datasource.driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver

# JPA配置
spring.jpa.show-sql=true
logging.level.com.soft.demo.dao=debug

# 服务器配置
server.port=40000
spring.servlet.multipart.maxFileSize=100MB

数据库设计深度解析

商品表设计优化

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(50) 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 '商品图片',
  `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(50) 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 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='商品表'

商品表的设计体现了电商系统的核心需求。goods_name和goods_publisher字段采用varchar(225)长度，充分考虑了电子产品名称和品牌名称的可能长度。goods_desc使用text类型，支持详细的商品描述信息。价格字段使用double类型，确保计算精度，同时设置了合理的默认值。

购物车表的事务安全性

CREATE TABLE `gouwuche` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '购物车ID',
  `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 '添加时间',
  `count` int(11) NOT NULL DEFAULT 1 COMMENT '商品数量',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=235 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='购物车表'

购物车表采用InnoDB引擎，支持事务处理，确保在高并发场景下的数据一致性。count字段设置默认值为1，优化了用户体验。time字段记录添加时间，为推荐算法提供了时间维度数据。

订单表的业务完整性

CREATE TABLE `dingdan` (
  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '订单ID',
  `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 '订单时间',
  PRIMARY KEY (`id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=88 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='订单表'

订单表设计简洁高效，通过goods_id和user_id关联商品和用户信息，为后续的用户行为分析和推荐算法提供数据支持。

订单管理界面

核心功能实现

个性化推荐引擎

系统的核心创新在于个性化推荐功能。推荐模块通过分析用户的浏览历史、搜索行为、购买记录等数据，运用协同过滤算法为用户生成个性化商品推荐。

@Service
public class RecommendationService {
    
    @Autowired
    private UserBehaviorRepository behaviorRepository;
    
    @Autowired
    private GoodsRepository goodsRepository;
    
    public List<Goods> getPersonalizedRecommendations(Integer userId) {
        // 获取用户历史行为数据
        List<UserBehavior> userBehaviors = behaviorRepository.findByUserId(userId);
        
        // 计算用户偏好向量
        Map<Integer, Double> userPreference = calculateUserPreference(userBehaviors);
        
        // 基于物品的协同过滤算法
        return collaborativeFiltering(userPreference);
    }
    
    private Map<Integer, Double> calculateUserPreference(List<UserBehavior> behaviors) {
        Map<Integer, Double> preferenceMap = new HashMap<>();
        for (UserBehavior behavior : behaviors) {
            double weight = calculateBehaviorWeight(behavior.getBehaviorType(), 
                                                  behavior.getTimestamp());
            preferenceMap.merge(behavior.getGoodsId(), weight, Double::sum);
        }
        return preferenceMap;
    }
}

购物车管理功能

购物车功能实现了商品的添加、数量修改和批量删除等操作，支持实时价格计算和库存验证。

@RestController
@RequestMapping("/cart")
public class CartController {
    
    @Autowired
    private CartService cartService;
    
    @PostMapping("/add")
    public ResponseEntity<?> addToCart(@RequestBody CartItem cartItem) {
        try {
            cartService.addItemToCart(cartItem);
            return ResponseEntity.ok("商品已成功添加到购物车");
        } catch (InventoryException e) {
            return ResponseEntity.badRequest().body("库存不足");
        }
    }
    
    @GetMapping("/{userId}")
    public List<CartItem> getCartItems(@PathVariable Integer userId) {
        return cartService.getCartItemsByUserId(userId);
    }
    
    @PutMapping("/updateQuantity")
    public ResponseEntity<?> updateQuantity(@RequestParam Integer cartId, 
                                          @RequestParam Integer quantity) {
        cartService.updateItemQuantity(cartId, quantity);
        return ResponseEntity.ok("数量更新成功");
    }
}

购物车界面

订单处理流程

订单系统实现了完整的购物流程，包括订单创建、支付处理、状态跟踪等功能。

@Service
@Transactional
public class OrderService {
    
    @Autowired
    private OrderRepository orderRepository;
    
    @Autowired
    private InventoryService inventoryService;
    
    public Order createOrder(OrderRequest orderRequest) {
        // 验证库存
        inventoryService.validateInventory(orderRequest.getItems());
        
        // 创建订单
        Order order = new Order();
        order.setUserId(orderRequest.getUserId());
        order.setOrderTime(new Date());
        order.setStatus(OrderStatus.PENDING);
        
        // 计算总金额
        double totalAmount = calculateTotalAmount(orderRequest.getItems());
        order.setTotalAmount(totalAmount);
        
        // 保存订单
        Order savedOrder = orderRepository.save(order);
        
        // 扣减库存
        inventoryService.deductInventory(orderRequest.getItems());
        
        return savedOrder;
    }
    
    public void processPayment(Integer orderId, PaymentInfo paymentInfo) {
        Order order = orderRepository.findById(orderId)
            .orElseThrow(() -> new OrderNotFoundException("订单不存在"));
        
        // 支付处理逻辑
        boolean paymentSuccess = paymentService.processPayment(paymentInfo);
        
        if (paymentSuccess) {
            order.setStatus(OrderStatus.PAID);
            orderRepository.save(order);
            
            // 发送订单确认通知
            notificationService.sendOrderConfirmation(order);
        }
    }
}

订单提交界面

商品信息管理

后台管理系统提供了完整的商品CRUD操作，支持商品图片上传、价格调整、库存管理等功能。

@Controller
@RequestMapping("/admin/goods")
public class GoodsAdminController {
    
    @Autowired
    private GoodsService goodsService;
    
    @GetMapping
    public String goodsManagement(Model model, 
                                @RequestParam(defaultValue = "0") int page) {
        Page<Goods> goodsPage = goodsService.getGoodsPage(page, 20);
        model.addAttribute("goodsPage", goodsPage);
        return "admin/goods-management";
    }
    
    @PostMapping("/add")
    public String addGoods(@ModelAttribute Goods goods,
                         @RequestParam("imageFile") MultipartFile imageFile) {
        try {
            // 处理图片上传
            if (!imageFile.isEmpty()) {
                String imagePath = fileService.saveImage(imageFile);
                goods.setGoodsPic(imagePath);
            }
            
            goodsService.saveGoods(goods);
            return "redirect:/admin/goods?success=添加成功";
        } catch (Exception e) {
            return "redirect:/admin/goods/add?error=添加失败";
        }
    }
    
    @PostMapping("/update")
    public String updateGoods(@ModelAttribute Goods goods) {
        goodsService.updateGoods(goods);
        return "redirect:/admin/goods?success=更新成功";
    }
}

商品管理界面

实体模型设计

系统采用面向对象的设计思想，定义了丰富的领域模型。基础实体类提供了分页和排序的通用功能：

package com.soft.demo.common.domain;

import java.io.Serializable;

public abstract class BaseDomain implements Serializable {
    
    private static final long serialVersionUID = -3308831596689250063L;
    
    private int start;
    private int limit = 20;
    private int end;
    private String sort;
    private String order;
    private String dir;
    
    // Getter和Setter方法
    public int getStart() {
        return start;
    }
    
    public void setStart(int start) {
        this.start = start;
    }
    
    public int getEnd() {
        return end;
    }
    
    public void setEnd(int end) {
        this.end = end;
    }
    
    public String getOrder() {
        return order;
    }
    
    public void setOrder(String order) {
        this.order = order;
    }
    
    // 其他getter和setter方法...
}

商品实体类继承基础模型，定义了电子产品的核心属性：

@Entity
@Table(name = "goods")
public class Goods extends BaseDomain {
    
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
    @Column(name = "goods_id")
    private Integer goodsId;
    
    @Column(name = "goods_type_id")
    private Integer goodsTypeId;
    
    @Column(name = "goods_no")
    private String goodsNo;
    
    @Column(name = "goods_name")
    private String goodsName;
    
    @Column(name = "goods_pic")
    private String goodsPic;
    
    @Column(name = "goods_price")
    private Double goodsPrice;
    
    @Column(name = "goods_discount")
    private Double goodsDiscount;
    
    @Column(name = "goods_desc")
    private String goodsDesc;
    
    // 关联关系
    @OneToMany(mappedBy = "goods")
    private List<CartItem> cartItems;
    
    @OneToMany(mappedBy = "goods")
    private List<OrderItem> orderItems;
    
    // Getter和Setter方法...
}

功能展望与优化方向

1. 引入Redis缓存提升性能

当前系统在推荐算法计算和商品查询方面存在性能瓶颈。可以引入Redis作为缓存层，存储热点商品数据、用户会话信息和推荐结果。

@Service
public class CacheService {
    
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
    
    public void cacheRecommendations(Integer userId, List<Goods> recommendations) {
        String key = "recommendations:" + userId;
        redisTemplate.opsForValue().set(key, recommendations, Duration.ofHours(1));
    }
    
    public List<Goods> getCachedRecommendations(Integer userId) {
        String key = "recommendations:" + userId;
        return (List<Goods>) redisTemplate.opsForValue().get(key);
    }
}

2. 微服务架构改造

随着业务规模扩大，可以将单体应用拆分为多个微服务：用户服务、商品服务、订单服务、推荐服务等，提高系统的可扩展性和可维护性。

3. 实时推荐引擎优化

引入实时流处理技术（如Apache Kafka + Apache Flink），实现用户行为的实时采集和推荐结果的实时更新，提升推荐准确性和时效性。

4. 移动端适配与PWA支持

开发响应式前端界面，支持PWA（渐进式Web应用）特性，使系统在移动设备上具备原生应用般的用户体验。

5. 智能搜索功能增强

集成Elasticsearch实现商品智能搜索，支持拼音搜索、同义词扩展、搜索建议等功能，提升用户搜索体验。

@Service
public class SearchService {
    
    @Autowired
    private ElasticsearchTemplate elasticsearchTemplate;
    
    public SearchResult<Goods> searchGoods(String keyword, 
                                         Integer page, 
                                         Integer size) {
        NativeSearchQueryBuilder queryBuilder = new NativeSearchQueryBuilder();
        
        // 构建多字段搜索查询
        QueryBuilder query = QueryBuilders.multiMatchQuery(keyword, 
            "goodsName", "goodsDesc", "goodsPublisher");
        
        queryBuilder.withQuery(query)
                   .withPageable(PageRequest.of(page, size))
                   .withSort(SortBuilders.scoreSort());
        
        return elasticsearchTemplate.queryForPage(queryBuilder.build(), Goods.class);
    }
}

总结

该智能电子产品推荐平台通过SpringBoot框架实现了高可用的电商系统架构，数据库设计合理考虑了业务需求和性能要求。个性化推荐功能作为系统的核心创新点，有效解决了用户在海量商品中的选择困难问题。系统采用分层架构设计，代码结构清晰，便于维护和扩展。

未来通过引入缓存技术、微服务架构、实时计算等优化措施，可以进一步提升系统的性能和用户体验。该系统为中小型电子产品零售商提供了完整的电商解决方案，具有良好的实用价值和推广前景。

本文关键词
SpringBoot商城系统个性化推荐算法电子产品推荐系统SpringBoot源码解析电商系统数据库设计

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