随着电子商务的快速发展，零食类商品在线销售规模持续扩大，消费者面临的选择日益增多。传统电商平台通常通过分类检索和销量排序等方式展示商品，这种方式容易导致“信息过载”问题，使用户在大量相似商品中难以快速找到符合个人偏好的产品，从而延长决策时间，降低购物体验。同时，对于商家而言，缺乏精准的商品推荐能力意味着错失潜在的销售机会，商品转化率难以有效提升。在此背景下，开发一个能够理解用户偏好、提供个性化购物建议的智能推荐系统具有重要的现实意义。
该零食电商推荐系统旨在通过协同过滤算法分析用户行为数据，自动生成个性化商品推荐，有效解决上述痛点。系统不仅能够提升用户的购物效率和满意度，还能帮助商家精准触达目标客户，提高运营效率。从行业角度看，此类系统的成功实施将为中小型电商企业提供可复用的技术方案，推动整个行业向智能化、个性化方向发展，创造显著的社会与经济价值。
可行性分析
技术可行性 系统采用成熟的Java技术栈进行构建。后端使用SSM框架组合，其中Spring框架负责业务对象管理和事务控制，其IoC和AOP特性为系统提供了良好的扩展性和维护性；SpringMVC作为Web层框架，清晰的分层模式便于请求处理和视图管理；MyBatis作为持久层框架，通过XML配置实现灵活的数据库操作，能够高效处理商品、用户及订单等复杂数据关系。数据库选用稳定可靠的MySQL，完全满足中小型电商平台的数据存储需求。核心的协同过滤推荐算法基于Java实现，可无缝集成至Spring管理的Service层，通过分析用户评分、浏览及购买记录计算相似度，技术路径清晰，实现难度可控。整体技术选型均为业界广泛使用的成熟方案，社区资源丰富，技术风险较低。
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，系统初期可部署于中等配置的云服务器，成本可控。系统上线后，其核心价值在于通过个性化推荐提升商品转化率与客单价。对于商家而言，即使转化率小幅提升，所带来的销售收入增长也足以在短期内覆盖开发与运维成本。此外，系统能够降低用户决策成本，提升客户忠诚度和复购率，从而带来长期的经济效益。从投资回报角度看，该项目具有明显的经济可行性。
操作可行性 系统设计注重用户体验，界面布局参考了主流电商平台的操作习惯。普通用户可直观地进行商品浏览、搜索、收藏、加入购物车和下单等操作。个性化推荐结果以醒目的方式在首页及商品详情页展示，引导用户消费，操作流程自然流畅。管理员后台功能模块划分清晰，商品管理、订单处理、用户信息维护等操作均通过图形化界面完成，无需专业的技术背景即可胜任日常运维工作。因此，该系统对于目标用户和管理员均具备良好的操作可行性。
功能需求分析
系统主要涉及两类角色：普通用户和系统管理员。
普通用户核心功能模块：
- 用户认证与个人中心：用户可进行注册、登录、修改密码（如截图所示）及编辑个人资料（如昵称、联系方式等）。
- 商品浏览与检索：用户可浏览系统首页推荐商品、按分类（依据
item表中的category_id_one和category_id_two字段）查看商品列表、通过关键词搜索特定商品。 - 商品详情查看：点击商品可进入详情页，查看商品图片（
url1至url5）、价格（price）、描述（ms）、参数（pam1等）、收藏数（scNum）、购买数（gmNum）等详细信息。 - 个性化推荐：系统基于协同过滤算法，在首页、详情页等相关位置为用户展示“猜你喜欢”等个性化商品列表。
- 购物车管理：用户可将心仪商品加入购物车，并能在购物车页面（如截图所示）调整商品数量、确认下单。
- 订单管理：用户可生成订单、在线支付、查看订单历史记录及详情（如截图所示，关联
order_detail表），并可申请退货（对应order_detail表中的status字段）。 - 收藏与互动：用户可收藏商品（影响
item表的scNum）、提交留言（数据存入message表）。
系统管理员核心功能模块：
- 后台登录：管理员通过专属入口登录后台管理系统。
- 商品管理：管理员可对商品信息进行增（如截图所示）、删（操作
item表的isDelete字段）、改、查操作，管理商品分类。 - 用户管理：管理员可查看和管理注册用户的基本信息（如截图所示）。
- 订单管理：管理员可查看所有订单详情（如截图所示，关联
order和order_detail表），处理退货申请等。 - 内容管理：管理员可发布和管理新闻公告（数据存入
news表）、管理友情链接（如截图所示）、回复用户留言等。 - 系统监控：管理员可查看系统操作日志（如截图所示），监控系统运行状态。
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。在推荐算法计算高峰期，也应保证核心交易流程的顺畅。系统需能支持至少100个用户同时在线进行常规操作。
- 安全性需求：系统需实现严格的权限控制，不同角色用户只能访问其授权范围内的功能和数据。用户密码等敏感信息需进行加密存储。防止SQL注入、XSS等常见Web攻击。
- 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低于8小时。具备数据备份与恢复机制，确保数据安全。
- 易用性需求：用户界面应简洁、美观、一致，符合电商平台操作惯例，确保用户无需培训即可上手使用。
业务流程与用例分析
核心业务流：用户购物与推荐生成
- 起点：新用户注册或老用户登录系统。
- 行为记录：用户浏览商品详情、收藏商品、将商品加入购物车或完成购买等行为，会被系统记录（相应更新
item表的scNum、gmNum等字段，并为协同过滤算法积累数据）。 - 推荐触发：当用户再次访问首页或相关页面时，系统调用协同过滤算法服务。算法基于该用户的历史行为数据，计算与其他用户的相似度，找出“邻居”用户。
- 结果生成与展示：算法将“邻居”用户喜欢而该用户未接触过的商品进行排序和过滤，生成个性化推荐列表，并展示给用户。
- 闭环优化：用户对推荐商品的点击、购买等新的行为又会反馈给系统，用于优化后续的推荐结果，形成良性循环。
用例：用户下单流程
- 用户将选中的商品加入购物车。
- 用户在购物车页面确认商品、数量及总价（
total）。 - 用户提交订单，系统生成订单记录（主订单信息）和订单详情记录（
order_detail，包含item_id,order_id,num,total等）。 - 用户跳转至支付页面完成支付。
- 支付成功后，系统更新订单状态为已支付，并通知仓库发货。同时，对应商品的购买数量（
gmNum）增加。
结论
综合以上分析，该基于SSM框架与协同过滤算法的零食电商推荐系统，从项目背景、技术实现、经济效益到用户操作等方面均具备较高的可行性。系统设计紧扣行业痛点，通过引入智能推荐技术显著提升了平台的核心竞争力。清晰的功能模块划分和角色权限设计确保了系统的实用性和可管理性。明确的非功能性需求为系统质量提供了保障。该项目的实施不仅能有效改善用户的在线购物体验，也为中小型电商企业提供了低成本、高效率的智能化解决方案，具有明确的应用价值和良好的发展前景。