基于SSM框架与协同过滤算法的零食电商推荐系统

项目概述

本项目是一款基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架，并深度融合协同过滤推荐算法的智能零食电商平台。系统致力于为用户打造高度个性化的购物体验，同时显著提升商家的商品转化率与用户粘性。通过精准解决传统电商平台普遍存在的"信息过载"与"用户选择困难"两大核心痛点，本系统能够基于用户行为数据智能分析其偏好，主动推荐潜在兴趣商品，从而有效缩短用户决策路径，提升整体购物满意度与平台运营效率。

核心功能与技术架构

技术架构

系统采用成熟稳定的SSM框架进行构建，确保了系统的高性能与可维护性：

• Spring框架：作为系统的核心控制层，负责业务对象的依赖注入与事务管理，保障系统稳定运行。
• SpringMVC：承担请求分发与视图解析职责，实现前后端数据的无缝交互与高效处理。
• MyBatis：作为轻量级持久层框架，通过灵活的XML配置实现Java对象与MySQL数据库的精准映射，高效管理用户、商品、评分及订单等核心数据。

智能推荐引擎

系统的核心价值在于其智能推荐模块，采用业界验证的基于用户的协同过滤算法：

• 通过分析用户的历史行为数据（如商品评分、浏览时长、购买记录等），计算用户间的行为相似度，精准识别兴趣相近的用户群体。
• 将相似用户群体偏好的高潜力商品智能推荐给目标用户，实现"千人千面"的个性化购物引导。
• 推荐算法使用Java高效实现，深度集成于系统业务层（Service层），支持定时任务与实时触发两种更新模式，确保推荐结果的时效性与准确性。

目标用户与应用场景

本系统精准服务于以下场景与用户群体：

• 终端消费者：面向日常具有零食购买需求的年轻消费者、办公室员工及家庭用户。用户可便捷地浏览商品信息、查阅个性化推荐列表，并完成一站式的下单购买流程。
• 电商创业者与中小商家：特别适合初创型电商企业或个体经营者。系统提供了一套功能完善、即插即用的解决方案，能够以较低的技术投入快速搭建具备先进智能推荐能力的线上商城，显著降低技术门槛，助力商家高效开展数字化运营。

项目优势与卖点

• 源码交付：提供完整、清晰的项目源代码，便于二次开发与深度定制，满足不同场景的个性化需求。
• 文档齐全：配备详尽的技术文档、部署指南与用户手册，确保快速上手与顺利实施。
• 毕设首选：系统架构清晰，技术栈组合经典且实用，是计算机相关专业毕业设计的优质选题。

本系统不仅是一个功能完备的电商平台，更是一套具备商业智能的解决方案，是您开启智能电商业务的理想起点。