springboot基于协同过滤算法的商品系统的设计与实现-开题报告

1.毕业设计（论文）选题背景、研究意义1.1选题背景随着互联网电商平台的快速发展和用户需求的日益多样化，电商平台面临一系列问题[1]。例如，当用户面对海量的商品信息时，很难快速找到自己感兴趣的商品，这不仅降低了用户的购物体验，还可能导致用户流失。同时，对于电商平台而言，缺乏有效的推荐机制意味着难以精准地推送商品给目标用户，从而影响了销售转化率和用户粘性[2]。随着电商平台的规模不断扩大和用户需求的不断变化，商品推荐系统的重要性日益凸显，它能够帮助用户快速找到心仪的商品，提升购物体验，同时也为电商平台带来了更高的销售额和用户忠诚度[3]。1.2研究意义在互联网的广阔天地中，众多电商平台如Amazon、淘宝等，早已广泛采用了基于协同过滤算法的商品推荐系统[4]。这些系统通过分析用户的购买历史、浏览行为等数据，旨在为用户提供更加符合个人喜好的商品推荐。它们通过复杂的算法模型，挖掘用户之间的相似性或者商品之间的关联性，从而生成个性化的推荐列表。然而，随着商品数量和用户数量的急剧增加，这些系统也暴露出了一系列问题[5]。其中，最为显著的是推荐结果的准确性和实时性挑战。由于用户行为数据的稀疏性和冷启动问题的存在，系统往往难以找到准确的相似用户或相似商品，导致推荐结果不够精准[6]。为了解决这些问题，需要采取更加高效和智能的推荐算法。协同过滤算法虽然经典，但也需要不断地优化和改进。可以通过引入更多的用户特征和行为数据，来丰富用户画像，提高推荐的准确性。通过采用这种方式，可以有效地解决现存系统面临的问题，提升商品推荐系统的性能和用户体验[7]。因此，设计并实现了一个基于协同过滤算法的商品推荐系统。本系统主要具备用户管理、商品管理、推荐管理等。用户管理模块主要用于用户信息的维护，包括注册、登录和用户信息修改等功能。商品管理模块则允许管理员对商品信息进行增删改查操作，确保平台商品数据的实时更新。推荐管理模块则是系统的核心，它利用协同过滤算法生成个性化推荐列表，为用户提供符合其兴趣和需求的商品推荐[8]。2.国内外研究现状和发展趋势2.1国内外研究现状薛亮，徐慧，冯尊磊等人提出了一种改进的协同过滤商品推荐方法，旨在解决传统协同过滤算法在推荐准确性、冷启动以及可扩展性方面存在的问题。作者通过引入用户行为的时间权重、社交网络信息以及商品属性特征，对传统的协同过滤算法进行了优化。实验结果表明，改进后的算法在推荐精度和用户满意度方面均有显著提升，有效改善了商品推荐的准确性和个性化程度[9]。王帅，刘皖苏等人介绍了一个基于Java技术的电子商务购物推荐平台的设计与开发过程。该平台采用Java作为主要编程语言，结合SpringBoot等框架，实现了用户注册登录、商品浏览、购物车管理、订单结算以及个性化推荐等功能。作者详细阐述了平台的架构设计、数据库设计以及推荐算法的实现，并展示了平台的实际运行效果[10]。王豪，谢本亮等人针对电子商务网站的推荐系统进行了深入研究，提出了一种基于改进的协同过滤算法。作者通过引入用户兴趣度、商品热度以及时间衰减因子等特征，对传统协同过滤算法进行了优化。实验结果表明，改进后的算法在推荐精度、召回率以及用户满意度方面均有显著提升，有效提高了电子商务网站的推荐效果和用户粘性[11]。WangX，ZhangC等人提出了一种基于在线评论的产品推荐模型，该模型通过改进PageRank算法，并考虑商品属性的权重，实现了更加精准的推荐。作者利用自然语言处理技术对在线评论进行情感分析和特征提取，然后结合商品属性权重，对PageRank算法进行改进。实验结果表明，该模型在推荐精度和用户满意度方面均优于传统方法，为在线购物平台提供了有效的推荐解决方案[12]。KumarB，SinghA等人介绍了一种基于深度学习的产品推荐方法，该方法使用ResNet-50卷积神经网络模型对用户的行为数据进行特征提取和分类。作者通过构建用户行为数据集，训练ResNet-50模型，实现了对用户兴趣的有效识别[13]。NguyenDN，NguyenVH等人提出了一种基于检索策略的个性化产品推荐模型，该模型通过结合用户历史行为、商品特征以及用户偏好等信息，实现了更加个性化的推荐。作者利用检索技术对用户输入进行查询，并根据查询结果生成个性化的推荐列表[14]。综上所述，近年来在商品推荐系统领域的研究呈现出多样化的趋势。不同学者和研究团队通过引入新的算法和技术，对传统的协同过滤算法进行了改进和优化，提高了推荐的准确性和个性化程度。2.2发展趋势近年来，深度学习技术的引入为商品推荐系统带来了革命性的变化。通过构建复杂的神经网络模型，深度学习能够挖掘出用户和商品的深层次特征，从而提供更加精准的推荐[15]。这种技术的应用，使得推荐系统能够更好地理解用户的兴趣和需求，即使在面对海量数据时，也能保持高效的推荐性能[16]。大模型技术的应用也将为商品推荐系统带来全新的变革。大模型具备强大的推理能力和适应能力，可以快速适应新场景和新用户，为全链路的统一推荐提供一种可能[17]。这种技术的应用将使得推荐系统更加智能化和高效化，能够更好地满足用户的个性化需求。3.主要研究内容和研究方法3.1研究内容基于协同过滤算法的商品推荐系统基于SpringBoot框架，采用Java语言、MySQL数据库。商品推荐系统的核心功能模块包括：（1）管理员功能模块：1.登录：管理员可以使用用户名和密码进行登录，以便管理系统的各项功能。2.商品分类管理：添加分类：管理员可以添加新的商品分类，包括分类名称、描述等信息。编辑分类：管理员可以编辑已有的商品分类信息，如名称、描述等。删除分类：管理员可以删除不再需要的商品分类。3.商品管理：添加商品：管理员可以添加新的商品信息，包括商品名称、描述、价格、库存等。编辑商品：管理员可以编辑已有的商品信息，如名称、描述、价格、库存等。删除商品：管理员可以删除不再销售的商品。4.订单管理：查看订单：管理员可以查看所有的订单信息，包括订单编号、购买用户、订单状态等。处理订单：管理员可以更新订单状态，如确认付款、发货等操作。5.活动通知管理：发布通知：管理员可以发布活动通知，包括通知标题、内容、生效时间等。编辑通知：管理员可以编辑已发布的活动通知。删除通知：管理员可以删除不再有效的活动通知。用户功能模块：1.注册：用户可以通过填写个人信息和设置用户名密码完成注册。2.登录：用户可以使用用户名和密码进行登录，以便访问个人中心和购买商品。3.个人中心：查看个人信息：用户可以查看和编辑个人资料，包括用户名、头像、联系方式等。地址管理：用户可以添加、编辑和删除收货地址。4.商品浏览和购买：商品列表：用户可以浏览系统上的商品列表，包括商品名称、价格、库存等信息。商品详情：用户可以查看特定商品的详细信息，包括描述、图片等。购买商品：用户可以将商品加入购物车并进行结算。5.商品推荐：用户行为分析：系统分析用户的浏览历史、收藏记录、购买行为等，生成用户兴趣模型。推荐算法：基于用户兴趣模型和商品特征，使用协同过滤算法生成个性化的商品推荐列表。6.购物车管理：添加商品：用户可以将商品添加到购物车中。编辑商品：用户可以修改购物车中已添加的商品的数量。删除商品：用户可以从购物车中删除不需要的商品。结算：用户可以选择收货地址和支付方式，并生成订单。7.订单管理：查看订单：用户可以查看自己的订单列表，包括订单编号、商品信息、订单状态等。取消订单：用户可以取消未处理的订单。8.地址管理：添加地址：用户可以添加新的收货地址。编辑地址：用户可以编辑已有的收货地址信息。删除地址：用户可以删除不再使用的收货地址。3.2研究方法本系统研究方法采用了案例分析法、文献综述法、问卷调查法等[18-20]。在案例分析法中，我们将选择已经存在并成功运行的基于协同过滤算法的商品推荐系统进行深入研究。通过文献综述法，我们将系统地梳理和分析已有的相关文献、期刊论文、学术著作以及技术报告。通过设计针对顾客、商家的问卷调查，收集他们对于基于协同过滤算法的商品推荐系统的看法、需求和体验反馈。4.工作进度计划第1周——第2周(2024.11.25-2024.12.8):选题，根据下达的任务书，分析选题内容以及所需技术，上网搜集相关参考文献，开始着手撰写开题报告初稿。第3周——第4周(2024.12.9-2024.12.22):分析选题背景、研究意义、国内外发展现状和未来发展趋势，确定技术方案，根据指导老师意见修改并完成开题报告。第5周——第7周(2024.12.23-2025.1.12):进一步分析整理资料，完成课题软件的需求分析以及总体与详细设计。第8周——第9周(2025.2.24-2025.3.9）:搭建架构，完成数据库设计，进入代码开发阶段。第10周——第11周(2025.3.10-2025.3.23):毕业实习，完成基本功能模块。完成毕业论文初稿，并提交指导老师。第12周——第13周(2025.3.24-2025.4.6):毕业实习，完善相关功测，并进行功能测试、总体测试，调试系统。进一步完善毕业论文。第14周——第15周(2025.4.7-2025.4.20):根据指导老师的意见，完成毕业论文多次修改。第16周(2025.4.21-2025.4.27):完成毕业论文定稿，录制答辩视频，制作答辩PPT，准备答辩。5.参考文献与资料[1]宋田宇.基于图神经网络的商品推荐系统研究与应用[D].北京邮电大学,2024.[2]电子与通信工程.基于Spark的商品推荐系统的设计与实现[D].2023.[3]朱启杰.商品推荐系统中的效用估计[J].上海管理科学,2023,45(2):96-100.[4]何亦琛,古万荣,梁早清,等.基于点割集图分割的矩阵变换与分解的商品推荐方法[J].计算机科学,2022,49(S01):8.[5]贠阳林,唐晓彬.基于深度小样本神经网络的个性化金融商品推荐方法[J].数据分析与知识发现,2024(4).[6]王晖,张慧.个性化商品推荐系统的混合推荐算法研究[J].科技资讯,2023,21(22):248-252.[7]闫良营.基于信息融合的商品推荐算法设计与实现[J].信息与电脑,2023,35(1):69-71.[8]胡迪.基于机器学习的智能商品推荐系统研究[J].无线互联科技,2023,20(16):18-21.[9]薛亮,徐慧,冯尊磊,等.一种改进的协同过滤的商品推荐方法[J].计算机技术与发展,2022,32(7):7.[10]王帅刘皖苏.基于Java技术的电子商务购物推荐平台设计与开发[J].2023.[11]王豪,谢本亮.基于改进的协同过滤的电子商务网站推荐系统[J].电子商务评论,2024,13(2):3933-3944.[12]WangX,ZhangC,XuZ,etal.Aproductrecommendationmodelbasedononlinereviews:ImprovingPageRankalgorithmconsideringattributeweights[J].2024.[13]KumarB,SinghA,BanerjeeP.ADeepLearningApproachforProductRecommendationusingResNet-50CNNModel[J].2023InternationalConferenceonSustainableComputingandSmartSystems(ICSCSS),2023:604-610.[14]NguyenDN,NguyenVH,TrinhT,etal.Apersonalizedproductrecommendationmodeline-commercebasedonretrievalstrategy[J].JournalofOpenInnovation:Technology,Market,andComplexity,2024,10(2).[15]李驰,游小钰,张谧.基于解耦图卷积网络的协同过滤推荐模型[J].中文信息学报,2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