在电商与数字化服务迅猛发展的当下，用户面临海量商品选择，信息过载问题凸显，快速精准地找到符合自身需求的商品成为一大挑战。协同过滤推荐系统应运而生，基于协同过滤算法的商品推荐系统采用Java语言开发，借助Spring Boot框架搭建高效稳定的后端服务。Spring Boot凭借其快速开发、自动配置等特性，能高效处理用户请求、实现推荐算法逻辑以及管理业务数据。前端则运用uniapp框架，实现跨平台应用开发，以统一的代码适配多种终端，为用户提供流畅便捷的交互体验。系统采用MySQL数据库存储用户信息、商品数据以及用户行为记录等，通过Java与数据库的交互，保障数据的安全与高效读写，为协同过滤推荐提供坚实的数据支撑。在信息爆炸时代，商品数量呈指数级增长，用户难以快速找到心仪商品，商家也面临商品曝光不足的困境。基于协同过滤的商品推荐系统研究意义重大，它能够深入挖掘用户潜在需求，通过分析用户历史行为数据，发现用户与商品、用户与用户之间的相似性，为用户精准推荐可能感兴趣的商品。这不仅有效提升用户体验，节省用户时间与精力，还能帮助商家提高商品销售转化率，增加用户粘性，推动电商行业个性化服务发展，实现用户与商家的双赢。
 

1. 1. 系统结构功能设计

基于协同过滤的商品推荐系统共分为管理员，商家，用户三个部分。系统结构功能图如下图4-1所示。

图4- 1 系统结构功能图
 

1. 1. 用户、商家管理

管理员可以对系统的用户信息和商家信息进行管理，包括新增，删除，修改和管理账号状态等操作。

图 5‑12用户管理