在Java SSM框架下，如何设计并实现一个协同过滤推荐系统，并通过JSP页面展示个性化的离散数学题目？

在开发一个基于Java SSM框架的协同过滤推荐系统时，关键在于如何有效地整合Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架，并利用JSP技术来展示推荐结果。首先，需要对用户和物品进行建模，并收集用户的交互数据。然后，在后端使用Spring进行业务逻辑处理，SpringMVC处理Web请求，MyBatis实现数据持久化，并通过协同过滤算法计算用户之间的相似度以及推荐内容。

参考资源链接：[基于SSM+JSP+MySQL协同过滤算法的离散数学题推荐系统](https://wenku.csdn.net/doc/271s9iuriw?spm=1055.2569.3001.10343)

协同过滤可以分为用户基和物品基两种方法。用户基方法侧重于找出与目标用户相似的用户群体，并推荐这些用户喜欢的物品。物品基方法则关注于那些与目标用户之前喜欢的物品相似的物品。在实现过程中，可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等算法来衡量用户或物品之间的相似度。

完成推荐算法的实现后，需要在前端使用JSP页面展示推荐结果。在JSP页面中，可以利用JSTL和EL表达式来展示从后端传递的推荐数据。此外，为了提高用户体验，可以使用AJAX技术动态加载推荐内容，而不是每次刷新整个页面。

在部署方面，需要配置好Tomcat服务器和数据库连接池，确保系统能够稳定运行。可以使用Maven来管理项目依赖，确保所有必要的库文件都能被正确加载。此外，可以使用版本控制工具如Git来管理项目的代码版本，便于协同开发和版本控制。

通过上述步骤，可以完成一个基于Java SSM框架和协同过滤算法的推荐系统，并通过JSP页面展示个性化推荐结果。对于想要深入了解该过程的读者，建议参考《基于SSM+JSP+MySQL协同过滤算法的离散数学题推荐系统》这份资源，其中包含了完整的项目源码和详细的部署说明，将有助于你从理论到实践全面掌握推荐系统的构建。

参考资源链接：[基于SSM+JSP+MySQL协同过滤算法的离散数学题推荐系统](https://wenku.csdn.net/doc/271s9iuriw?spm=1055.2569.3001.10343)