如何在Java中使用SpringBoot和MySQL实现基于用户行为的协同过滤推荐系统？

实现一个基于用户行为的协同过滤推荐系统是一个复杂的过程，涉及到用户数据的处理、相似度计算、推荐生成等多个环节。以下是一些关键步骤和考虑点，希望能帮助你更好地理解这一过程：

参考资源链接：[协同过滤算法在商品推荐系统中的应用-Java实现](https://wenku.csdn.net/doc/5enjffjtwd?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据收集：首先，需要收集用户的行为数据，这通常包括用户的购买历史、评分、浏览记录等。这些数据将存储在MySQL数据库中，可以使用Spring Data JPA或MyBatis等ORM框架简化数据库操作。
2. 用户相似度计算：协同过滤的核心是计算用户之间的相似度。常见的方法有余弦相似度、皮尔逊相关系数等。你可以使用Java提供的数学库或自己实现相似度计算算法。
3. 推荐生成：根据用户相似度计算结果，为每个用户生成推荐列表。如果是用户基的协同过滤，那么可以为用户推荐其相似用户喜欢的商品；如果是物品基的协同过滤，则需要计算商品之间的相似度，并推荐与用户喜欢商品相似的其他商品。
4. 系统集成与测试：将推荐逻辑集成到SpringBoot应用中，并通过单元测试和集成测试确保系统的稳定性和可靠性。
5. 性能优化：推荐系统可能涉及大量的数据处理，因此需要关注系统的性能和可扩展性。使用缓存、异步处理和数据库索引等技术可以有效提升系统性能。
推荐资料《协同过滤算法在商品推荐系统中的应用-Java实现》详细介绍了协同过滤算法在Java环境下实现商品推荐系统的过程，从理论基础到具体实践都有涉及，非常适合你作为毕业设计参考和深入研究。

参考资源链接：[协同过滤算法在商品推荐系统中的应用-Java实现](https://wenku.csdn.net/doc/5enjffjtwd?spm=1055.2569.3001.10343)