SSM转Springboot+Python实现网上购物系统与CF推荐算法

资源摘要信息:"网上购物系统SSM可升级Springboot + Python + 基于协同过滤的CF算法实现 有文档有运行视频" 本项目是一个网上购物系统，采用了SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）框架，并预留升级路径至Spring Boot。系统后端利用Java开发，并使用Eclipse或Idea作为开发环境，以及mysql数据库进行数据存储。在算法方面，项目采用Python进行开发，环境为Pycharm，实现实体协同过滤算法，即Collaborative Filtering（CF）。 协同过滤推荐算法是推荐系统中一种基本而强大的技术。它通过分析用户的行为或物品属性，来发现用户或物品之间的相似性，进而对目标用户推荐物品。该算法主要有用户基于协同过滤和物品基于协同过滤两大类。物品基于协同过滤通常不依赖用户的历史行为数据，因此更适合解决新商品推荐的问题，即所谓的“物品冷启动”问题。 项目中对于物品冷启动问题的解决方法是引入Word2Vec技术。Word2Vec是由Google开源的一种NLP工具，用于将词语转换为向量形式，使得词语之间的关系可以通过向量的运算来定量衡量。在项目中，将每个物品的所有标签词视为一个文档，并通过Word2Vec生成每个物品的向量表示，进而计算向量间的相似度，判断物品间的相似程度。 Doc2Vec是基于Word2Vec发展出来的一种技术，可以直接将文档转换为向量表示，适合处理包括物品标签在内的整个文档。项目中使用Word2Vec对标签词进行向量化处理，再通过Doc2Vec的思路来计算物品的向量，然后基于这些向量进行物品之间的相似度计算。 项目还提供了丰富的文档资料和运行视频。文件列表中包含“论文.doc”，可能包含了项目的详细设计和实现过程的描述；“README.md”通常用于介绍项目的安装、运行指南和相关说明；“程序运行功能演示视频.mp4”将直观展示系统如何操作以及协同过滤算法的实现和效果；“大神物品冷启动计算相似物品.py”可能是一个Python脚本，用于具体执行Word2Vec和物品相似度计算的逻辑；“关于系统.txt”可能包含了系统介绍、使用说明或其它辅助信息；“requirements.txt”列出了项目的依赖环境配置；源代码部分是项目的核心内容，可能包括前端界面、后端服务和算法实现等；“mysql数据库”部分则包含了系统所需的所有数据库文件。 整体来看，该项目是一个综合运用了Java、Python、Spring Boot、协同过滤算法以及自然语言处理技术的网上购物系统。它不仅展示了如何利用先进的推荐算法技术来改善用户体验，还通过文档和视频的形式，为学习者提供了学习资源，对开发人员、系统设计者以及推荐算法研究者都有很高的参考价值。