生鲜电商推荐系统设计：SpringBoot与协同过滤算法

资源摘要信息:"毕设基于用户行为数据的生鲜蔬菜电商推荐系统的设计与实现【springboot】" 毕设项目主要围绕构建一个基于用户行为数据的生鲜蔬菜电商推荐系统展开，涉及到前后端分离的开发模式，以及数据处理和推荐算法的应用。以下是针对标题、描述、标签以及文件名称列表中提及的知识点进行详细说明： 1. 后端技术栈：Java与SpringBoot - Java是一种广泛用于企业级应用开发的编程语言，具备强大的社区支持和成熟的生态系统。 - SpringBoot是一个基于Spring框架的开源项目，它简化了基于Spring的应用开发过程，能够快速搭建和运行项目。 2. 前端技术栈：Vue.js - Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，用于构建用户界面。它的核心库只关注视图层，易于上手，也能够与其他库或现有项目集成。 3. 数据库：MySQL - MySQL是一种关系型数据库管理系统，以表格形式存储数据。它广泛用于网站后端服务，便于管理和查询大量数据。 4. 行为数据采集与处理 - 通过创建用户评分表来收集用户对商品的评价数据，这些数据对于推荐系统至关重要，因为它们是推荐算法的重要输入。 5. 推荐算法：基于用户的协同过滤算法 - 协同过滤是一种推荐算法，它可以分为用户协同过滤和物品协同过滤。本项目采用基于用户的协同过滤算法，即通过找到用户之间的相似度，从而推荐其他用户喜欢的商品给目标用户。 - Mahout是一个基于Hadoop的机器学习库，用于构建可扩展的机器学习算法，包括推荐系统。 6. 系统功能实现 - 系统提供基本的登录界面，区分用户和管理员角色，确保系统安全性和权限管理。 - 用户在登录后，能够进行商品浏览、收藏、购买、评论等操作。 - 管理员在登录后台管理后，可以对商品、用户、订单等进行维护和管理。 - 对于新用户，由于缺乏个人行为数据，系统会推荐热点商品；一旦收集到足够数据，系统将采用推荐算法为用户推荐个性化商品。 7. 开发工具和环境 - IDEA是IntelliJ IDEA的缩写，是一款功能强大的集成开发环境，广泛用于Java语言的开发，具备智能编码辅助、代码质量检查、重构等功能。 8. 文件名称列表：推荐系统代码+ppt - 这表明项目文件包含了代码实现和演示文稿（PPT），用于展示项目的设计理念、实现过程和结果展示。 整体来看，这个毕设项目不仅要求学生具备前后端开发的技能，还包括了数据分析、机器学习推荐算法的理解和应用，以及系统设计和用户体验优化的知识。通过对这些知识点的综合运用，学生能够构建出一个功能完善的生鲜蔬菜电商推荐系统。