协同过滤推荐算法实现个性化购物商城系统

资源摘要信息:"毕业设计-基于协同过滤算法SSM个性化推荐购物商城源码+文档说明" 知识点一：购物商城系统 购物商城系统是一个全品类的电子商务平台，提供商品展示、购物车、订单处理、支付结算、用户管理等一系列服务。传统的购物商城通常只提供基础的商品展示和交易功能，而本项目在这些基础上加入了智能推荐算法，以提升用户体验和销售效率。 知识点二：协同过滤算法 协同过滤是一种推荐系统算法，它包括基于用户的协同过滤和基于商品的协同过滤两种主要方式。基于用户的协同过滤算法会分析用户的历史行为，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的商品。基于商品的协同过滤则是通过分析商品间的相关性来进行推荐。 知识点三：用户协同过滤算法核心思想 用户协同过滤算法的核心在于使用用户评分矩阵，通过计算用户间的余弦相似度来判断相似度。余弦相似度是一种衡量两个非零向量之间角度大小的方法，通过这种计算，可以找到与目标用户评分相似的其他用户群体，进而为他们推荐相似用户喜欢的商品。 知识点四：物品协同过滤算法实现 物品协同过滤算法是基于用户的订单记录构建用户-物品矩阵，并通过jaccard系数计算物品之间的相似度。jaccard系数是一种衡量两个集合相似度的指标，它通过比较两个集合中相同元素的比例来计算相似度，适用于处理非数值型数据。 知识点五：网站功能模块介绍 本购物商城系统具备两种身份：用户和管理员。对于用户而言，在未登录状态下可以在首页查看热门推荐商品。登录后，系统能够利用协同过滤算法提供个性化推荐，用户可以进行商品搜索、查看商品详情、评论商品、收藏商品、评分和加入购物车进行订单结算等操作。系统还集成了支付宝在线支付接口，方便用户快捷支付。用户在个人中心可以修改个人信息、查询订单记录、评分记录、支付记录，申请退款，管理评论和商品收藏记录。对于管理员，登录后台后可以查询各种统计信息，发布和管理商品信息及分类，管理注册用户信息，查询用户订单及处理发货事宜。 知识点六：技术栈分析 本项目的技术栈是SSM，即Spring、SpringMVC和MyBatis，这是一种常见的Java Web开发技术组合。Spring作为核心框架，负责企业级应用的业务逻辑层，SpringMVC负责MVC设计模式中的控制器部分，MyBatis则用于数据持久层，处理与数据库的交互。此外，系统还集成了支付宝支付接口，说明系统在设计时考虑了第三方支付能力的集成。 知识点七：文件名称列表解析 资源名称"SSM_Collaborative_Filtering_Shopping_WebSite_Alipay-master"透露出此为一套集成了支付宝支付接口的购物网站源码，以SSM框架作为后端技术支撑，采用协同过滤推荐算法作为核心推荐机制。文件名称中的“master”可能表示这是项目的主分支或主线版本。 以上内容涵盖了购物商城系统的基本概念、协同过滤推荐算法的原理、网站的功能模块、技术架构以及与资源相关的关键信息。这些知识点对于理解基于协同过滤算法的购物商城系统的设计和实现有着重要作用。