Java+SSM+Python实现LFM矩阵分解推荐系统设计

资源摘要信息:"本项目是一个基于Java和SSM框架，结合Python语言和LFM（Latent Factor Model）矩阵分解协同过滤（Collaborative Filtering, CF）算法的购物网站商品推荐系统。系统旨在通过分析用户的购物行为和偏好，为其推荐可能感兴趣的商品，从而提升购物体验和网站的销售效率。项目包含源码、论文、数据库和使用文档，并已经在导师的指导下通过答辩，评分达到95分的高分优秀项目。 Java是项目的主要开发语言，采用SSM框架，即Spring、SpringMVC和MyBatis的组合。Spring是一个提供全面编程和配置模型的框架，用于构建各种Java应用程序；SpringMVC是Spring的一个模块，实现了Web层的模型-视图-控制器（MVC）架构模式；MyBatis则是一个支持定制化SQL、存储过程以及高级映射的持久层框架。这三大框架的结合为项目提供了稳定、高效的运行环境。 Python语言被用来实现LFM算法的核心逻辑。LFM是一种推荐算法，通过矩阵分解技术从用户-商品交互矩阵中挖掘出潜在的因子，这些因子可以反映用户和商品的隐含特征，进而用于预测用户的偏好。Python因其简洁的语法和强大的数据处理能力，在算法实现方面具有显著优势。 协同过滤是推荐系统中常见的算法之一，分为基于用户和基于物品的协同过滤。LFM矩阵分解属于基于模型的协同过滤，它通过构建一个因子模型来预测用户对物品的评分，从而实现个性化推荐。相比于传统的基于距离的协同过滤方法，LFM具有更好的扩展性和准确度。 本项目源码经过了在mac、Windows 10和Windows 11系统上的测试运行，保证了代码的兼容性和功能性。项目适合计算机相关专业的在校学生、教师以及企业员工，可以作为毕业设计、课程设计、作业或是项目初期立项的演示。对于有一定基础的学习者，可以在现有代码基础上进行修改和扩展，实现更多功能。 项目内包含的文件列表为***.zip和1416_LFM_CF_Shopping-master。其中1416_LFM_CF_Shopping-master可能是项目的源代码目录，包含了实现LFM算法和Web界面的代码文件；而.zip文件可能是打包包含了项目的论文、数据库和使用文档，便于用户下载和使用。 总之，这是一个综合Java Web开发技术和Python数据处理算法的实践项目，通过LFM矩阵分解CF算法结合SSM框架为购物网站提供商品推荐功能，为计算机专业的学生和从业人员提供了一个很好的学习和实践平台。"