网络书城个性化推荐系统开发基于SSM与Apriori算法

资源摘要信息:"本资源是一个基于Java语言开发的网络书城个性化服务系统，采用了SSM（Spring、SpringMVC、MyBatis）框架进行开发，并使用MySQL作为后端数据库。系统的核心算法为Apriori算法，其用于实现网络书城的个性化商品推荐功能。 1. 系统开发语言及框架：该系统以Java作为后端开发语言，前端可以使用HTML、CSS和JavaScript等技术。利用SSM框架组合，即Spring框架负责业务逻辑的整合，SpringMVC负责请求和响应的分发处理，MyBatis作为数据持久层框架进行数据库交互。 2. 数据库技术：MySQL作为该系统的后端数据库技术，存储用户信息、商品信息、订单信息等数据。 3. 系统主要功能模块： - 用户注册与登录：系统支持新用户注册功能，用户可通过注册来获得登录资格，登录后可以进行信息的修改、注销等操作。 - 商品推荐：利用Apriori算法，系统根据用户的历史行为记录和商品之间的关联性，自动推荐商品给用户，实现个性化服务。 - 个人信息管理：用户能够管理自己的个人信息，包括查看、修改和删除个人信息等。 - 购物车管理：用户可以对自己选购的商品进行增加或删除操作。 - 后台管理功能：管理员通过特定的登录页面登录系统，实现对用户信息、商品信息、订单信息以及管理员自身账户信息的管理。 4. 系统的业务流程： - 新用户注册：新用户在注册页面提交个人信息进行注册，系统验证信息后为用户创建账户。 - 用户登录：已注册的用户在登录页面输入账户信息进行登录，登录成功后可进行后续操作。 - 商品推荐：系统通过分析用户的购物历史和浏览行为，结合Apriori算法，为用户推荐可能感兴趣的商品。 - 个人信息管理：用户登录系统后，能够对自己的个人信息进行查看、修改和删除操作。 - 购物车管理：用户可添加商品到购物车，也可以对购物车内的商品进行调整，如增加数量或移除商品。 - 后台管理：管理员登录后台管理系统后，能够执行用户信息管理、商品管理、订单管理等职责，并可对自己的账户进行密码修改。 5. 技术要点： - Apriori算法：是一种用来发现频繁项集并用来生成关联规则的算法，常用于数据挖掘领域。在本系统中，它用来分析用户数据并提供商品推荐。 - SSM框架：Spring、SpringMVC和MyBatis的整合，降低了各模块的耦合性，提高了开发效率和系统维护的便捷性。 6. 标签解释： - 毕业设计：本资源可能是一个高校学生的毕业设计项目，用以展示和验证学生的学习成果。 - 项目源码：提供的资源为项目源代码，用户可以下载后进行学习、调试和使用。 - Java：项目使用Java作为开发语言。 整体而言，本网络书城个性化服务系统为用户提供了一个集用户注册、登录、个性化推荐、购物车管理、后台管理等功能于一体的电子商务平台，并通过引入Apriori算法来提高用户体验和满意度。"