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本次文章主要是介绍基于顾客偏好的唯品会商城商品推荐系统设计与实现 |基于SpringBoot+协同过滤的电商商品推荐系统 |网购购物商城系统 |服装商城系统 |百货电子商城系统 |电子产品商城推荐系统，系统分为3个角色，分别是用户、商家、管理员

唯品会电商商城商品推荐系统-系统前言简介

• 电子商务在互联网技术推动下已成为现代商业的主要形态，传统电商平台面临着商品数量庞大、用户需求多样化的挑战。用户在海量商品中难以快速找到符合个人喜好的产品，往往需要花费大量时间进行筛选和比较，购物效率低下；商家也无法精准触达目标客户群体，营销成本居高不下，这种信息不对称问题严重影响了购物体验和销售效率。个性化推荐技术的缺失使得电商平台无法充分挖掘用户潜在需求，导致用户流失率上升、商品销售转化率偏低，因此开发一套基于用户偏好的智能推荐系统显得尤为重要。

• 本课题基于Spring Boot和Vue技术栈构建了唯品会电商商城商品推荐系统，该系统采用协同过滤算法实现个性化商品推荐功能，通过分析用户历史行为数据、购买记录、浏览轨迹等多维度信息挖掘潜在购买偏好。系统设计了用户、商家、管理员三种角色权限体系，涵盖商品浏览、推荐展示、购物车管理、订单处理、物流跟踪、优惠券发放等核心功能模块；集成WebSocket技术实现用户与商家实时在线沟通，提供即时客服支持，显著提升服务质量和用户满意度；运用ECharts可视化技术构建数据统计分析平台，展示销售趋势、用户行为分析、商品热度排行等关键指标，为运营决策提供科学依据。系统采用MySQL数据库存储用户信息和商品数据，确保数据安全性和查询效率。

• 该系统通过智能推荐算法有效提升了用户购物体验和商品转化率，降低了用户选择成本，增强了平台用户粘性，为电商平台运营提供了技术支撑和数据洞察。研究成果对于促进电子商务个性化发展、优化用户服务体验、推动传统零售向智能化转型具有重要的实际应用价值，同时为相关领域的推荐系统研究和电商平台建设提供了有益的技术参考和实践案例。

唯品会电商商城商品推荐系统-开发技术与环境

• 开发语言：Java
• 推荐算法：协同过滤推荐算法
• 后端框架：SpringBoot
• 前端：Vue
• 数据库：MySQL
• 系统架构：B/S
• 开发工具：Idea或者Eclipse皆可，jdk，mysql(5.7或者8.0)，tomcat

唯品会电商商城商品推荐系统-功能介绍

3个角色：用户、商家、管理员（创新点亮点：【1商品推荐】协同过滤推荐功能；2在线客服聊天（websocket技术）;3Echarts可视化统计；4优惠券）

(1)用户：登录注册、商品推荐（协同过滤）、查看商品、添加购物车、在线购买、在线联系商家、查看物流、个人中心（我的订单、地址管理、收藏评论、使用优惠券）。

(2)商家：商品管理、发放优惠券、订单管理、查看评论、回复聊天

(2)管理员：用户管理、商家管理、分类管理、优惠券管理、系统管理、订单管理、系统管理。

唯品会电商商城商品推荐系统-演示视频及图片

（1）演示视频

（2）演示图片

1.用户页面：
☀️登录注册☀️

☀️查看商品☀️

☀️添加购物车立即购买☀️

☀️在线客服☀️

☀️ 个人中心☀️

2.商家端页面：
☀️订单管理☀️

☀️发放优惠券☀️

☀️可视化统计☀️

3.管理员端页面：

☀️所有信息管理☀️

唯品会电商商城商品推荐系统-论文参考

唯品会电商商城商品推荐系统-代码展示

1.在线客服（websocket技术）【代码如下（示例）：】

@Configuration
@EnableWebSocket
public class WebSocketConfig implements WebSocketConfigurer {
    
    @Override
    public void registerWebSocketHandlers(WebSocketHandlerRegistry registry) {
        registry.addHandler(new ChatWebSocketHandler(), "/chat")
                .setAllowedOrigins("*");
    }
}

@Component
public class ChatWebSocketHandler extends TextWebSocketHandler {
    
    private static final Map<String, WebSocketSession> sessions = new ConcurrentHashMap<>();
    
    @Override
    public void afterConnectionEstablished(WebSocketSession session) throws Exception {
        String userId = getUserId(session);
        sessions.put(userId, session);
        System.out.println("用户" + userId + "建立连接");
    }
    
    @Override
    protected void handleTextMessage(WebSocketSession session, TextMessage message) throws Exception {
        String payload = message.getPayload();
        JSONObject jsonMessage = JSON.parseObject(payload);
        
        String fromUserId = jsonMessage.getString("fromUserId");
        String toUserId = jsonMessage.getString("toUserId");
        String content = jsonMessage.getString("content");
        
        // 保存消息到数据库
        saveMessage(fromUserId, toUserId, content);
        

2.协同过滤推荐【代码如下（示例）：】

@Service
public class CollaborativeFilteringService {
    
    @Autowired
    private UserRatingMapper userRatingMapper;
    
    @Autowired
    private ProductMapper productMapper;
    
    public List<Product> recommendProducts(Long userId, int topN) {
        // 获取用户评分矩阵
        Map<Long, Map<Long, Double>> userRatingMatrix = buildUserRatingMatrix();
        
        // 计算用户相似度
        Map<Long, Double> userSimilarity = calculateUserSimilarity(userId, userRatingMatrix);
        
        // 预测用户对未评分商品的评分
        Map<Long, Double> predictedRatings = predictRatings(userId, userRatingMatrix, userSimilarity);
        
        // 获取TopN推荐商品
        return getTopNRecommendations(predictedRatings, topN);
    }
    
    private Map<Long, Map<Long, Double>> buildUserRatingMatrix() {
        List<UserRating> ratings = userRatingMapper.selectAllRatings();
        Map<Long, Map<Long, Double>> matrix = new HashMap<>();
        
        for (UserRating rating : ratings) {
            matrix.computeIfAbsent(rating.getUserId(), k -> new HashMap<>())
                  .put(rating.getProductId(), rating.getRating().doubleValue());
        }
        return matrix;
    }
    
    private Map<Long, Double> calculateUserSimilarity(Long targetUserId, 
            Map<Long, Map<Long, Double>> userRatingMatrix) {
        Map<Long, Double> similarities = new HashMap<>();
        Map<Long, Double> targetUserRatings = userRatingMatrix.get(targetUserId);
        
        if (targetUserRatings == null) return similarities;
        
        for (Long otherUserId : userRatingMatrix.keySet()) {
            if (otherUserId.equals(targetUserId)) continue;
            
            Map<Long, Double> otherUserRatings = userRatingMatrix.get(otherUserId);
            double similarity = calculateCosineSimilarity(targetUserRatings, otherUserRatings);
            
            if (similarity > 0.1) { // 相似度阈值过滤
                similarities.put(otherUserId, similarity);
            }
        }
        return similarities;
    }
    
    private double calculateCosineSimilarity(Map<Long, Double> ratings1, 
            Map<Long, Double> ratings2) {
        Set<Long> commonProducts = new HashSet<>(ratings1.keySet());
        commonProducts.retainAll(ratings2.keySet());
        
        if (commonProducts.isEmpty()) return 0.0;
        
        double dotProduct = 0.0;
        double norm1 = 0.0;
        double norm2 = 0.0;
        
        for (Long productId : commonProducts) {
            double rating1 = ratings1.get(productId);
            double rating2 = ratings2.get(productId);
            
            dotProduct += rating1 * rating2;
            norm1 += rating1 * rating1;
            norm2 += rating2 * rating2;
        }
        
        if (norm1 == 0.0 || norm2 == 0.0) return 0.0;
        
        return dotProduct / (Math.sqrt(norm1) * Math.sqrt(norm2));
    }
    
    private Map<Long, Double> predictRatings(Long userId, 
            Map<Long, Map<Long, Double>> userRatingMatrix, 
            Map<Long, Double> userSimilarity) {
        Map<Long, Double> predictedRatings = new HashMap<>();
        Map<Long, Double> userRatings = userRatingMatrix.get(userId);
        
        // 获取所有商品ID
        Set<Long> allProducts = userRatingMatrix.values().stream()
                .flatMap(ratings -> ratings.keySet().stream())
                .collect(Collectors.toSet());
        
        // 预测用户未评分的商品
        for (Long productId : allProducts) {
            if (userRatings == null || !userRatings.containsKey(productId)) {
                double predictedRating = calculatePredictedRating(productId, userSimilarity, userRatingMatrix);
                if (predictedRating > 0) {
                    predictedRatings.put(productId, predictedRating);
                }
            }
        }
        
        return predictedRatings;
    }
    
    private double calculatePredictedRating(Long productId, 
            Map<Long, Double> userSimilarity, 
            Map<Long, Map<Long, Double>> userRatingMatrix) {
        double weightedSum = 0.0;
        double similaritySum = 0.0;
        
        for (Map.Entry<Long, Double> entry : userSimilarity.entrySet()) {
            Long similarUserId = entry.getKey();
            Double similarity = entry.getValue();
            
            Map<Long, Double> similarUserRatings = userRatingMatrix.get(similarUserId);
            if (similarUserRatings != null && similarUserRatings.containsKey(productId)) {
                weightedSum += similarity * similarUserRatings.get(productId);
                similaritySum += Math.abs(similarity);
            }
        }
        
        return similaritySum > 0 ? weightedSum / similaritySum : 0.0;
    }
    
    private List<Product> getTopNRecommendations(Map<Long, Double> predictedRatings, int topN) {
        return predictedRatings.entrySet().stream()
                .sorted(Map.Entry.<Long, Double>comparingByValue().reversed())
                .limit(topN)
                .map(entry -> productMapper.selectById(entry.getKey()))
                .filter(Objects::nonNull)
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

唯品会电商商城商品推荐系统-结语（文末获取源码）

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