基于协同过滤算法Spring Boot+Vue的图书商城系统

本文主要是介绍基于协同过滤算法Spring Boot+Vue的图书商城系统，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

基于协同过滤算法的图书商城系统

1、系统流程图

网络书城购物系统由用户端，管理员端两大模块组成，各个模块下边又有许多小模块组成，每个模块的作用各不相同，但彼此之间又存在一定关系，通过分析上述模块之间的联系以及系统需求，可得到系统的功能架构，本功能的流程如图2-1所示：

2、客户端数据流程

客户端的基本流程共有六个步骤：

(1) 用户首先注册信息，注册成功后到登录界面进行登录。

(2) 用户输入正确的凭据登录到系统中，如果登录凭据不正确，系统将自动返回到登录页面时，系统会提示用户重新输入登录信息，直到用户成功登录到系统。

(3) 用户成功进入系统后，可先进行所有商品的查看。

(4) 用户在查看所有商品页面，都可将喜欢的商品加入购物车。

(5) 用户选择商品完成，进入购物车页面，进行已选商品的修改。

(6) 用户进行商品的结算，最后提交订单。

3、管理端数据流程

管理员端的基本流程共有七个步骤：

(1) 输入正确的管理员凭据登录到系统中，如果登录凭据不正确，系统将自动返回到登录页面，管理员会提示重新输入登录信息，直到管理员成功登录到系统。

(2) 成功地进入了系统管理员后，管理员可以查看所有用户查看特定用户，修改用户信息，删除用户的详细信息。

(3) 管理员进入类别管理页面，可以对分类进行增删改查操作。

(4) 管理员进入订单管理页面，可以浏览所有订单，查看订单的详情。

(5) 管理员进入出入库管理页面，可以对商品进行商品的出库、入库操作。

(6) 管理员进入商品管理页面，可以对商品进行商品的增删改查操作。

(7) 管理员进入角色管理页面，可以对角色进行角色的权限操作

4、算法介绍

协同过滤推荐是一种基于用户历史行为和兴趣相似性的推荐算法，是市场上各类推荐系统中应用最广泛的技术之一。它基于“人们喜欢什么和谁喜欢什么”这一原理，通过分析不同用户之间的行为数据，找到具有相似行为模式的用户，然后将这些用户之前喜欢的内容或产品推荐给当前用户。协同过滤推荐算法通常分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。

（1）基于用户的协同过滤推荐

基于用户的协同过滤推荐算法是基于用户之间的相似性来进行推荐的。它的主要思想是找到和当前用户兴趣喜好相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的内容或产品推荐给当前用户。例如，如果用户 A 和用户 B 都喜欢电影 A、电影 B 和电影 C，那么当用户 A 喜欢电影 D时，系统可以将电影 D 推荐给用户 B。

（2）基于物品的协同过滤推荐

基于物品的协同过滤推荐算法是基于物品之间的相似性来进行推荐的。它的主要思想是找到和当前用户喜欢的物品相似的其他物品，然后将这些物品推荐给当前用户。例如，如果用户 A 喜欢电影 A，电影 B 和电影 C，而电影 B 和电影 C 都与电影 A 相似，那么系统可以将电影 B 和电影 C 推荐给用户 A。

协同过滤推荐算法在实际应用中被广泛采用，例如在线购物、社交网络、音乐和视频网站等。例如，在购物网站上，当用户购买某个商品时，系统可以通过协同过滤推荐算法，将与该商品相似的其他商品推荐给用户。在社交网络上，当用户浏览某个好友的信息时，系统可以通过协同过滤推荐算法，将与该好友兴趣相似的其他好友推荐给用户。

总的来说，协同过滤算法是目前比较流行和实用的一种推荐算法，可以用于各种个性化推荐场景，例如电商、视频网站、社交网络等。