商城系统 前端框架：html + css + jquery 后端框架：IDEA + java + springbo

JAVA商城系统 前端框架：html + css + jquery 后端框架：IDEA + java + springboot + mysql + maven mysql重置某张表 truncate table studentsplanmanagementsystem.coursevariable; alter table table_name auto_increment=1; 推荐算法协同userCF，itemCF以及权重推荐三种推荐方式推荐商品给用户 http://localhost:8082/login.html http://localhost:8082/index.html 用户介绍 普通用户 qqq 123456 管理员 admin 123456 模块介绍 普通用户 登录模块 注册模块 首页模块 商品模块 （首页搜索） 商品详情模块 （查看商品信息） 购物车模块 订单模块 充值模块 （买家在页面充值，等待管理员批准以后就可以购买东西了） 评论模块 推荐算法模块 （） 管理员 登录模块 用户管理模块 分类管理模块 商品管理模块 订单管理模块 评论管理模块 退出模块 数据库设计说明ShopRecommendedSystem Admin管理员表 Id UserName PWD 代码价格：1000 123456求求：3610256651 Buyer用户表 Id UserName PW DeliveryAddress收货地址 Id buyer OneLevel一级分类表 Id OneL TwoLevel二级分类表 Id O Goods商品表 Id Good Cart购物车表 Id buy Recharge充值表 Id buye Order订单表 Id buye OrderDetail Id orderId goodsId BuyCo Evaluate评价表 Id buyerId goodsId Content(评价内容) Eva KeywordIndex关键词索引表（推荐算法使用的一种） Id Sea 协同过滤 算法简介 协同过滤算法是一种较为著名和常用的推荐算法，它基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户的喜好偏向，并预测用户可能喜好的产品进行推荐。也就是常见的“猜你喜欢”，和“购买了该商品的人也喜欢”等功能。它的主要实现由： （1）根据和你有共同喜好的人给你推荐 （2）根据你喜欢的物品给你推荐相似物品 （3）根据以上条件综合推荐 （4）因此可以得出常用的协同过滤算法分为两种，基于用户的协同过滤算法(user-based collaboratIve filtering)，以及基于物品的协同过滤算法(item-based collaborative filtering)。特点可以概括为“人以类聚，物以群分”，并据此进行预测和推荐。 管理员可以根据系统给定的账号进行登录，登录后可以进入商品推荐系统对个性化智能商品推荐所有模块进行管理。包括查看和修改自己的个人信息以及登录密码。 该系统为每一个用户都分配了一个用户账号，用户通过账号的登录可以在系统中查看个性化智能商品推荐信息及对个人信息进行修改等功能。 性能需求分析 对系统的性能，从（功能、运行、界面、安全）等方面进行，下面我们逐一进行分析； 1. 系统的功能是否完整进行分析：系统的功能，能对应设计出原始代码和算法，以表格同文字的形式进行详细介绍个人信息保证功能完整。 2. 系统的运行是否通畅进行分析：系统的每个功能都有编写数据的关系和应对的代码，通过需求分析和可行性分析进行分析和显示系统的物理数据，保证其进行通畅。 3. 系统的界面设计进行分析：对系统中的软件进行处理与分析的方式是由不同代码来进行的；从而使界面容易操作。 4. 系统的安全性进行分析：这样才可以每个角色的不同对应的信息也就不同，在登录系统务必使用自己的账号，密码登录，账号与密码错误自然就登录失败了。登录成功可以对自己的信息进行操作，不能对别人的账号的信息进行查看等操作，这样自然保证系统的安全性。 本次设计任务是要设计一个基于协同过滤算法的商品推荐系统，通过这个系统能够满足商品推荐系统的管理功能。系统的主要包括首页，个人中心，用户管理，商品类型管理，商品信息管理，系统管理，订单管理等功能。 config： 主要用来存储配置文件，以及其他不怎么动用的信息，工具类 controller：项目的主要控制文件 dao: 主要用来操作数据库 entity: 实体，用来放与数据库表里对应的实体类，表中的字段对应类中的属性值，并附有set/get方法 exception： 异常处理类 service: 主要实现的方法 　　—impl 实现类 接口：尚未实现的方法，在对应的ipml中实现 util: 工具类 application.properties：项目配置信息 Springboot创建项目（idea版本） https://blog.csdn.net/qq_34491508/article/details/91369794 一、方式1：spring 官方创建 springboot项目 社区版的 IntelliJ IDEA 虽然没有 Spring initializr 插件，但是Spring官方仍然提供了一个友好方式给予我们快捷的创建Spring boot项目。 注意:官方提供的构建工具默认只能选择固定的版本,有些版本之间的差异非常大,所以如果需要选择某个版本可以自行在pom.xml文件中修改版本 https://start.spring.io/ 推荐原理 余弦相似度的原理 在三角形中，cos30°=二分之根三，cos60°=1/2。很明显，cos30°相比于cos60°更接近于 1，可以看出角度越接近于 0°，对应的余弦值越接近于 1，构成这个角度的两条边也就越接近于重合，也就可以认为这两条边越相似。 注：其中的x和y是两个不同的维度，在向量直角坐标系中可以认为是距x和y轴的距离，但是在实际的应用中，可以是把它理解为一个物体的任何一个可以衡量它与其他物体不同之处的属性...咳咳，还是说人话吧，在商品推荐中可以把向量 a 和向量 b 理解为两个不同的用户，把 (x1,y1) 理解为 a 用户对 x 商品的点击次数和对 y 商品的点击次数，再把对应的值带入上述公式即可求出两个用户之间的相似性，越接近于 1 ，说明两个用户的浏览行为越相似，就可以把一个用户浏览过的商品推荐给另一个没有浏览过该商品的用户，从而完成商品推荐。 设向量 A = (A1,A2,A3,...,An), B = (B1,B2,B3,...,Bn)，推广到多维，公式为： image 其中的 A1,A2,A3...就可以理解为该用户对不同的商品的点击量。 计算出要推荐给用户的二级类目（2018-3-30 22:48） 通过上一阶段对用户相似度之间的求解，可以获得与某个用户最相似的前N个用户，（假设需要被推荐商品的用户为X）然后在这N个用户的浏览记录中查找X没有浏览的类目，但是这N个用户浏览的二级类目的类目的id，作为推荐给用户的二级类目id 具体的代码实现见RecommendUtils.java 基于用户协同过滤推荐算法实现 商品关键词统计分析计算