前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >BS1069-基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统

BS1069-基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统

作者头像
计算机程序优异哥
发布2023-09-18 10:24:54
5400
发布2023-09-18 10:24:54
举报
文章被收录于专栏:毕设程序汇总

本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统,系统主要采用java,springboot,动态图表echarts,vue,mysql,mybatisplus,商品数据分析,协同过滤推荐算法,实现协同过滤推荐算法的商品推荐系统,系统提供商品购物前台网站,商品后台管理系统等功能。

前台购物网站平台主要包含:用户登录,用户注册,商品分类,商品列表,商品推荐,用户购物车,个人中心等模块

商品管理后台主要包含:用户管理,商品管理,热门商品管理,订单管理,推荐配置,分类管理,系统管理等等。

原文地址

一、程序设计

本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统,主要内容涉及:

主要功能模块:用户登录,用户注册,商品分类,商品列表,商品推荐,用户购物车,个人中心,用户管理,商品管理,热门商品管理,订单管理,推荐配置,分类管理,系统管理等模块

主要包含技术:java,vue,协同过滤推荐,前后端开发,数据处理,数据分析,mybatis,echarts,springboot,mysql,javascript等

二、效果实现

商城首页

用户登录

个人中心

系统后台

商品管理

三、代码实现

基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的商品推荐系统主要采用前后端模式,针对商品游客数据查询封装成JSON格式,完成数据下发至系统界面端渲染,系统界面端针对JSON解析后采用javascript完成页面展示。其中系统首页商品分析逻辑如下:

代码语言:java
复制
@GetMapping({"/index", "/", "/index.html"})
    public String indexPage(HttpServletRequest request, HttpSession httpSession) {
        List<NewBeeMallIndexCategoryVO> categories = newBeeMallCategoryService.getCategoriesForIndex();
        if (CollectionUtils.isEmpty(categories)) {
            NewBeeMallException.fail("分类数据不完善");
        }
        List<NewBeeMallIndexCarouselVO> carousels = newBeeMallCarouselService.getCarouselsForIndex(Constants.INDEX_CAROUSEL_NUMBER);
        List<NewBeeMallIndexConfigGoodsVO> hotGoodses = newBeeMallIndexConfigService.getConfigGoodsesForIndex(IndexConfigTypeEnum.INDEX_GOODS_HOT.getType(), Constants.INDEX_GOODS_HOT_NUMBER);
        List<NewBeeMallIndexConfigGoodsVO> newGoodses = newBeeMallIndexConfigService.getConfigGoodsesForIndex(IndexConfigTypeEnum.INDEX_GOODS_NEW.getType(), Constants.INDEX_GOODS_NEW_NUMBER);
        List<NewBeeMallIndexConfigGoodsVO> recommendGoodses = newBeeMallIndexConfigService.getConfigGoodsesForIndex(IndexConfigTypeEnum.INDEX_GOODS_RECOMMOND.getType(), Constants.INDEX_GOODS_RECOMMOND_NUMBER);
        if (!CollectionUtils.isEmpty(recommendGoodses)) {
            NewBeeMallUserVO user = (NewBeeMallUserVO) httpSession.getAttribute(Constants.MALL_USER_SESSION_KEY);
            if (null != user) {
                List<Map<String, Object>> maps = jdbcTemplate.queryForList("SELECT k.goods_name `name`,m.goods_category_id fenlei,count(1) `value` from tb_newbee_mall_order t \n" +
                        "LEFT JOIN tb_newbee_mall_user p ON t.user_id=p.user_id \n" +
                        "LEFT JOIN tb_newbee_mall_order_item k ON t.order_id=k.order_id\n" +
                        "LEFT JOIN tb_newbee_mall_goods_info m ON m.goods_id = k.goods_id\n" +
                        "WHERE t.user_id=? AND !ISNULL(k.goods_name) GROUP BY k.goods_name ORDER BY `value` DESC LIMIT 1", user.getUserId());
                if (!CollectionUtils.isEmpty(maps)) {
                    List<Map<String, Object>> records = jdbcTemplate.queryForList("SELECT p.nick_name `type`,GROUP_CONCAT(k.goods_name, '|') `name`, GROUP_CONCAT(DISTINCT k.goods_category_id) fenlei FROM tb_newbee_mall_order t \n" +
                            "LEFT JOIN tb_newbee_mall_user p ON t.user_id=p.user_id\n" +
                            "LEFT JOIN tb_newbee_mall_order_item l ON t.order_id=l.order_id\n" +
                            "LEFT JOIN tb_newbee_mall_goods_info k ON k.goods_id = l.goods_id GROUP BY p.nick_name");
                    List<TuijianPair<String, List<String>>> userInfos = new ArrayList<>();
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(records)) {
                        for (Map<String, Object> record : records) {
                            String cname = String.valueOf(record.get("name"));
                            List<String> goods = Arrays.asList(cname.split("\\|"));
                            userInfos.add(new TuijianPair<>(String.valueOf(record.get("type")), goods));
                        }
                    }
                    List<TuijianPair<String, Double>> gPairs = TuijianCollFilter.xietongguolvMovietuijian(userInfos, user.getNickName());
                    System.out.println(gPairs);
                    if (!CollectionUtils.isEmpty(gPairs)) {
                        List<TuijianPair<String, Double>> collect = gPairs.stream().filter(m -> m.getValue() > 0).collect(Collectors.toList());
                        collect.sort(new Comparator<TuijianPair<String, Double>>() {
                            @Override
                            public int compare(TuijianPair<String, Double> o1, TuijianPair<String, Double> o2) {
                                return (int) (o1.getValue() - o2.getValue());
                            }
                        });
                        Map<String, Object> params = new HashMap<>();
                        params.put("limit", 10);
                        params.put("page", 1);
                        String key = collect.get(0).getKey();
                        params.put("keyword", key.startsWith(",") ? key.substring(1) : key);
                        Map<String, Object> cmap = maps.get(0);
                        params.put("goodsCategoryId", cmap.get("fenlei"));
                        PageQueryUtil pageUtil = new PageQueryUtil(params);
                        PageResult pageResult = newBeeMallGoodsService.tuijianSearchMallGoodsList(pageUtil);
                        List<NewBeeMallSearchGoodsVO> list1 = (List<NewBeeMallSearchGoodsVO>) pageResult.getList();
                        List<NewBeeMallIndexConfigGoodsVO> rmgoods = new ArrayList<>();
                        if (!CollectionUtils.isEmpty(list1)) {
                            for (int i = 0; i < list1.size(); i++) {
                                NewBeeMallIndexConfigGoodsVO v = new NewBeeMallIndexConfigGoodsVO();
                                NewBeeMallSearchGoodsVO goodsVO = list1.get(i);
                                v.setGoodsId(goodsVO.getGoodsId());
                                v.setGoodsIntro(goodsVO.getGoodsIntro());
                                v.setGoodsCoverImg(goodsVO.getGoodsCoverImg());
                                v.setGoodsName(goodsVO.getGoodsName());
                                v.setSellingPrice(goodsVO.getSellingPrice());
                                rmgoods.add(v);
                            }
                        }
                        if (!CollectionUtils.isEmpty(rmgoods)) {
                            if (rmgoods.size() >= 10) {
                                recommendGoodses = rmgoods;
                            } else {
                                List<NewBeeMallIndexConfigGoodsVO> hbgoods = recommendGoodses.subList(0, 10 - rmgoods.size());
                                rmgoods.addAll(hbgoods);
                                recommendGoodses = rmgoods;
                            }

                        }
                    }
                }
            } else {
                Collections.shuffle(recommendGoodses);
            }
        }
        request.setAttribute("categories", categories);//分类数据
        request.setAttribute("carousels", carousels);//轮播图
        request.setAttribute("hotGoodses", hotGoodses);//热销商品
        request.setAttribute("newGoodses", newGoodses);//新品
        request.setAttribute("recommendGoodses", recommendGoodses);//推荐商品
        return "mall/index";
    }

本文系转载,前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

本文系转载前往查看

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
作者已关闭评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、程序设计
  • 二、效果实现
    • 商城首页
      • 用户登录
        • 个人中心
          • 系统后台
            • 商品管理
            • 三、代码实现
            相关产品与服务
            腾讯云 BI
            腾讯云 BI(Business Intelligence,BI)提供从数据源接入、数据建模到数据可视化分析全流程的BI能力,帮助经营者快速获取决策数据依据。系统采用敏捷自助式设计,使用者仅需通过简单拖拽即可完成原本复杂的报表开发过程,并支持报表的分享、推送等企业协作场景。
            领券
            问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档