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基于AI推荐算法的购物网站的设计与实现

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文章目录

  • 一、摘要
  • 二、功能设计
  • 三、实现效果
  • 资料获取

一、摘要

在如今电商规模越来越大的情况下,用户仅仅依靠一个分类加关键词的方式去查找自己想要的商品,可能耗时较长且会遗漏很多商品。本文设计了一款前后端分离的商城系统,后台采用SpringBoot3+MyBatis-Plus搭建RESTful Web Services提供接口。并把商品数据存入MySQL数据库;前端使用Vue 3+Vite+Element Plus开发了用户的三块界面——个人信息页、店铺主页和后台管理系统,并设计一个推荐系统组件,可以获取用户的浏览记录及打分数据,采用基于物品的协同过滤算法对商品间的相关性进行计算,并按余弦相似度给每个商品加上标签,再以热度排序的方式得到Top-N推荐列表,并存入到推荐表中供首页“为你推荐”调用;当用户未有过行为或是推荐个数不足时,系统会自动在热销排行榜里选取符合条件的商品进行补充。系统程序实现了购物车的全部操作及完整的购买流程、收藏夹的应用、对客户的留言处理、店铺申请开店审核及后台管理维护等功能;经过各部分功能测试后,大部分主要功能已经实现,达到预期目的。

二、功能设计

用户在浏览详情时上报行为类型数据,供推荐模块统计偏好;首页“为您推荐”读取推荐接口,若当前用户无推荐记录则补充热销商品。用户可将商品加入收藏夹,在浏览历史页查看分页记录,并通过客服消息与商家沟通。有意开店的用户提交入驻申请,由管理员审核。用户用例图如图3-1所示。 在这里插入图片描述

图3-1用户用例图 商家用户维护店铺名称与联系方式,发布与编辑商品并关注库存与上下架状态,处理本店订单及退款相关状态,回复评价与消息。商家用例图如图3-2所示。 在这里插入图片描述

图3-2商家用例图 系统管理员管理用户禁用状态,审核商家资质与商品内容,维护商品分类顺序,配置轮播图与系统公告,查看全站订单与评价,阅读操作日志,并调用推荐重算接口刷新推荐表。管理员用例图如图3-3所示。 在这里插入图片描述

图3-3管理员用例图

三、实现效果

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资料获取

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