论文总字数：26317字

摘 要

随着Internet的快速发展，网上购物迅速崛起。现如今，网上购物已经成为我们每一个人生活的必不可少一部分。在本次新冠疫情期间，网上购物得到了再一次发展的机会。由于新冠疫情的影响，大部分人不能去实体店进行购物，这使得网上购物成为了我们购物的唯一渠道。

本文主要分析了Java web开发中的SpringBoot、Mybatis以及Bootstrap框架，在此基础上通过协同过滤算法实现了商品的推荐模块。通过需求分析，将电商管理平台的分为前台购物系统以及后台管理系统，在前台购物系统中实现了会员用户通过对该商城里的物品进行浏览和在线购买并完成支付，在后台管理系统中管理员用户通过后台对商城中的商品、会员信息进行操作，从而实现商家在后台进行对前台网站的管理。本文主要分为八个部分，对本次系统设计实现进行了阐述，首先是对系统中所用到的相关技术进行了分析讲解，然后在此基础上完成了电商管理平台的设计与实现并对电商管理平台中的各个功能模块进行了详细的分析讲解。在本文的第四章对系统中所涉及的协同过滤算法进行了分析、讲解并对常见的推荐算法进行了比较，阐述了选用协同过滤算法的优势。最后经测试表明，基于协同过滤算法的电商管理平台可以正常运行。

论文最后总结全文，并阐述了系统可拓展方向。

关键字：协同过滤 SpringBoot Mybatis Bootstrap

E-commerce management platform based on collaborative filtering algorithm

Abstract

With the rapid development of the Internet, online shopping is rising rapidly. Nowadays, online shopping has become an essential part of each of us' lives. During this new crown outbreak, online shopping has been given another opportunity to develop. Because of the impact of the new crown outbreak, most people can not go to the store to shop, which makes online shopping has become the only channel for us to shop.

This paper mainly analyzes the SpringBoot, Mybatis and Bootstrap frameworks in Java web development, and on this basis implements the product recommendation module through collaborative filtering algorithm. Through demand analysis, the e-commerce management platform is divided into the front desk shopping system and the background management system, in the front desk shopping system to achieve the member users through the mall items to browse and online purchase and complete payment, in the background management system administrator users through the background of the mall goods, membership information operation, so as to enable the business in the background to the front desk website management. This paper is divided into eight parts, the implementation of this system design is expounded, this paper first of all, the relevant technology used in the system is analyzed and explained, and then on this basis completed the design and implementation of the e-commerce management platform. In this paper, the collaborative filtering algorithm involved in the system is also explained in detail and implemented. Finally, the test shows that the e-commerce management platform based on the collaborative filtering algorithm can function normally and have certain commercial value.

The paper concludes the full text and expounds the direction that the system can expand.

Keywords： Collaborative Filtering； SpringBoot； Mybatis； Bootstrap

目 录

基于协同过滤算法的电商管理平台 I

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 2

1.3 研究现状 2

1.4 论文结构 3

第二章 系统开发技术 4

2.1 后端框架及技术 4

2.1.1 SpringBoot简介 4

2.1.2 MyBatis简介 4

2.1.3 Shiro简介 4

2.1.4 Redis简介 5

2.2 前端框架及技术 5

2.2.1 Bootstrap简介 5

2.2.2 Chart简介 5

2.2.3 Thymeleaf简介 5

2.3 协同过滤算法简介 6

第三章 需求分析 7

3.1 运行环境 7

3.2 功能需求 7

3.2.1 游客功能需求 8

3.2.2 用户功能需求 8

3.2.3 管理员用户需求 8

3.2.4 商品推荐需求 9

3.3 性能需求 9

3.3.1 功能的完善性 9

3.3.2 数据精确性 9

3.3.3 系统适应性 9

3.3.4 系统安全性 10

3.4 实体集 10

3.5 E-R图 14

第四章 协同过滤算法的介绍及算法实现 15

4.1算法分析 15

4.2关键问题 15

4.3算法原理 15

4.3.1 相似度计算 15

4.3.2 基于用户的协同过滤 16

4.3.3 基于物品的协同过滤 17

4.4实现及测试 18

4.4.1 算法实现 18

4.4.2 算法测试 19

第五章 系统结构设计 21

5.1 系统框架选择 21

5.1.1 Java web框架 21

5.1.2 框架选择 22

5.2 推荐算法的选择 22

5.3 系统功能模块设计 23

5.4 数据库设计 24

5.4.1 逻辑模式 24

5.4.2 物理模式 24

5.4.3 推荐模块表设计 28

5.4.4 数据库选择 29

5.5 数据流图 29

5.6 数据传输 30

第六章 系统实现 31

6.1 系统功能 31

6.2 前台系统设计开发 31

6.2.1 注册登录中验证码实现 32

6.2.2 查询功能实现 32

6.2.3 订单模块实现 32

6.3 后台管理系统设计开发 33

6.3.1 配置电商平台门户网站 33

6.3.2 商品分类管理 33

6.3.3 订单管理 34

6.4 推荐算法实现 34

第七章 系统测试 35

7.1 测试过程 35

7.2 测试结论 39

第八章 总结与展望 40

8.1 总结 40

8.2 展望 40

参考文献 41

致 谢 43

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