智能商品推荐系统产品系统

在电商迅猛发展的同时，商品推荐系统也成为平台收益和用户购物体验提升的关键利器，但目前系统普遍存在推荐精准度不够、实时性不强用户体验单一等问题。通过整合用户行为数据和协同过滤算法，设计并实现了一套智能商品推荐系统，优化推荐准确率和系统性能。

推荐商品则是本系统的亮点，当点击页面刷新时，“猜你喜欢”内容就会更新；当没有用户登录时，将不会进行个性化推荐，只进行随机推荐，当用户登录后，会获取用户的所有收藏信息、购物车信息、订单信息、评论信息、全部商品信息等，之后定义一个储存每个商品和每个用户关系的List，再定义一个存储最后返回到前端的商品的List，再创建一个栅栏，等待所有的异步处理都结束之后，再往下走，创建一个线程池，计算每个商品和每个用户之间的关系数据： 1.判断该用户有没有收藏类商品，收藏的权重给1； 2.判断该用户有没有给类商品加入到购物车，加入到购物车的权重我们给2； 3.判断该用户有没有对类商品下过单，订单的权重我们给3； 4..判断该用户有没有对类商品评论过，评论的权重我们给2。 把数据准备结束后，然后将这些数据一起喂给这个推荐算法，把商品id转换成商品；这就是推荐实现逻辑，之后在前端显示出10个推荐商品且使商品推荐时不显示重复商品，保证商品的唯一性。

核心功能完善,系统集成SPringBoot后端框架通过微服务架构实现用户管理、商品推荐订单处理商户经营等核心职能模块，增强系统拓展性，与Vue 推荐算法优化,结合协同过滤与深度学习（NeuMF模型），构建了动态个性化推荐引擎，显著提升了用户点击率（CTR）与转化率。