Java协同过滤推荐算法的SpringBoot+Vue图书商城系统
在当今的电商时代，推荐系统成为了提升用户体验和增加销售的重要工具。协同过滤推荐算法是其中一种流行的方法，本文将介绍一个基于Java的SpringBoot框架与Vue前端的图书商城系统，利用协同过滤算法来实现书籍推荐功能。我们将提供论文、源码及SQL脚本，帮助开发者快速上手。
一、系统架构
我们的系统分为前端和后端。前端使用Vue.js框架，后端使用SpringBoot进行RESTful API的设计，推荐算法则在后端实现。整个系统的架构图如下：
+-------------+ +-------------+ +---------------+
| Vue.js |<-->| SpringBoot |<-->| MySQL |
| (前端展示) | | (后端服务) | | (数据存储) |
+-------------+ +-------------+ +---------------+
二、协同过滤算法简述
协同过滤算法可以分为用户协同过滤和物品协同过滤两种。用户协同过滤基于用户之间的相似性进行推荐，而物品协同过滤则基于物品之间的相似性进行推荐。我们在此系统中，采用用户协同过滤算法，主要流程如下：
- 收集用户的评分数据。
- 计算用户之间的相似度。
- 根据相似用户的评分为目标用户推荐未评分的图书。
三、后端代码示例
1. 数据模型
我们定义用户和图书的基本数据模型。
@Entity
public class Book {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String title; // 标题
private String author; // 作者
private String genre; // 类型
// 省略getter和setter
}
@Entity
public class User {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private String username; // 用户名
// 省略getter和setter
}
@Entity
public class Rating {
@Id
@GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY)
private Long id;
private Long userId; // 用户ID
private Long bookId; // 图书ID
private int rating; // 评分
// 省略getter和setter
}
2. 相似度计算
我们使用余弦相似度计算用户之间的相似度。
public double cosineSimilarity(double[] vectorA, double[] vectorB) {
double dotProduct = 0.0;
double normA = 0.0;
double normB = 0.0;
for (int i = 0; i < vectorA.length; i++) {
dotProduct += vectorA[i] * vectorB[i];
normA += Math.pow(vectorA[i], 2);
normB += Math.pow(vectorB[i], 2);
}
return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
}
3. 推荐算法实现
我们实现一个方法，根据用户ID获取推荐书籍。
public List<Book> recommendBooks(Long userId) {
// 获取所有用户的评分数据
List<Rating> ratings = ratingRepository.findAll();
// 计算相似度并生成推荐列表
// 省略详细实现，包含相似用户的查找与未评分书籍的推荐
}
四、前端代码示例
我们使用Vue.js来展示推荐书籍。
<template>
<div>
<h1>推荐书籍</h1>
<ul>
<li v-for="book in recommendedBooks" :key="book.id">{{ book.title }} - {{ book.author }}</li>
</ul>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
recommendedBooks: []
};
},
created() {
this.getRecommendedBooks();
},
methods: {
async getRecommendedBooks() {
const response = await fetch('/api/recommendations');
this.recommendedBooks = await response.json();
}
}
};
</script>
五、数据库设计
以下是一个简单的SQL脚本，创建用户、图书和评分表。
CREATE TABLE User (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
username VARCHAR(255) NOT NULL
);
CREATE TABLE Book (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
title VARCHAR(255) NOT NULL,
author VARCHAR(255) NOT NULL,
genre VARCHAR(255) NOT NULL
);
CREATE TABLE Rating (
id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
userId BIGINT NOT NULL,
bookId BIGINT NOT NULL,
rating INT NOT NULL,
FOREIGN KEY (userId) REFERENCES User(id),
FOREIGN KEY (bookId) REFERENCES Book(id)
);
六、总结
通过以上介绍，我们实现了一个基于Java的SpringBoot+Vue的图书商城系统，并利用协同过滤推荐算法推荐书籍。希望这个简单的示例能够给你带来启发，以便于快速构建推荐系统。你可以根据自己的需求对系统进行扩展与优化，创造出更好的用户体验。完整的论文、源码及数据库脚本可以在我们的GitHub上找到，欢迎大家参考和交流！
