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java语言开发个性化农产品购物推荐系统 个性化生鲜推荐系统 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)框架、基于用户的协同过滤推荐算法 爬虫
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java语言开发个性化农产品购物推荐系统 个性化生鲜推荐系统 SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发框架、mysql数据库、基于用户的协同过滤推荐算法 爬虫 排行榜PersonalizedShopRecommendSysEx 一、项目简介 1、开发工具和使用技术 eclipse或者idea,jdk1.8,mysql5或者mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,tomcat7及以上版本,SSM(spring+springmvc+mybatis)开发框架,thymeleaf模板渲染引擎,html页面,javascript脚本,jquery脚本,echarts.js可视化图表工具,自定义星星评分功能(使用font-awesome星星图标字体)等。 2、实现功能 前台用户首页地址:http://localhost:8080/PersonalizedShopRecommendSysEx/ 后台管理员首页地址:http://localhost:8080/PersonalizedShopRecommendSysEx/admin 管理员账号:admin 管理员密码:admin 前台用户包含:登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索商品、浏览商品、修改信息、密码修改、购物车、购买、模拟支付、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、可视化排行榜、个性化推荐等功能; 后台管理员包含:数据统计、商品类型管理、商品管理、用户管理、用户订单管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户浏览管理、用户喜好管理、管理员管理等。 个性化推荐: 游客(用户未登录):热门推荐(推荐用户喜好较高的商品); 用户(用户已登录): 基于用户的协同过滤推荐算法,根据用户喜好数据; 如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),采用基于用户属性的热门推荐(推荐与登录用户相同性别、年龄范围下的用户喜好较高的商品,这是粗粒度的个性化推荐,也有较好效果); 如果基于用户属性的热门推荐没有推荐结果(项目刚上线,用户数据较少造成没有推荐结果),采用热门推荐(推荐用户喜好较高的商品)。 喜欢这部商品的人也喜欢: 先找到对当前商品有喜好值的用户,再找到这些用户下平均喜好值比较高的商品。 排行榜: 使用echarts.js组件实现柱状图和饼状图可视化效果。 用户点赞Top20:点赞量较高的前20个商品。 用户喜好商品类型:有用户喜好的商品中,商品类型的平均喜好值。 商品数据来源:爬取京东商品网站
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