💡实话实说：

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摘要

随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统成为提升用户体验和销售转化率的关键技术之一。东北特产作为具有地域特色的商品，在线上销售中面临用户兴趣挖掘不足、推荐精准度低等问题。传统的推荐方法难以应对用户行为的动态变化和商品多样性的挑战，因此需要引入更高效的协同过滤算法。企业级协同过滤算法能够通过分析用户历史行为数据，挖掘潜在兴趣偏好，实现精准推荐。本研究以东北特产销售为应用场景，结合协同过滤算法优化推荐效果，旨在解决冷启动、数据稀疏性等问题，提升系统的智能化水平和用户满意度。关键词：电子商务、协同过滤算法、东北特产、个性化推荐、用户行为分析。

本研究基于SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库，设计并实现了一套企业级东北特产销售管理系统。系统采用基于用户的协同过滤（UserCF）和基于物品的协同过滤（ItemCF）算法，通过用户评分数据和购买行为生成推荐列表。前端使用Vue.js实现动态交互，后端通过SpringBoot提供RESTful API支持，MyBatis实现数据持久化。系统功能模块包括用户管理、商品管理、订单管理、推荐引擎和数据分析，支持多维度商品检索、个性化推荐和销售数据可视化。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤算法、推荐引擎。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储注册用户的基本信息，用户ID是该表的主键，注册时间通过系统函数自动生成，同时记录用户的偏好标签以便推荐算法使用，结构表如表3-1所示。

商品信息数据表

商品信息数据表存储东北特产的商品数据，商品ID为主键，包含商品分类、价格、库存等核心属性，同时记录商品的特色标签用于推荐匹配，结构表如表3-2所示。

用户行为数据表

用户行为数据表记录用户的浏览、购买、评分等行为，行为ID为主键，用于协同过滤算法的数据输入，结构表如表3-3所示。

博主介绍：

🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我企业级协同过滤算法东北特产销售系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

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项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！