系统架构设计### 摘要

随着互联网技术的快速发展，白酒行业正逐步向数字化转型，传统的销售模式已难以满足市场需求。黔醉酒业作为区域性白酒品牌，亟需通过信息化手段提升销售效率和管理水平。协同过滤算法在个性化推荐领域具有显著优势，能够基于用户历史行为数据挖掘潜在偏好，从而提升销售转化率。本研究旨在设计并实现一套基于协同过滤算法的白酒销售系统，整合线上线下资源，优化用户体验，同时为企业提供精准的数据分析支持。关键词：协同过滤算法、白酒销售、数字化转型、个性化推荐、数据分析。

本研究采用SpringBoot框架搭建后端服务，结合Vue.js实现动态前端交互，MySQL作为数据库存储核心业务数据。系统主要功能包括用户管理、商品展示、订单处理及个性化推荐模块。协同过滤算法通过分析用户购买记录和评分数据，生成个性化推荐列表，有效提升用户粘性。系统支持多维度数据统计，助力企业制定精准营销策略。源码经过优化，可直接运行，为相关领域研究提供参考。关键词：SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤算法、个性化推荐。

数据表设计

用户信息数据表

用户信息数据表存储系统注册用户的详细信息，用户ID是该表的主键，注册时间通过函数自动生成。结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	描述
user_id	INT	用户唯一标识
username	VARCHAR(50)	用户登录名
password_hash	VARCHAR(64)	加密后的密码
email	VARCHAR(100)	用户邮箱
phone_number	VARCHAR(20)	用户手机号
register_time	DATETIME	用户注册时间
last_login	DATETIME	最后登录时间

商品信息数据表

商品信息数据表存储黔醉酒业白酒产品的详细信息，商品ID是该表的主键，上架时间由系统自动记录。结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	描述
product_id	INT	商品唯一标识
product_name	VARCHAR(100)	商品名称
category	VARCHAR(50)	商品分类
price	DECIMAL(10,2)	商品价格
stock	INT	库存数量
description	TEXT	商品描述
publish_time	DATETIME	商品上架时间

订单信息数据表

订单信息数据表记录用户购买商品的交易信息，订单ID是该表的主键，创建时间由系统自动生成。结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	描述
order_id	INT	订单唯一标识
user_id	INT	关联用户ID
product_id	INT	关联商品ID
quantity	INT	购买数量
total_price	DECIMAL(10,2)	订单总金额
order_status	VARCHAR(20)	订单状态
create_time	DATETIME	订单创建时间

SpringBoot任务分发管理系统采用分层架构设计，主要包含以下模块：

核心模块划分

• 任务管理模块：负责任务的创建、分配、状态追踪
• 权限控制模块：基于RBAC模型的权限管理系统
• 工作流引擎：使用Activiti或Flowable实现任务流转
• 消息通知模块：集成邮件/站内信通知机制
• 统计报表模块：提供任务完成情况的数据可视化

技术栈选型

后端技术

• 框架：SpringBoot 2.7.x + Spring Security
• 工作流：Activiti 7.0（或Flowable 6.0）
• 持久层：Spring Data JPA + QueryDSL
• 缓存：Redis 6.x
• 消息队列：RabbitMQ 3.9

前端技术

• Vue 3.x + Element Plus
• ECharts 5.0 数据可视化
• Axios HTTP客户端

安全措施

• JWT令牌认证机制
• 基于注解的权限控制：@PreAuthorize("hasRole('ADMIN')")
• 敏感数据加密存储
• 防止CSRF攻击的Token验证
• 任务操作日志审计

系统集成方案

外部系统对接

• LDAP/AD域账号同步
• 企业微信/钉钉消息通知
• 文件存储对接OSS/MinIO
• 单点登录实现CAS集成

监控与运维

监控体系

• Spring Boot Admin服务器监控
• Prometheus + Grafana性能监控
• ELK日志分析系统
• 关键业务指标埋点监控

部署方案

• Docker容器化部署
• Kubernetes集群编排
• CI/CD流水线配置
• 蓝绿部署

系统介绍：

开源免费分享协同过滤算法黔醉酒业白酒销售系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：