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项目说明

项目介绍

商品推荐是针对用户面对海量的商品信息而不知从何下手的一种解决方案，它可以根据用户的喜好，年龄，点击量，购买量以及各种购买行为来为用户推荐合适的商品。在本项目中采用的是基于用户的协同过滤的推荐算法来实现商品的推荐并在前台页面进行展示，我将会使用余弦相似度的度量方法来计算用户与用户之间相似性，最终将相似度较高的用户浏览的商品推荐给用户。更多关于机器学习推荐算法的内容详见这里

项目目标

• 商品推荐：根据不同用户之间的相似性来推荐给用户合适的商品
• 一级类目管理：管理一级类目的相关功能
• 二级类目管理：管理二级类目的相关功能
• 商品管理：对商品进行上架，下架，修改信息
• 管理员管理：管理管理员，用于商城后台的管理平台页面
• 商城会员管理：管理商城会员，对商城页面的会员进行管理
• 商城会员登录及注册：实现商城用户的登录功能以及注册功能

项目所采用的技术

开发环境

• 操作系统：Windows8.1
• IDE：eclipse
• Java版本：1.8
• 数据库：mysql5.6.36
• 服务器：tomcat8
• 项目的构建工具：Maven

后台框架

• spring-4.2.1 轻量级的IOC和AOP的容器框架
• springMVC-4.2.1 表示层框架，负责匹配请求，处理请求，返回视图
• mybatis-3.3.1 建立与数据库的会话
• druid-1.1.16 为监控而生的数据库连接池

适用场景： 毕业论文、课程设计、公司项目参考

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