一、研究背景与意义

随着电子商务的蓬勃发展，网络购物已成为人们生活的重要组成部分。各大电商平台商品种类繁多、数量庞大，用户在面临海量选择时，往往感到无所适从，难以快速找到符合自身需求的商品。这种“信息过载”问题严重影响了用户体验和购物效率，同时也制约了平台的转化率和销售额。因此，如何从海量商品信息中精准地挖掘用户偏好，并向其推荐可能感兴趣的商品，成为了电子商务领域一个关键且具有挑战性的课题。

推荐系统正是解决这一问题的核心技术。它通过分析用户的历史行为数据（如浏览、收藏、购买、评分等），建立用户与商品之间的联系模型，从而主动为用户提供个性化的商品推荐。在众多推荐算法中，协同过滤算法因其不依赖于商品本身的复杂属性，仅通过用户群体的行为相似性进行推荐，具有原理直观、实现相对简单、推荐效果良好等优点，成为应用最为广泛和成功的推荐技术之一。

本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的商品推荐系统。通过该毕业设计，不仅可以深入理解推荐系统的基本原理、协同过滤算法的核心思想及其实现细节，还能掌握Java Web开发、数据库设计、算法工程化等综合技能。本系统的实现，对于提升电商平台的智能化服务水平、改善用户体验、增加商业价值具有重要的理论意义和实践价值。

二、研究目标与内容

研究目标

1. 深入理解协同过滤算法：系统学习基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤的基本原理、计算流程、优缺点及适用场景。
2. 设计与实现推荐系统：完成一个完整的、可运行的B/S架构商品推荐系统，核心功能包括用户管理、商品管理、用户行为采集、相似度计算、推荐列表生成与展示等。
3. 进行算法验证与评估：构建模拟数据集或使用公开数据集，对实现的协同过滤算法进行测试，并采用准确率、召回率等指标对推荐效果进行定量评估。
4. 形成完整毕业设计成果：撰写规范的开题报告、系统设计论文，并提供清晰、可读、结构良好的系统源代码。

研究内容

1. 系统需求分析与总体设计：分析商品推荐系统的功能性需求（用户注册登录、商品浏览、评分、推荐展示）和非功能性需求（性能、可扩展性）。设计系统整体架构，通常采用MVC模式，分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。
2. 数据库设计：设计并创建系统数据库，核心表包括用户表、商品表、用户-商品评分表（行为记录表）。评分表是协同过滤算法运行的数据基础。
3. 核心算法实现：

• 数据预处理：处理用户-商品评分矩阵，处理数据稀疏性问题（如使用默认值或平均值填充）。

• 相似度计算：实现并比较不同的相似度计算方法，如余弦相似度、皮尔逊相关系数等，用于衡量用户之间或商品之间的相似性。

• 邻居选择：为当前目标用户（或目标商品）找出最相似的K个用户（或商品），即“邻居”。

• 评分预测与推荐生成：基于邻居的评分，预测目标用户对未评分商品的喜好程度，并排序生成Top-N推荐列表。

1. 系统开发与集成：使用Java EE相关技术（如Spring, Spring MVC, MyBatis）搭建Web框架，集成算法模块，实现前后端交互，完成系统所有功能模块的开发。
2. 系统测试与评估：进行功能测试和算法效果评估。使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）评估评分预测的准确性；使用准确率、召回率、F1值评估Top-N推荐列表的质量。

三、技术方案与软硬件环境

技术方案

1. 后端开发：采用Java语言，使用Spring Boot框架快速构建项目，简化配置。Spring MVC处理Web请求，MyBatis作为持久层框架操作数据库。协同过滤算法核心逻辑使用Java实现。
2. 前端开发：采用HTML5、CSS3、JavaScript进行页面构建，使用Bootstrap框架实现响应式布局，提升用户体验。通过Ajax技术与后端进行异步数据交互。
3. 数据库：选用MySQL关系型数据库，存储用户、商品及行为数据。其开源、易用、性能稳定的特点适合毕业设计项目。
4. 开发工具：IntelliJ IDEA或Eclipse作为集成开发环境，Maven进行项目依赖管理和构建，Git用于版本控制。
5. 算法核心：重点实现基于用户的协同过滤算法。可拓展实现基于物品的协同过滤作为对比。

软硬件环境

• 硬件环境：普通PC或笔记本电脑即可满足开发与测试需求（建议配置：CPU i5以上，内存8GB以上）。
• 软件环境：
• 操作系统：Windows 10/11 或 macOS。

• 开发环境：JDK 8 或 JDK 11， IntelliJ IDEA 2021+。

• 应用服务器：内嵌于Spring Boot的Tomcat。

• 数据库：MySQL 5.7 或 8.0。

• 浏览器：Chrome, Firefox 等现代浏览器。

四、预期成果与进度安排

预期成果

1. 一份完整的开题报告：阐述项目背景、意义、目标、内容、方法和技术路线。
2. 一套可运行的系统源代码：包含前后端所有模块，代码结构清晰，注释完整。
3. 一份毕业论文：详细描述系统分析、设计、实现与测试的全过程，并对协同过滤算法进行重点分析与讨论。
4. 一个功能完善的商品推荐系统：实现用户交互界面，能够完成从数据录入、算法计算到结果展示的完整流程。

进度安排（示例）

| 时间段 | 主要任务 |
| :--- | :--- |
| 第1-2周 | 文献调研，确定技术方案，完成开题报告。 |
| 第3-5周 | 完成系统需求分析与总体设计，搭建开发环境，设计数据库。 |
| 第6-10周 | 核心算法研究与实现（相似度计算、邻居选择、预测推荐），并进行单元测试。 |
| 第11-13周 | Web系统开发，集成算法模块，实现前后端所有功能。 |
| 第14-15周 | 系统整体测试、调试、优化，进行算法效果评估。 |
| 第16-17周 | 撰写毕业论文，整理所有材料，准备答辩。 |

五、

本毕业设计选题“基于协同过滤算法的商品推荐系统”紧密结合当前电子商务领域的实际需求，具有明确的应用背景。通过本项目的实践，将全面锻炼学生在软件工程、算法设计、Java Web开发及数据分析等多方面的能力。课题难度适中，工作量饱满，预期能够形成一个理论与实践结合紧密的完整成果，为未来的学术研究或职业发展打下坚实的基础。