Updated 10/10/2026, 6:45:22 AM

线上购物推荐系统

Spring BootVueSQLite

功能介绍

线上购物推荐系统面向商城会员和后台管理员，将商品浏览、购物车、订单、收货地址与行为推荐组织成完整的购物流程。会员可在首页查看推荐商品，按分类或关键词浏览商品，进入详情、加入购物车、选择地址并提交结算，随后在订单和个人资料页面跟进购物记录与收货信息。

推荐部分收集浏览、点击、搜索与购买等交互事件，通过进程内队列交给后台消费逻辑，更新行为日志和商品热度。现有推荐实现结合不同行为权重、热度时间衰减及近期交互过滤，并使用商品标识相近度补充排序，为首页生成推荐列表及原因说明。该策略适合展示可解释的业务推荐流程，尚无本轮验证的推荐准确率或生产规模指标。

管理员可维护用户、商品、购物车、订单及地址，查看后台经营概览和推荐方案分析。典型场景包括轻量商城演示、会员购物流程教学、用户行为分析和推荐策略课程设计。项目提供丰富的角色截图及认证、交易、推荐、数据和部署设计图，便于结合界面与源码学习从交易操作到行为统计的联动。

用例图/使用场景

会员完成浏览、加购、地址选择、结算和订单查询；管理员维护商品与运营数据并查看推荐分析。现有用例图覆盖访客入口、会员商城和后台运营，其他设计图展示交易与推荐处理链路。

演示截图

用户登录与会话持久化时序图

商城首页聚合加载时序图

用户加入购物车时序图

购物车结算时序图

商品浏览到推荐热度更新时序图

用户登录认证流程图

购物车加入商品流程图

购物车结算与订单创建流程图

行为事件消费与推荐计算流程图

管理员商品封面上传流程图

图3-6-登录认证时序图（报告）

用户登录与会话持久化时序图

用户登录认证流程图

登录校验活动图

账户与会话状态图

图4-2-用户账户实体属性（报告）

图2-4-商品浏览流程（报告）

图2-6-后台商品维护流程（报告）

图5-3-商品封面上传（报告）

管理员商品封面上传流程图

图4-3-商品实体属性（报告）

图3-8-购物车结算时序图（报告）

用户加入购物车时序图

购物车结算时序图

图2-5-购物车结算流程（报告）

图5-5-默认地址维护（报告）

购物车加入商品流程图

购物车结算与订单创建流程图

订单与物流状态图

图4-4-订单实体属性（报告）

后台订单编辑与关闭时序图

后台订单编辑与关闭活动图

图5-4-订单查询处理（报告）

图5-6-用户状态维护（报告）

商品浏览到推荐热度更新时序图

商城首页聚合加载时序图

图3-7-首页推荐时序图（报告）

图3-9-经营概览时序图（报告）

图2-7-用户行为数据流（报告）

图4-5-推荐计算流程（报告）

图5-7-统计图表组织（报告）

行为事件消费与推荐计算流程图

图3-1-交易数据关系（报告）

图3-2-行为分析数据关系（报告）

图4-1-核心业务ER关系（报告）

系统总体ER图

会员购物与推荐闭环总活动图

图4-6-异常处理流程（报告）

图4-7-前端路由控制（报告）

图5-1-后端请求处理（报告）

图5-2-前后端异常反馈（报告）

图3-3-系统核心类图（报告）

系统核心领域类图

图3-4-系统组件UML图（报告）

图3-5-本地部署结构（报告）

会员-个人资料与收货地址

会员-商品浏览

会员-订单查询

会员-购物车结算

会员-首页推荐

管理员-后台经营概览

管理员-商品管理

管理员-地址管理

管理员-推荐方案分析

管理员-用户管理

管理员-运营工作台登录

访客-角色入口

技术栈

后端采用 Java 17、Spring Boot 3.3.11、Spring MVC、Spring Data JPA、Hibernate 与 SQLite，声明参数校验、SQLite JDBC 和 Hibernate 社区方言依赖。前端采用 Vue 3、Vite、Vue Router、Pinia、Axios、Element Plus 与 ECharts。推荐处理使用 Java 进程内 BlockingQueue，数据库保存行为日志、热度和推荐结果；当前工程未把它实现为跨实例消息服务。

项目资料附件

定制服务:+v pink996611