随着电子商务的蓬勃发展，海量商品信息使得用户难以快速找到心仪的商品，同时也让商家面临如何精准触达目标客户的挑战。个性化推荐系统应运而生，成为连接用户与商品、提升购物体验和商业效益的关键技术。本文以“个性化商品推荐系统（编号：q9jh8）”为例，探讨如何利用Java技术栈中的SSM框架（Spring + Spring MVC + MyBatis）进行设计、开发、部署与实现，并涵盖程序、论文与源码等环节。
一、 系统概述与核心技术选型
本系统旨在构建一个B/S架构的电商推荐平台，核心功能包括用户管理、商品管理、推荐算法引擎、订单管理以及系统管理。系统采用分层架构设计，以提高代码的可维护性和可扩展性。
核心技术栈：
1. 后端框架：SSM框架。Spring负责业务对象管理和事务控制；Spring MVC作为Web层框架，处理请求与响应；MyBatis作为持久层框架，简化数据库操作。
2. 前端技术：JSP、HTML、CSS、JavaScript及jQuery，用于构建用户交互界面。
3. 推荐算法：集成协同过滤算法（基于用户或基于物品）作为核心推荐引擎。通过分析用户的历史行为数据（浏览、收藏、购买），计算用户或商品之间的相似度，从而为目标用户生成个性化商品列表。
4. 数据库：MySQL，用于存储用户信息、商品信息、行为日志及系统数据。
5. 开发工具与环境：IntelliJ IDEA / Eclipse、Maven、Tomcat、JDK 1.8。
二、 系统设计与实现
1. 数据库设计
根据系统需求，设计核心数据表，例如：
- user（用户表）：存储用户基本信息。
- product（商品表）：存储商品详情。
- user_behavior（用户行为表）：记录用户的浏览、点击、购买、评分等行为，是推荐算法的数据基础。
- order（订单表）：存储交易信息。
通过MyBatis的映射文件（Mapper.xml）实现Java对象与数据库表的ORM映射。
2. 业务模块实现
- 用户模块：实现注册、登录、个人信息管理。
- 商品模块：实现商品分类展示、详情查看、搜索。
- 推荐引擎模块（核心）：
- 数据收集：通过拦截器或AOP（面向切面编程）记录用户在站内的行为，并存入user_behavior表。
- 离线/在线计算：可以设计定时任务（使用Spring Task或Quartz）离线计算用户相似度矩阵或物品相似度矩阵，并将结果缓存（如使用Redis）以提高实时推荐响应速度。
- 推荐接口：提供RESTful API，根据当前用户ID，调用算法模型，返回推荐商品列表。在首页或商品详情页进行个性化展示。
- 后台管理模块：为管理员提供用户、商品、订单及推荐策略的管理功能。
3. 关键代码结构
典型的SSM项目结构如下：`
src/main/java
├── com.xxx.controller // 控制层，处理HTTP请求
├── com.xxx.service // 业务逻辑层接口及实现
├── com.xxx.dao // 数据访问层（Mapper接口）
├── com.xxx.entity // 实体类（POJO）
└── com.xxx.util // 工具类（如推荐算法类）
resources
├── mapper // MyBatis的SQL映射文件
├── spring // Spring配置文件
└── jdbc.properties // 数据库连接配置`
三、 论文（LW）撰写要点
作为计算机毕业设计，配套论文应系统阐述项目背景、意义、相关技术、系统分析、设计、实现与测试。重点章节应包括：
- 绪论：阐述个性化推荐的研究背景、意义及本系统目标。
- 相关技术介绍：详细介绍SSM框架、协同过滤算法原理及MySQL等。
- 系统分析：包括可行性分析、需求分析（功能与非功能）、用例分析。
- 系统设计：总体架构设计、功能模块设计、数据库设计（E-R图、数据表结构）。
- 系统实现：展示关键模块的界面、核心代码片段及算法实现流程。
- 系统测试：描述测试环境、测试用例（如功能测试、性能测试）及结果分析。
- 与展望：项目成果，分析不足，提出未来改进方向（如引入深度学习算法、混合推荐等）。
四、 源码管理与远程部署
1. 源码（程序）
完整的源码应包含上述所有后端Java代码、前端页面、配置文件、SQL初始化脚本等。使用Maven进行项目构建和依赖管理，确保在任何标准Java环境下可顺利编译运行。
2. 远程部署
将系统部署到云服务器（如阿里云、腾讯云ECS）是毕业设计的常见要求，步骤如下：
- 环境准备：在Linux服务器上安装JDK、Tomcat、MySQL。
- 项目打包：在本地使用Maven命令（
mvn clean package）将项目打包成WAR文件。 - 文件上传：通过FTP或SCP工具将WAR包、SQL脚本上传至服务器。
- 数据库初始化：在服务器MySQL中执行SQL脚本，创建数据库和表结构。
- 应用部署：将WAR包放入Tomcat的
webapps目录，启动Tomcat服务。 - 域名与访问：配置服务器安全组（开放8080等端口），可通过服务器公网IP+端口访问系统。如需使用域名，需进行域名解析和Tomcat配置。
- 运维考虑：可配置Nginx进行反向代理和负载均衡，使用Jenkins实现自动化部署。
五、 计算机软硬件环境
- 开发环境：Windows 10/11 或 macOS，16GB RAM，IntelliJ IDEA，MySQL 5.7+，Tomcat 8.5+，JDK 1.8。
- 生产环境（远程部署）：Linux服务器（如CentOS 7），2核4G或更高配置，外网带宽1Mbps以上，环境软件与开发环境类似。
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本“个性化商品推荐系统”项目综合运用了SSM框架、协同过滤算法及Web开发技术，实现了一个从数据收集、算法计算到前端展示的完整推荐流程。它不仅是一个符合毕业设计要求的实战项目，也体现了解决实际问题的工程能力。通过规范的论文撰写、清晰的源码结构以及成功的远程部署，能够全面展示计算机专业学生在软件设计、开发与运维方面的综合素养。
