随着互联网技术的飞速发展，电子商务平台中的商品数量呈爆炸式增长，用户在面对海量信息时往往难以迅速找到心仪的商品。为了解决“信息过载”问题，推荐系统应运而生。协同过滤算法作为其中最经典和最广泛使用的技术之一，通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户之间的相似性或物品之间的关联性，从而为用户提供个性化的商品推荐。本文基于Java技术栈，设计并实现了传统电子产品销售平台推荐系统，详细探讨了系统的需求分析、架构设计、数据库设计以及核心算法实现——包括基于用户的协同过滤（User-based CF）与基于物品的协同过滤（Item-based CF），并通过相似度计算完成了核心功能模块的编码。本文对其实现了商品推荐CORS共享中间件，可连接多种架构的前端统一技术设计开发。开发实践结果表明，引入该中间件的B
基于协同过滤的商品推荐过程可降低预处理的耦合度，增加执行能力时扩展项目维护性能，从而通过系统的标准化评估持续反映该方法潜在价值以创新前瞻。
