基于协同过滤的Java与MySQL商品推荐系统。

简介：
本项目提供了一套基于协同过滤的商品推荐系统源码，旨在为用户在面对大量商品信息时提供一种明智的解决方案。该系统能够根据用户的偏好、年龄、点击行为、购买记录以及其他相关行为，精准地为用户推荐他们感兴趣的商品。具体而言，本项目采用协同过滤算法进行商品的推荐，并在前台页面进行清晰的展示。为了计算用户之间的相似度，我们将采用余弦相似度的量化方法，从而将相似度较高的用户的浏览记录应用于商品推荐。 项目的主要目标在于：根据不同用户之间的相似性，为用户量身定制合适的商品推荐。此外，项目还包括以下关键功能模块：一级类目管理功能，用于对一级类目进行精细化管理；二级类目管理功能，用于对二级类目的相关信息进行管理；商品管理功能，允许管理员对商品进行上架、下架以及信息修改操作；管理员管理功能，构建一个商城后台的管理平台，方便管理员进行权限管理；商城会员管理功能，用于对商城会员进行全面管理；商城会员登录及注册功能，实现用户便捷的登录和注册体验。 该项目所依赖的技术栈包括：开发操作系统为Windows8.1、IDE为Eclipse、Java版本为1.8、数据库为MySQL 5.6.36以及服务器为Tomcat 8。构建工具方面采用了Maven。总而言之, 该系统旨在提供一个完善且高效的商品推荐解决方案。