一、 核心功能模块 java源代码 java毕设 java代码
该系统可以划分为四大核心模块：用户管理、产品管理、推荐引擎和系统管理。
1. 用户管理模块 慕代码 www.mudaima.com
这是系统的基础，用于识别用户并提供个性化服务。
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用户注册/登录： 支持邮箱、手机号注册，集成第三方登录（如微信、QQ）。
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用户画像构建：
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基本信息： 职业（如设计师、经销商、普通消费者）、公司规模、所在地区等。
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行为数据： 浏览记录、搜索记录、收藏/关注的产品、购买历史、咨询记录。
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偏好标签： 通过问卷或行为分析，自动为用户打上标签（如“偏好高端硬木”、“关注环保认证”、“价格敏感型”）。
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2. 产品管理模块
这是推荐系统的数据基础，需要详细、结构化的产品信息。
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产品信息维护（CRUD）：
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基础信息： 产品名称、品类（原木、板材、木制品等）、树种（如橡木、胡桃木、松木）、规格、价格、库存量、产地。
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物理属性： 密度、硬度、含水率、色泽、纹理特征。
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加工属性： 可加工性、涂装效果、胶合性能。
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资质与认证： FSC（森林管理委员会认证）、PEFC（泛欧森林认证）等环保认证信息。
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多媒体信息： 高清图片、360度展示视频、加工过程视频。
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产品分类与标签： 建立多级分类体系，并为产品打上多维标签（如“适合做家具”、“适合户外使用”、“名贵木材”、“高性价比”）。
3. 推荐引擎模块（系统的核心）
这是系统的“大脑”，利用算法实现智能化推荐。
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多种推荐策略：
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协同过滤推荐：
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基于用户（User-CF）： “与你相似的用户也购买了这些木材……”
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基于物品（Item-CF）： “查看了橡木地板的用户，还查看了胡桃木家具……”
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基于内容的推荐： 根据产品本身的属性（树种、硬度、价格区间）和用户画像中的偏好进行匹配。例如，用户一直浏览高硬度木材，系统就推荐紫檀、鸡翅木等。
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基于知识的推荐： 适用于冷启动或规则明确的场景。例如，通过一个问答界面：“您制作什么？—— 户外地板。您所在的地区？—— 南方多雨。” 系统根据规则库推荐防腐木（如菠萝格）或经过防腐处理的松木。
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热门/趋势推荐： 推荐近期浏览量高、销量好的产品。
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新品类推荐： 针对新上架的产品，解决冷启动问题。
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推荐结果融合与排序： 将不同策略产生的推荐列表进行加权融合，并根据业务规则（如利润率、库存情况）进行最终排序，展示给用户。
4. 系统管理与分析模块
为管理员提供后台支持，并持续优化推荐效果。
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管理员后台： 用户管理、产品信息审核、订单管理、推荐策略配置与权重调整。
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数据统计与分析：
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用户行为分析： 分析热门搜索词、产品点击率、转化率。
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推荐效果评估： 跟踪推荐商品的点击率、转化率、GMV（商品交易总额），使用A/B测试比较不同推荐算法的效果。
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业务报表： 生成销售报表、用户增长报表等。
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二、 系统架构与技术栈建议
一个典型的现代Java后端系统可以采用分层架构：
1. 表现层：
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技术选项： Vue.js, React, Angular (前后端分离)
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职责： 提供Web界面和移动端API，负责用户交互和数据展示。
2. 应用层/业务层：
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技术选项： Spring Boot (首选，简化开发)
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核心框架： Spring MVC, Spring Security (权限控制), Spring Data (数据访问)
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职责： 接收前端请求，处理业务逻辑（如用户认证、订单处理），调用推荐引擎服务。
3. 推荐引擎服务：
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技术选项：
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离线计算： Apache Spark MLlib (处理大规模历史数据，训练协同过滤模型)。
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实时计算： Apache Flink 或 Redis (用于实时更新用户行为，进行实时推荐)。
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Java集成： 可以将训练好的模型导出为PMML文件，或用Spark Java API集成到Spring Boot应用中。
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替代方案： 如果数据量不大，可以直接在Java中使用推荐算法库，如 Apache Mahout。
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4. 数据持久层：
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技术选项：
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关系型数据库： MySQL 或 PostgreSQL。用于存储用户信息、订单、产品基础信息等结构化数据。
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NoSQL数据库： MongoDB 或 Elasticsearch。用于存储非结构化的产品详情、用户行为日志，并利用Elasticsearch强大的搜索能力。
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缓存数据库： Redis。用于缓存热门推荐结果、用户会话，减轻数据库压力。
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5. 数据处理与存储：
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技术选项： 使用 HDFS 或云存储来存储原始日志和大规模数据集，供Spark进行离线分析。
