隨著電子商務的蓬勃發展，個性化推薦系統在商品管理中扮演著越來越重要的角色。協同過濾作為一種高效的推薦算法，通過分析用戶行為數據，挖掘用戶興趣相似性，為商品管理系統提供了智能化支持。本文基于協同過濾技術，設計并實現了一個商品管理系統，涵蓋系統架構、核心算法實現、功能模塊及源碼解析，旨在為計算機畢業設計提供參考。

一、系統設計概述
本系統采用B/S架構，前端使用HTML、CSS和JavaScript構建用戶界面，后端采用Java語言結合Spring Boot框架，數據庫選用MySQL存儲用戶和商品數據。系統主要包括用戶管理、商品管理、推薦引擎和訂單管理四大模塊。推薦引擎基于協同過濾算法，分為基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾兩種模式，根據用戶歷史行為生成個性化商品推薦列表。

二、協同過濾算法的實現
協同過濾算法的核心是計算用戶或物品之間的相似度。本系統使用余弦相似度作為度量標準，公式為：sim(u,v) = (∑(rui * rvi)) / (√∑rui2 * √∑rvi2)，其中u和v代表用戶或物品，rui和rvi分別表示用戶對物品的評分。實現步驟如下：

1. 數據預處理：清洗用戶行為數據（如評分、點擊、購買記錄），構建用戶-物品評分矩陣。
2. 相似度計算：根據評分矩陣，計算用戶或物品之間的相似度，生成相似度矩陣。
3. 預測與推薦：對于目標用戶，找出相似用戶或物品，預測其對未評分物品的興趣度，生成Top-N推薦列表。
系統源碼中，我們通過Java實現了矩陣運算和相似度計算，并優化了算法效率，使用緩存技術減少重復計算。

三、系統功能模塊詳解

1. 用戶管理模塊：支持用戶注冊、登錄、個人信息維護，并記錄用戶行為數據。
2. 商品管理模塊：允許管理員添加、編輯、刪除商品信息，包括商品名稱、類別、價格等屬性。
3. 推薦引擎模塊：集成協同過濾算法，根據用戶歷史行為實時生成推薦結果，并通過API接口提供給前端展示。
4. 訂單管理模塊：處理用戶下單、支付和訂單歷史查詢，與推薦系統聯動以優化用戶體驗。

四、源碼結構與實現細節
系統源碼采用分層架構，包括控制器層、服務層、數據訪問層和模型層。關鍵代碼示例：

- 相似度計算類：使用Java實現余弦相似度函數，處理用戶評分數據。
- 推薦服務類：整合基于用戶和物品的協同過濾，提供推薦接口。
- 數據庫設計：包括users表（用戶信息）、items表（商品信息）、ratings表（用戶評分記錄）等。
源碼中注重可擴展性，例如通過配置文件切換推薦算法模式，并添加日志監控以提升系統穩定性。

五、系統測試與性能分析
通過模擬用戶數據測試，系統在推薦準確率和響應時間上表現良好。基于用戶的協同過濾在用戶群體穩定時效果更佳，而基于物品的協同過濾適用于商品更新頻繁的場景。性能優化方面，我們采用稀疏矩陣存儲和并行計算，提高了大數據量下的處理效率。

六、總結與展望
本系統成功實現了基于協同過濾的商品管理功能，為電子商務平臺提供了個性化推薦解決方案。未來可集成深度學習模型，如神經網絡協同過濾，以進一步提升推薦精度。源碼完整，適用于計算機畢業設計，編號66870，可擴展至計算機系統服務領域，支持商業應用。

通過本系統的設計與實現，我們展示了協同過濾算法在實際應用中的價值，為相關研究提供了實踐基礎。