隨著電子商務的蓬勃發展，商品推薦系統在提升用戶體驗和促進銷售方面扮演著關鍵角色。協同過濾作為一種經典的推薦算法，能夠基于用戶歷史行為數據預測其興趣，廣泛應用于商品管理系統中。本文將詳細介紹基于協同過濾的商品管理系統的設計與實現過程，包括系統架構、核心算法實現、數據庫設計以及源碼解析，旨在為計算機專業畢業設計提供參考。
一、系統設計
系統采用分層架構，包括用戶交互層、業務邏輯層和數據訪問層。用戶交互層通過Web界面展示商品信息和個性化推薦；業務邏輯層負責處理推薦算法和用戶行為分析；數據訪問層管理商品數據、用戶數據和評分數據。系統支持用戶注冊、登錄、商品瀏覽、評分以及基于協同過濾的推薦功能。
二、核心算法實現
協同過濾算法主要分為基于用戶的協同過濾和基于物品的協同過濾。本系統實現基于用戶的協同過濾，步驟如下：
- 數據預處理：收集用戶對商品的評分數據，構建用戶-物品評分矩陣。
- 相似度計算：使用余弦相似度或皮爾遜相關系數計算用戶之間的相似度。例如，用戶u和v的相似度公式為：sim(u,v) = ∑(rui - r?u)(rvi - r?v) / √(∑(rui - r?u)2 ∑(rvi - r?v)2)，其中r_ui表示用戶u對物品i的評分。
- 預測評分：根據相似用戶的評分，預測目標用戶對未評分商品的興趣度，公式為：pred(u,i) = r?u + ∑sim(u,v) * (rvi - r?_v) / ∑|sim(u,v)|。
- 推薦生成：選擇預測評分最高的前N個商品作為推薦結果。
系統使用Python語言實現算法，結合Pandas庫進行數據處理，NumPy庫進行矩陣運算。關鍵代碼包括用戶相似度計算函數和評分預測函數，確保推薦準確性和效率。
三、數據庫設計
數據庫采用MySQL，設計以下核心表：
- 用戶表（users）：包含用戶ID、用戶名、密碼等字段。
- 商品表（items）：包含商品ID、名稱、類別、描述等字段。
- 評分表（ratings）：包含用戶ID、商品ID、評分值和時間戳，用于存儲用戶行為數據。
通過外鍵關聯，支持高效查詢和更新，為推薦算法提供數據基礎。
四、系統實現與源碼解析
系統后端采用Flask框架搭建RESTful API，前端使用HTML、CSS和JavaScript實現交互界面。源碼結構清晰，包括app.py（主程序）、models.py（數據模型）、recommendation.py（推薦算法模塊）等文件。例如，在recommendation.py中，定義了calculatesimilarity函數和generaterecommendations函數，通過加載評分數據，計算用戶相似度并生成推薦列表。系統還集成了簡單的用戶認證和商品管理功能，確保安全性和可擴展性。
五、總結與展望
本系統成功實現了基于協同過濾的商品推薦功能，能夠有效提升用戶購物體驗。協同過濾存在冷啟動和數據稀疏性問題，未來可結合內容過濾或深度學習技術進行優化。系統源碼已開源，便于學生和開發者參考與擴展。通過本設計，讀者可以深入理解推薦系統的原理與實現，為計算機系統服務領域的進一步研究奠定基礎。
注意：本文基于虛構的計算機畢設項目（編號66870）撰寫，源碼和細節可根據實際需求調整。
