智能商品推荐系统技术路线图-2

智能商品推荐系统技术路线图

系统架构图

系统分层架构

用户交互层 (Presentation Layer)

↓ HTTP/HTTPS

API层 (API Layer)

↓ Service调用

业务服务层 (Service Layer)

↓ 数据访问

数据访问层 (Data Access Layer)

↓ 数据存储/处理

数据存储层 (Data Storage Layer)

↓ 大数据处理

大数据处理层 (Big Data Layer)

用户交互层

Web前端 (Vue.js)

移动端适配 (响应式设计)

管理后台 (Element Plus)

API层

控制器 (Controllers)

安全认证 (Spring Security)

接口文档 (Swagger)

业务服务层

用户服务 (UserService)	商品服务 (ProductService)	订单服务 (OrderService)
推荐服务 (RecommendationService)	用户行为分析 (浏览/收藏/购买)	购物车服务 (ShoppingCartService)
Spark推荐 (SparkRecommendService)	混合推荐 (HybridRecommendService)	用户偏好 (UserPreferenceService)

数据访问层

ORM (MyBatis)

内存缓存 (HashMap)

分页 (PageHelper)

数据存储层

关系型数据库 (MySQL)

缓存数据库 (Redis)

用户行为数据存储(浏览、收藏、购买)

大数据处理层

计算引擎 (Apache Spark)	机器学习 (Spark MLlib)	矩阵分解 (SVD)
ALS推荐算法	协同过滤算法	热门商品推荐

技术栈详解

1. 前端技术栈

• 核心框架: Vue.js 3.3
• 构建工具: Vite 4.3
• 状态管理: Pinia 2.1
• UI组件库: Element Plus 2.3 (Apple风格)
• HTTP客户端: Axios 1.4
• 路由管理: Vue Router 4.2
• 适配策略: 响应式设计，移动优先，支持菜单导航栏展开和缩放

2. 后端技术栈

• 核心框架: Spring Boot 2.7.5
• 安全框架: Spring Security
• ORM框架: MyBatis 2.2.2 (使用XML配置SQL)
• 缓存技术: Redis + 内存缓存
• 分页插件: PageHelper 1.4.6
• ID类型: Integer (符合用户规则)

3. 数据存储

• 关系型数据库: MySQL 8.0.31
• 缓存数据库: Redis
• SQL脚本: 存放在/resources/db目录下，按数字顺序命名

4. 大数据处理

• 计算引擎: Apache Spark 3.3.2
• 机器学习库: Spark MLlib
• 推荐算法: ALS (交替最小二乘法)
• 数学计算: Apache Commons Math 3.6.1 (SVD矩阵分解)

模块逻辑关系

用户交互层

• 职责: 提供用户界面，处理用户交互
• 关键技术: Vue.js, Element Plus (Apple风格), 响应式设计
• 输入: 用户操作
• 输出: 页面渲染，API请求
• 特点:
  • 移动端体验优先
  • 自适应布局，兼容手机和电脑
  • 支持菜单导航栏展开和缩放

API层

• 职责: 处理HTTP请求，路由到相应服务
• 关键技术: Spring MVC, Spring Security
• 输入: HTTP请求
• 输出: JSON响应
• 控制器:
  • 用户控制器
  • 商品控制器
  • 订单控制器
  • 推荐控制器

业务服务层

• 职责: 实现核心业务逻辑
• 关键技术: Spring Boot
• 子模块:
  • UserService: 用户管理，认证授权
  • ProductService: 商品信息管理
  • OrderService: 订单处理，支付集成
  • RecommendationService: 基础推荐算法实现 (SVD, 协同过滤)
  • SparkRecommendService: Spark推荐算法实现 (ALS)
  • HybridRecommendService: 混合推荐策略
  • UserBehaviorService: 用户行为数据收集与分析
  • ShoppingCartService: 购物车功能
  • UserPreferenceService: 用户偏好管理
  • UserFavoriteService: 用户收藏功能

数据访问层

• 职责: 提供统一的数据访问接口
• 关键技术: MyBatis (XML配置), 内存缓存
• 输入: 服务层数据请求
• 输出: 持久化数据操作
• Mapper接口:
  • UserMapper
  • ProductMapper
  • OrderMapper
  • UserBehaviorMapper

数据存储层

• 职责: 数据持久化
• 关键技术: MySQL, Redis
• 数据表:
  • 用户表
  • 商品表
  • 订单表
  • 订单项表
  • 用户行为表
  • 用户偏好表

大数据处理层

• 职责: 大规模数据处理，推荐算法实现
• 关键技术: Apache Spark, Spark MLlib, SVD矩阵分解
• 输入: 用户行为数据，商品数据
• 输出: 推荐结果，数据分析报告
• 算法实现:
  • ALS推荐算法
  • 基于用户的协同过滤
  • 基于物品的协同过滤
  • SVD矩阵分解
  • 热门商品推荐

推荐算法实现

基于SVD的矩阵分解推荐

SVD矩阵分解推荐引擎
用户-物品评分矩阵	SVD矩阵分解
↓
降维后的隐因子空间
↓
预测评分计算
↓
推荐结果生成

Spark ALS推荐算法

Spark ALS推荐引擎
用户行为数据收集	SparkSession创建
↓
DataFrame数据转换
↓
ALS模型训练
↓
用户商品推荐生成
↓
内存缓存结果存储

混合推荐策略

混合推荐引擎
SVD推荐结果	ALS推荐结果
↓
基于用户的协同过滤	基于物品的协同过滤
↓
结果融合模块
↓
热门商品补充推荐
↓
去重与排序