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广州 网站开发,网站代理游戏,wordpress 页面编辑,网站域名备案信息在当前电商行业竞争白热化的背景下#xff0c;精准的商品推荐已成为提升用户体验、增加订单转化率的核心竞争力。传统的推荐方式多依赖人工规则#xff0c;难以应对海量商品和用户的个性化需求。而 Spring Boot 作为轻量级 Java 开发框架#xff0c;能快速搭建稳定高效的后端…在当前电商行业竞争白热化的背景下精准的商品推荐已成为提升用户体验、增加订单转化率的核心竞争力。传统的推荐方式多依赖人工规则难以应对海量商品和用户的个性化需求。而 Spring Boot 作为轻量级 Java 开发框架能快速搭建稳定高效的后端服务AI 推荐算法则能基于用户行为数据挖掘潜在需求两者结合可构建出高可用、个性化的电商推荐系统。本文将从技术选型、项目搭建、算法实现、整合部署等方面手把手带你完成 Spring BootAI 推荐算法的电商实战项目。一、核心技术栈解析本次实战项目需整合后端开发、数据处理、推荐算法实现三大核心模块技术栈选型兼顾易用性、稳定性和扩展性具体如下1. 后端开发框架Spring Boot 2.7.xSpring Boot 是构建 Java 后端服务的主流框架其核心优势在于自动配置、起步依赖和嵌入式服务器能大幅简化项目搭建和开发流程。本次选用 2.7.x 稳定版本配合 Spring Data JPA 实现数据持久化Spring MVC 处理 HTTP 请求确保后端服务的高效开发和稳定运行。2. 数据存储MySQL 8.0 Redis 6.xMySQL 作为关系型数据库用于存储用户信息、商品信息、订单数据、用户行为数据如浏览、收藏、购买记录等核心业务数据支持复杂的查询和事务处理。Redis 作为缓存数据库用于缓存热点商品数据、用户推荐结果减少数据库查询压力提升系统响应速度。3. AI 推荐算法核心协同过滤算法推荐算法是本次项目的核心考虑到电商场景的实用性和实现难度选用业界成熟的协同过滤算法Collaborative Filtering分为基于用户的协同过滤User-Based CF和基于物品的协同过滤Item-Based CF基于用户的协同过滤找到与目标用户兴趣相似的用户群体将该群体喜欢的商品推荐给目标用户基于物品的协同过滤找到与目标用户近期交互过的商品相似的商品推荐给目标用户更适合电商场景推荐结果更稳定、可解释性更强。后续将基于 Python 实现算法核心逻辑通过 Spring Boot 调用算法服务提供推荐结果。4. 算法实现语言Python 3.9 Surprise 库Python 是数据科学和 AI 领域的主流语言拥有丰富的算法库。Surprise 库是专门用于推荐系统协同过滤算法的实现库封装了多种相似度计算方法如余弦相似度、皮尔逊相关系数和推荐模型能快速实现协同过滤算法的开发和测试。5. 跨语言调用HTTP 接口 JSON 序列化由于后端服务基于 JavaSpring Boot开发推荐算法基于 Python 实现需通过跨语言调用实现数据交互。采用 HTTP 接口作为通信方式JSON 作为数据序列化格式Spring Boot 后端通过 RestTemplate 调用 Python 算法服务传递用户 ID、商品 ID 等参数接收推荐结果。二、项目实战从零搭建电商推荐系统本次实战项目分为三大阶段Spring Boot 后端服务搭建、Python AI 推荐算法服务实现、两者整合测试。以下逐步详细讲解实现过程。阶段一Spring Boot 后端服务搭建本阶段目标是搭建电商平台的核心后端服务实现用户管理、商品管理、用户行为记录等基础功能为后续推荐算法提供数据支撑和接口调用能力。1. 项目初始化使用 Spring Initializr 快速初始化项目地址https://start.spring.io/配置如下ProjectMaven ProjectLanguageJavaSpring Boot2.7.18Groupcom.ecommerceArtifactrecommendation-systemDependenciesSpring Web、Spring Data JPA、MySQL Driver、Redis Starter、Lombok生成项目后导入 IDEApom.xml 核心依赖如下自动生成无需手动修改dependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-web/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-jpa/artifactId/dependencydependencygroupIdcom.mysql/groupIdartifactIdmysql-connector-j/artifactIdscoperuntime/scope/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-data-redis/artifactId/dependencydependencygroupIdorg.projectlombok/groupIdartifactIdlombok/artifactIdoptionaltrue/optional/dependencydependencygroupIdorg.springframework.boot/groupIdartifactIdspring-boot-starter-test/artifactIdscopetest/scope/dependency2. 核心配置文件编写在 src/main/resources 下创建 application.yml 文件配置 MySQL、Redis、JPA 等核心参数spring:# 数据库配置datasource:url:jdbc:mysql://localhost:3306/ecommerce_recommendation?useSSLfalseserverTimezoneAsia/ShanghaiallowPublicKeyRetrievaltrueusername:rootpassword:123456driver-class-name:com.mysql.cj.jdbc.Driver# JPA配置jpa:hibernate:ddl-auto:update# 自动创建/更新表结构show-sql:true# 打印SQL语句properties:hibernate:format_sql:true# 格式化SQL# Redis配置redis:host:localhostport:6379password:# 若Redis无密码则留空database:0# 算法服务配置Python算法服务地址algorithm:service:url:http://localhost:5000/recommend3. 核心数据模型设计根据电商推荐场景设计 4 个核心实体类用户User、商品Product、用户行为UserBehavior、推荐结果Recommendation。使用 Lombok 简化 getter/setter 编写。1用户实体Userpackagecom.ecommerce.recommendationsystem.entity;importlombok.Data;importjavax.persistence.*;DataEntityTable(namet_user)publicclassUser{IdGeneratedValue(strategyGenerationType.IDENTITY)privateLongid;// 用户IDprivateStringusername;// 用户名privateStringpassword;// 密码实际项目需加密privateStringphone;// 手机号privateStringemail;// 邮箱privateIntegerage;// 年龄用于辅助推荐privateStringgender;// 性别用于辅助推荐privateStringcreateTime;// 创建时间}2商品实体Productpackagecom.ecommerce.recommendationsystem.entity;importlombok.Data;importjavax.persistence.*;DataEntityTable(namet_product)publicclassProduct{IdGeneratedValue(strategyGenerationType.IDENTITY)privateLongid;// 商品IDprivateStringname;// 商品名称privateStringcategory;// 商品分类如电子、服装、食品privateDoubleprice;// 商品价格privateStringdescription;// 商品描述privateStringimageUrl;// 商品图片URLprivateIntegerstock;// 库存privateDoublescore;// 商品评分1-5分privateStringcreateTime;// 创建时间}3用户行为实体UserBehavior用户行为是推荐算法的核心数据包括浏览、收藏、购买、评分等行为用 type 字段区分packagecom.ecommerce.recommendationsystem.entity;importlombok.Data;importjavax.persistence.*;DataEntityTable(namet_user_behavior)publicclassUserBehavior{IdGeneratedValue(strategyGenerationType.IDENTITY)privateLongid;// 行为IDprivateLonguserId;// 用户IDprivateLongproductId;// 商品IDprivateIntegertype;// 行为类型1-浏览2-收藏3-购买4-评分privateIntegerscore;// 评分仅type4时有效1-5分privateStringbehaviorTime;// 行为时间}4推荐结果实体Recommendation存储算法推荐的结果便于后续查询和缓存packagecom.ecommerce.recommendationsystem.entity;importlombok.Data;importjavax.persistence.*;DataEntityTable(namet_recommendation)publicclassRecommendation{IdGeneratedValue(strategyGenerationType.IDENTITY)privateLongid;// 推荐IDprivateLonguserId;// 用户IDprivateLongproductId;// 推荐商品IDprivateDoublerelevance;// 相关性得分越高越推荐privateStringcreateTime;// 推荐生成时间}4. 数据访问层Repository实现基于 Spring Data JPA 编写 Repository 接口简化数据库操作1UserRepositorypackagecom.ecommerce.recommendationsystem.repository;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.User;importorg.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;importorg.springframework.stereotype.Repository;RepositorypublicinterfaceUserRepositoryextendsJpaRepositoryUser,Long{// 根据用户名查询用户UserfindByUsername(Stringusername);}2ProductRepositorypackagecom.ecommerce.recommendationsystem.repository;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.Product;importorg.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;importorg.springframework.stereotype.Repository;importjava.util.List;RepositorypublicinterfaceProductRepositoryextendsJpaRepositoryProduct,Long{// 根据分类查询商品ListProductfindByCategory(Stringcategory);// 根据评分排序查询商品降序ListProductfindTop10ByOrderByScoreDesc();}3UserBehaviorRepositorypackagecom.ecommerce.recommendationsystem.repository;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.UserBehavior;importorg.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;importorg.springframework.stereotype.Repository;importjava.util.List;RepositorypublicinterfaceUserBehaviorRepositoryextendsJpaRepositoryUserBehavior,Long{// 根据用户ID查询用户所有行为ListUserBehaviorfindByUserId(LonguserId);// 根据用户ID和行为类型查询行为ListUserBehaviorfindByUserIdAndType(LonguserId,Integertype);}4RecommendationRepositorypackagecom.ecommerce.recommendationsystem.repository;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.Recommendation;importorg.springframework.data.jpa.repository.JpaRepository;importorg.springframework.stereotype.Repository;importjava.util.List;RepositorypublicinterfaceRecommendationRepositoryextendsJpaRepositoryRecommendation,Long{// 根据用户ID查询推荐结果按相关性得分降序ListRecommendationfindByUserIdOrderByRelevanceDesc(LonguserId);// 删除用户的旧推荐结果更新推荐时使用voiddeleteByUserId(LonguserId);}5. 业务逻辑层Service实现编写核心业务逻辑包括用户行为记录、推荐结果获取与更新、调用算法服务等功能。1UserBehaviorServicepackagecom.ecommerce.recommendationsystem.service;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.UserBehavior;importcom.ecommerce.recommendationsystem.repository.UserBehaviorRepository;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.stereotype.Service;importjava.util.List;ServiceSlf4jpublicclassUserBehaviorService{AutowiredprivateUserBehaviorRepositoryuserBehaviorRepository;/** * 记录用户行为 * param userBehavior 用户行为实体 * return 保存后的行为实体 */publicUserBehaviorrecordBehavior(UserBehavioruserBehavior){log.info(记录用户行为userId{}, productId{}, type{},userBehavior.getUserId(),userBehavior.getProductId(),userBehavior.getType());returnuserBehaviorRepository.save(userBehavior);}/** * 根据用户ID获取所有行为 * param userId 用户ID * return 行为列表 */publicListUserBehaviorgetBehaviorByUserId(LonguserId){returnuserBehaviorRepository.findByUserId(userId);}}2RecommendationService核心服务负责调用 Python 算法服务获取推荐结果并更新到数据库和 Redis 缓存packagecom.ecommerce.recommendationsystem.service;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.alibaba.fastjson.TypeReference;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.Product;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.Recommendation;importcom.ecommerce.recommendationsystem.repository.ProductRepository;importcom.ecommerce.recommendationsystem.repository.RecommendationRepository;importlombok.extern.slf4j.Slf4j;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Value;importorg.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;importorg.springframework.http.ResponseEntity;importorg.springframework.stereotype.Service;importorg.springframework.web.client.RestTemplate;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.concurrent.TimeUnit;ServiceSlf4jpublicclassRecommendationService{AutowiredprivateRestTemplaterestTemplate;AutowiredprivateRecommendationRepositoryrecommendationRepository;AutowiredprivateProductRepositoryproductRepository;AutowiredprivateRedisTemplateString,ObjectredisTemplate;// 算法服务地址Value(${algorithm.service.url})privateStringalgorithmServiceUrl;// 缓存key前缀privatestaticfinalStringRECOMMEND_CACHE_KEY_PREFIXrecommend:user:;/** * 获取用户推荐商品列表 * param userId 用户ID * return 推荐商品列表 */publicListProductgetRecommendProducts(LonguserId){// 1. 先从Redis缓存获取ListProductcacheProductsgetRecommendFromRedis(userId);if(cacheProducts!null!cacheProducts.isEmpty()){log.info(从Redis获取用户{}的推荐商品,userId);returncacheProducts;}// 2. 缓存未命中调用算法服务获取推荐商品ID列表ListLongrecommendProductIdscallAlgorithmService(userId);if(recommendProductIdsnull||recommendProductIds.isEmpty()){log.warn(算法服务未返回用户{}的推荐结果返回热门商品,userId);// 推荐结果为空时返回热门商品returnproductRepository.findTop10ByOrderByScoreDesc();}// 3. 根据商品ID查询商品详情ListProductrecommendProductsproductRepository.findAllById(recommendProductIds);// 4. 存入Redis缓存有效期1小时setRecommendToRedis(userId,recommendProducts);// 5. 更新数据库中的推荐结果updateRecommendToDb(userId,recommendProductIds);returnrecommendProducts;}/** * 从Redis获取推荐商品 */privateListProductgetRecommendFromRedis(LonguserId){StringcacheKeyRECOMMEND_CACHE_KEY_PREFIXuserId;return(ListProduct)redisTemplate.opsForValue().get(cacheKey);}/** * 将推荐商品存入Redis */privatevoidsetRecommendToRedis(LonguserId,ListProductproducts){StringcacheKeyRECOMMEND_CACHE_KEY_PREFIXuserId;redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey,products,1,TimeUnit.HOURS);}/** * 调用Python算法服务 * param userId 用户ID * return 推荐商品ID列表 */privateListLongcallAlgorithmService(LonguserId){try{// 构造请求参数用户IDStringrequestUrlalgorithmServiceUrl?userIduserId;// 调用算法服务GET请求ResponseEntityStringresponserestTemplate.getForEntity(requestUrl,String.class);if(response.getStatusCode().is2xxSuccessful()response.getBody()!null){// 解析返回结果JSON格式{productIds: [1,2,3,...]}MapString,ListLongresultMapJSON.parseObject(response.getBody(),newTypeReferenceMapString,ListLong(){});returnresultMap.get(productIds);}}catch(Exceptione){log.error(调用算法服务失败,e);}returnnull;}/** * 更新推荐结果到数据库 */privatevoidupdateRecommendToDb(LonguserId,ListLongproductIds){// 1. 删除旧的推荐结果recommendationRepository.deleteByUserId(userId);// 2. 插入新的推荐结果相关性得分按顺序递减简化处理ListRecommendationrecommendationsnewArrayList();for(inti0;iproductIds.size();i){RecommendationrecommendationnewRecommendation();recommendation.setUserId(userId);recommendation.setProductId(productIds.get(i));// 相关性得分第1名1.0第2名0.9...依次递减0.1recommendation.setRelevance(1.0-i*0.1);recommendation.setCreateTime(newDate().toString());recommendations.add(recommendation);}recommendationRepository.saveAll(recommendations);}}6. 控制层Controller实现编写 RESTful 接口供前端调用包括用户行为记录、获取推荐商品等接口packagecom.ecommerce.recommendationsystem.controller;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.Product;importcom.ecommerce.recommendationsystem.entity.UserBehavior;importcom.ecommerce.recommendationsystem.service.RecommendationService;importcom.ecommerce.recommendationsystem.service.UserBehaviorService;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.http.ResponseEntity;importorg.springframework.web.bind.annotation.*;importjava.util.List;RestControllerRequestMapping(/api/v1)publicclassEcommerceController{AutowiredprivateUserBehaviorServiceuserBehaviorService;AutowiredprivateRecommendationServicerecommendationService;/** * 记录用户行为 */PostMapping(/behavior)publicResponseEntityUserBehaviorrecordBehavior(RequestBodyUserBehavioruserBehavior){UserBehaviorsavedBehavioruserBehaviorService.recordBehavior(userBehavior);returnResponseEntity.ok(savedBehavior);}/** * 获取用户推荐商品 */GetMapping(/recommend/{userId})publicResponseEntityListProductgetRecommendProducts(PathVariableLonguserId){ListProductrecommendProductsrecommendationService.getRecommendProducts(userId);returnResponseEntity.ok(recommendProducts);}/** * 获取热门商品推荐降级方案 */GetMapping(/hot-products)publicResponseEntityListProductgetHotProducts(){ListProducthotProductsrecommendationService.getHotProducts();returnResponseEntity.ok(hotProducts);}}7. 配置类编写编写 RestTemplate 配置类用于调用 Python 算法服务packagecom.ecommerce.recommendationsystem.config;importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.context.annotation.Configuration;importorg.springframework.web.client.RestTemplate;ConfigurationpublicclassRestTemplateConfig{BeanpublicRestTemplaterestTemplate(){returnnewRestTemplate();}}阶段二Python AI 推荐算法服务实现本阶段目标是基于协同过滤算法实现推荐核心逻辑并用 Flask 搭建 HTTP 服务供 Spring Boot 后端调用。1. 环境准备安装所需 Python 库# 安装Flask搭建HTTP服务pipinstallflask# 安装Surprise协同过滤算法库pipinstallscikit-surprise# 安装pandas数据处理pipinstallpandas# 安装mysql-connector-python读取MySQL数据pipinstallmysql-connector-python2. 协同过滤算法实现基于 Surprise 库实现基于物品的协同过滤算法核心逻辑读取用户行为数据评分/购买记录训练模型为目标用户推荐商品。3. Flask 服务搭建创建 recommend_service.py 文件实现算法服务fromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpandasaspdimportmysql.connectorfromsurpriseimportDataset,Reader,KNNBasicfromsurprise.model_selectionimporttrain_test_split appFlask(__name__)# 数据库配置与Spring Boot配置一致DB_CONFIG{host:localhost,user:root,password:123456,database:ecommerce_recommendation}# 加载用户行为数据用于训练模型defload_user_behavior_data():# 连接MySQL数据库connmysql.connector.connect(**DB_CONFIG)# 查询用户行为数据筛选评分和购买行为作为偏好依据query SELECT user_id, product_id, score FROM t_user_behavior WHERE type IN (3, 4) # 3-购买4-评分这两种行为最能体现用户偏好 # 读取数据到DataFramedfpd.read_sql(query,conn)conn.close()# 处理评分数据购买行为默认评分为5分df[score]df[score].fillna(5.0)# 购买行为可能没有评分填充为5分returndf# 训练协同过滤模型基于物品的协同过滤deftrain_item_based_cf_model():# 加载数据dfload_user_behavior_data()# 定义评分范围1-5分readerReader(rating_scale(1,5))# 转换为Surprise所需的数据集格式dataDataset.load_from_df(df[[user_id,product_id,score]],reader)# 划分训练集和测试集这里主要用于训练测试集可忽略trainset,testsettrain_test_split(data,test_size0.2,random_state42)# 训练基于物品的协同过滤模型使用余弦相似度sim_options{name:cosine,# 相似度计算方法余弦相似度user_based:False# False表示基于物品的协同过滤}modelKNNBasic(sim_optionssim_options)model.fit(trainset)returnmodel,df# 初始化模型项目启动时训练一次实际项目可定时更新model,dftrain_item_based_cf_model()# 获取用户已交互过的商品defget_user_interacted_products(user_id):returndf[df[user_id]user_id][product_id].unique()# 为目标用户推荐商品defrecommend_products(user_id,top_n10):# 1. 获取用户已交互过的商品避免重复推荐interacted_productsget_user_interacted_products(user_id)# 2. 获取所有商品IDall_productsdf[product_id].unique()# 3. 筛选出用户未交互过的商品uninteracted_products[pforpinall_productsifpnotininteracted_products]# 4. 预测用户对未交互商品的评分predictions[]forproduct_idinuninteracted_products:# 预测用户对该商品的评分predmodel.predict(user_id,product_id)predictions.append((product_id,pred.est))# pred.est是预测评分# 5. 按预测评分降序排序取前top_n个商品predictions.sort(keylambdax:x[1],reverseTrue)top_products[p[0]forpinpredictions[:top_n]]returntop_products# 推荐接口供Spring Boot调用app.route(/recommend,methods[GET])defrecommend():try:# 获取请求参数中的用户IDuser_idint(request.args.get(userId))# 调用推荐函数recommend_product_idsrecommend_products(user_id,top_n10)# 返回推荐结果JSON格式returnjsonify({code:200,message:success,productIds:recommend_product_ids})exceptExceptionase:returnjsonify({code:500,message:f推荐失败{str(e)},productIds:[]})if__name____main__:# 启动Flask服务默认端口5000app.run(host0.0.0.0,port5000,debugTrue)阶段三整合测试与运行完成 Spring Boot 后端和 Python 算法服务的开发后进行整合测试验证推荐功能是否正常。1. 环境准备启动 MySQL 服务创建数据库 ecommerce_recommendation无需手动建表Spring Boot JPA 会自动创建启动 Redis 服务向数据库插入测试数据用户、商品、用户行为数据示例 SQL-- 插入测试用户INSERTINTOt_user(username,password,phone,email,age,gender,createTime)VALUES(test_user1,123456,13800138001,test1example.com,25,男,2025-01-01);-- 插入测试商品INSERTINTOt_product(name,category,price,description,imageUrl,stock,score,createTime)VALUES(iPhone 15,电子,7999.0,苹果手机,https://example.com/iphone15.jpg,100,4.8,2025-01-01),(华为Mate 60,电子,6999.0,华为手机,https://example.com/mate60.jpg,80,4.9,2025-01-01),(Nike运动鞋,服装,899.0,运动休闲鞋,https://example.com/nike.jpg,200,4.6,2025-01-01),(Adidas运动服,服装,599.0,运动套装,https://example.com/adidas.jpg,150,4.5,2025-01-01);-- 插入测试用户行为用户1购买了iPhone 15评分5分INSERTINTOt_user_behavior(user_id,product_id,type,score,behaviorTime)VALUES(1,1,3,5,2025-01-02 10:00:00),(1,1,4,5,2025-01-02 10:05:00);2. 启动服务启动 Python 算法服务运行 recommend_service.py 文件服务将在 5000 端口启动启动 Spring Boot 后端服务运行 RecommendationSystemApplication 主类服务将在 8080 端口启动。3. 接口测试使用 Postman 或浏览器测试接口记录用户行为POST 请求http://localhost:8080/api/v1/behavior请求体{ userId: 1, productId: 2, type: 1, behaviorTime: 2025-01-02 11:00:00 }获取推荐商品GET 请求http://localhost:8080/api/v1/recommend/1返回结果应包含与用户1兴趣相关的商品如华为Mate 60。三、相关内容拓展本次实战项目实现了基础的 Spring BootAI 推荐功能在实际电商场景中还可从以下方面进行优化和拓展1. 推荐算法优化融合多种算法将协同过滤与基于内容的推荐如根据商品分类、用户标签推荐、深度学习推荐如用神经网络模型学习用户偏好相结合提升推荐准确率处理冷启动问题新用户/新商品无行为数据时可基于用户注册信息年龄、性别、商品分类进行初始推荐后续逐步优化实时推荐本次项目为离线训练模型实际可采用流式处理框架如 Flink实时处理用户行为数据动态更新推荐结果。2. 系统性能优化缓存优化除了缓存推荐结果还可缓存热点商品数据、用户行为数据减少数据库压力异步处理用户行为记录、推荐结果更新等操作可采用异步处理提升接口响应速度负载均衡当用户量较大时可部署多个算法服务实例通过 Nginx 实现负载均衡提高系统可用性。3. 业务功能拓展个性化推荐页根据用户画像年龄、性别、消费能力定制推荐页面展示推荐结果反馈添加“不感兴趣”按钮用户点击后调整推荐策略提升用户体验关联推荐在商品详情页添加“猜你喜欢”“购买该商品的用户还购买了”等关联推荐模块。四、总结本文通过 Spring BootAI 推荐算法的实战案例详细讲解了电商推荐系统的搭建过程包括 Spring Boot 后端服务的搭建、基于协同过滤的 AI 推荐算法实现、跨语言服务调用等核心内容。通过本次实战我们不仅掌握了相关技术的整合应用还了解了电商推荐系统的核心逻辑和优化方向。在实际开发中需根据业务场景灵活调整技术方案不断优化算法效果和系统性能才能构建出真正满足用户需求的个性化推荐系统。希望本文能为你开展电商推荐系统开发提供有价值的参考。