随着电子商务的快速发展，母婴用品市场呈现出巨大的增长潜力。本文介绍了一个基于Spring Boot后端框架和Vue前端框架的母婴用品商城系统，该系统集成了协同过滤推荐算法和图形化销售分析功能，旨在提升用户体验和销售效率。
一、系统架构概述
该系统采用前后端分离的设计模式。后端使用Spring Boot框架构建RESTful API，负责业务逻辑处理、数据存储和算法实现；前端采用Vue.js框架，提供用户友好的界面交互。数据库选用MySQL存储商品信息、用户数据和交易记录。
二、协同过滤算法的应用
在母婴用品商城中，协同过滤算法被用于个性化商品推荐。该系统采用基于用户的协同过滤方法：通过分析用户的购买历史和行为数据，计算用户之间的相似度，进而向目标用户推荐与其相似用户喜欢的商品。例如，如果用户A和用户B都购买了婴儿奶粉和尿布，而用户B还购买了婴儿洗护用品，系统会向用户A推荐洗护用品。算法实现包括以下步骤：数据预处理（清洗用户行为数据）、相似度计算（使用余弦相似度或皮尔逊相关系数）、生成推荐列表。该功能显著提高了商品曝光率和用户购买转化率。
三、图形化销售分析模块
系统集成了图形化分析工具，基于ECharts等库实现销售数据的可视化。管理员可以通过仪表板查看关键指标，如：
- 销售额趋势图：显示每日、每周或每月的销售变化，帮助识别高峰期和低谷期。
- 商品类别分析：通过饼图或柱状图展示不同母婴用品类别（如奶粉、玩具、服装）的销售占比。
- 用户行为分析：可视化用户浏览和购买路径，优化商品布局和营销策略。
这些图形化报告不仅简化了数据分析过程，还支持数据驱动的决策，例如调整库存或策划促销活动。
四、购物商城核心功能
系统提供完整的电商功能，包括：
- 用户管理：注册、登录、个人信息维护。
- 商品浏览与搜索：支持按类别、价格、品牌筛选商品。
- 购物车与订单管理：用户可添加商品到购物车，生成订单并支付（集成第三方支付接口）。
- 库存管理：实时更新商品库存，避免超卖。
这些功能基于Spring Boot的模块化开发，确保系统的高可用性和可扩展性。
五、系统优势与未来展望
该系统通过协同过滤算法提升了个性化体验，图形化分析增强了销售洞察力。未来，可进一步集成机器学习模型以优化推荐精度，或扩展移动端支持。该母婴用品商城系统不仅满足了用户需求，还为商家提供了高效的销售管理工具，推动了母婴电商的智能化发展。
