隨著電商行業(yè)的快速發(fā)展，傳統圖書銷售模式逐漸向線上轉移。本文介紹一款基于Java語言開發(fā)的在線圖書購物商城推薦系統，該系統整合了SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）開發(fā)框架，并融入了多種推薦算法與圖書爬蟲技術，致力于為用戶提供個性化、智能化的購書體驗。

一、系統架構與開發(fā)框架
系統采用經典的SSM三層架構：

1. Spring框架負責依賴注入和事務管理，確保業(yè)務邏輯的松耦合與高可維護性；
2. SpringMVC作為Web層框架，處理用戶請求與頁面渲染；
3. MyBatis作為持久層框架，通過XML配置實現靈活的數據庫操作。
該架構不僅提升了開發(fā)效率，還保證了系統的穩(wěn)定性和擴展性。

二、核心推薦算法設計
系統采用混合推薦策略，結合協同過濾與內容過濾算法：

1. 基于用戶的協同過濾推薦算法：通過分析用戶歷史行為數據，計算用戶之間的相似度，為目標用戶推薦相似用戶偏好的圖書。該方法能有效挖掘潛在興趣，但存在冷啟動問題。
2. 基于內容與用戶屬性的推薦算法：綜合考慮圖書的內容特征（如分類、作者、關鍵詞）和用戶屬性（如年齡、職業(yè)、歷史偏好），生成精準的個性化推薦。該算法有效緩解了數據稀疏性問題，并提升了推薦的多樣性。

三、圖書數據獲取與處理
系統集成圖書爬蟲模塊，定期從主流圖書網站抓取最新圖書信息，包括書名、作者、出版社、價格及用戶評論等。通過數據清洗與去重處理，構建高質量的圖書數據庫，為推薦算法提供可靠的數據支持。

四、購物系統功能實現
在線購物商城具備完整的電商功能：

1. 用戶注冊與登錄，支持個性化信息管理；
2. 圖書瀏覽與搜索，支持多維度篩選；
3. 購物車與訂單管理，實現便捷的購物流程；
4. 后臺管理系統，支持圖書上架、庫存管理與用戶行為分析。

五、系統優(yōu)勢與應用價值
本系統通過智能推薦算法顯著提升了用戶購書效率與滿意度，解決了信息過載問題。其模塊化設計便于后續(xù)功能擴展，如集成深度學習模型或增加社交推薦元素。該系統不僅適用于商業(yè)圖書銷售平臺，還可為圖書館、教育機構等提供參考。

基于SSM框架與混合推薦算法的網上書店系統，實現了技術先進性與實用性的統一，為電子商務領域的智能化發(fā)展提供了有力支撐。