【源码】基于Spring Boot和Vue的电商推荐系统

项目简介

本项目为电商网站商品推荐系统，采用前后端分离开发模式，借助JSON格式完成数据交互。前端运用Vue + TypeScript + ElementUI搭建，后端采用Spring Boot框架，包含业务模块与推荐模块。业务模块负责和前端交互、接收与反馈数据；推荐模块监听Kafka的用户行为数据，进行实时计算并将结果存入MongoDB，同时周期性开展离线计算，依据用户近期操作记录做离线推荐。

项目的主要特性和功能

1. 前端功能：
   • 采用Vue + TypeScript + ElementUI构建用户界面。
   • 自动部署到后端业务工程的webapps/static目录，随Tomcat启动。
2. 后端功能：
   • 业务模块：和前端交互，接收与反馈数据。
   • 推荐模块：监听Kafka用户行为数据做实时计算；将计算结果存入MongoDB；周期性执行离线计算，根据用户操作记录做离线推荐。
3. 数据存储与处理：使用MongoDB存储推荐结果和用户行为数据；用Redis缓存数据；借助Kafka进行消息传递。
4. 推荐算法：涵盖基于内容的推荐、基于物品的协同过滤推荐、基于用户的协同过滤推荐，支持实时推荐和离线推荐。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装JDK 1.8及以上版本、Scala 2.11及以上版本、Spark 2.1及以上版本，安装MongoDB、Redis和Kafka。
2. 配置文件：在src/main/resources目录下创建recommend.properties文件，配置Kafka、MongoDB和Redis的连接信息。
3. 启动后端服务：用IDEA打开项目，确保所有依赖项正确加载，运行BusinessServerApplication类启动后端服务。
4. 启动前端服务：进入前端工程目录，运行npm install安装依赖，运行npm run serve启动前端服务。
5. 访问系统：打开浏览器，访问http://localhost:8080进入电商推荐系统。

下载地址

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