随着电子商务的蓬勃发展，商品推荐系统在提升用户体验和促进销售方面扮演着关键角色。协同过滤作为一种经典的推荐算法，能够基于用户历史行为数据预测其兴趣，广泛应用于商品管理系统中。本文将详细介绍基于协同过滤的商品管理系统的设计与实现过程，包括系统架构、核心算法实现、数据库设计以及源码解析，旨在为计算机专业毕业设计提供参考。
一、系统设计
系统采用分层架构，包括用户交互层、业务逻辑层和数据访问层。用户交互层通过Web界面展示商品信息和个性化推荐；业务逻辑层负责处理推荐算法和用户行为分析；数据访问层管理商品数据、用户数据和评分数据。系统支持用户注册、登录、商品浏览、评分以及基于协同过滤的推荐功能。
二、核心算法实现
协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。本系统实现基于用户的协同过滤，步骤如下：
- 数据预处理：收集用户对商品的评分数据，构建用户-物品评分矩阵。
- 相似度计算：使用余弦相似度或皮尔逊相关系数计算用户之间的相似度。例如，用户u和v的相似度公式为：sim(u,v) = ∑(rui - r̄u)(rvi - r̄v) / √(∑(rui - r̄u)² ∑(rvi - r̄v)²)，其中r_ui表示用户u对物品i的评分。
- 预测评分：根据相似用户的评分，预测目标用户对未评分商品的兴趣度，公式为：pred(u,i) = r̄u + ∑sim(u,v) * (rvi - r̄_v) / ∑|sim(u,v)|。
- 推荐生成：选择预测评分最高的前N个商品作为推荐结果。
系统使用Python语言实现算法，结合Pandas库进行数据处理，NumPy库进行矩阵运算。关键代码包括用户相似度计算函数和评分预测函数，确保推荐准确性和效率。
三、数据库设计
数据库采用MySQL，设计以下核心表：
- 用户表（users）：包含用户ID、用户名、密码等字段。
- 商品表（items）：包含商品ID、名称、类别、描述等字段。
- 评分表（ratings）：包含用户ID、商品ID、评分值和时间戳，用于存储用户行为数据。
通过外键关联，支持高效查询和更新，为推荐算法提供数据基础。
四、系统实现与源码解析
系统后端采用Flask框架搭建RESTful API，前端使用HTML、CSS和JavaScript实现交互界面。源码结构清晰，包括app.py（主程序）、models.py（数据模型）、recommendation.py（推荐算法模块）等文件。例如，在recommendation.py中，定义了calculatesimilarity函数和generaterecommendations函数，通过加载评分数据，计算用户相似度并生成推荐列表。系统还集成了简单的用户认证和商品管理功能，确保安全性和可扩展性。
五、总结与展望
本系统成功实现了基于协同过滤的商品推荐功能，能够有效提升用户购物体验。协同过滤存在冷启动和数据稀疏性问题，未来可结合内容过滤或深度学习技术进行优化。系统源码已开源，便于学生和开发者参考与扩展。通过本设计，读者可以深入理解推荐系统的原理与实现，为计算机系统服务领域的进一步研究奠定基础。
注意：本文基于虚构的计算机毕设项目（编号66870）撰写，源码和细节可根据实际需求调整。
