在当今电子商务迅猛发展的背景下，个性化推荐系统已成为提升用户购物体验和促进销售的关键技术之一。协同过滤作为一种经典的推荐算法，通过分析用户的历史行为数据，挖掘用户与商品之间的潜在关联，为每位用户提供定制化的商品推荐。本文基于协同过滤技术，设计并实现了一个商品管理系统，该系统不仅具备基本的商品信息管理功能，还集成了智能推荐模块，旨在为计算机毕业设计提供一个完整的解决方案，并探讨计算机系统的集成与技术维护策略。
系统设计阶段采用模块化思想，将整体架构划分为用户管理模块、商品管理模块、协同过滤推荐模块以及数据管理模块。用户管理模块负责用户注册、登录及权限控制；商品管理模块支持商品的增删改查、分类管理及库存监控；协同过滤推荐模块是核心部分，通过收集用户对商品的评分数据，计算用户之间的相似度，进而生成个性化推荐列表；数据管理模块则负责数据的存储、备份与安全保护。系统采用B/S架构，前端使用HTML、CSS和JavaScript构建用户界面，后端采用Java语言结合Spring Boot框架开发，数据库选用MySQL存储用户、商品及评分信息。
系统实现过程中，协同过滤算法采用基于用户的协同过滤方法。具体步骤包括：数据预处理，清洗无效评分；相似度计算，使用皮尔逊相关系数衡量用户间兴趣相似性；推荐生成，为目标用户选取相似邻居，并预测其对未评分商品的偏好，最终输出Top-N推荐列表。为优化性能，系统引入了缓存机制和分布式计算思想，使用Redis存储频繁访问的数据，减少数据库查询压力。系统支持实时推荐和离线批处理两种模式，以适应不同场景需求。
在系统集成方面，本设计强调模块间的松耦合和高内聚，通过RESTful API实现前后端数据交互，确保系统的可扩展性和维护性。技术维护策略包括定期监控系统性能、更新推荐模型、备份关键数据以及处理潜在安全漏洞。例如，采用日志分析工具跟踪用户行为变化，动态调整推荐算法参数；利用Docker容器化部署，简化环境配置和版本管理。
本系统在测试阶段通过模拟用户数据验证了推荐准确性和系统稳定性，结果显示协同过滤算法能有效提升用户满意度和商品点击率。作为计算机毕业设计项目，该系统不仅提供了完整的源码（项目编号66870），还展示了从需求分析到部署维护的全流程，为学习者深入理解计算机系统集成与技术维护提供了实践案例。未来可进一步集成深度学习模型，增强推荐的多样性，或扩展至移动端应用，以适应更广泛的市场需求。
