博主说明：本文项目编号 T 073 ，文末自助获取源码 \color{red}{T073，文末自助获取源码} T073，文末自助获取源码
目录
- 一、系统介绍
- 二、演示录屏
- 三、启动教程
- 四、功能截图
- 五、文案资料
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- [5.1 选题背景](#5.1 选题背景)
- [5.2 国内外研究现状](#5.2 国内外研究现状)
- [5.3 可行性分析](#5.3 可行性分析)
- 六、核心代码
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- [6.1 新增购物订单](#6.1 新增购物订单)
- [6.2 查询商品](#6.2 查询商品)
- [6.3 新增商品](#6.3 新增商品)
一、系统介绍
随着信息互联网购物的飞速发展，一般企业都去创建属于自己的电商平台以及购物管理系统。本文介绍了购物推荐网站的开发全过程。通过分析企业对于购物推荐网站的需求，创建了一个计算机管理购物推荐网站的方案。文章介绍了购物推荐网站的系统分析部分，包括可行性分析等，系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。购物推荐网站管理员和用户两个角色。管理员功能有，个人中心，用户管理，商品类型管理，商品信息管理，商品销售排行榜管理，系统管理，订单管理。用户功能有，个人中心，查看商品，查看购物资讯，购买商品，查看订单，我的收藏，商品评论。因而具有一定的实用性。本站是一个B/S模式系统，采用Spring Boot框架作为开发技术，MYSQL数据库设计开发，充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单，功能齐全的特点，使得购物推荐网站管理工作系统化、规范化。
基于Vue.js和SpringBoot的购物推荐网站是一个全栈应用，前端使用Vue.js构建用户界面，后端则由SpringBoot提供服务。该网站分为管理后台和用户网页端，分别满足管理员和普通用户的需求。管理后台允许管理员进行商品类型管理、商品信息编辑、订单处理以及查看销售排行榜等操作，而用户网页端则提供商品浏览、搜索、购买、订单管理等功能。商品类型模块允许管理员定义商品的分类，商品信息模块则用于展示商品的详细信息，包括图片、描述和价格等。商品订单模块负责处理用户的购买请求，生成订单并跟踪订单状态。销售排行榜模块则根据销售数据动态展示最受欢迎的商品。整个网站设计注重用户体验和后台管理的便捷性，旨在提供一个高效、直观的购物平台。
基于Vue.js和SpringBoot的购物推荐网站，分为管理后台和用户网页端，可以给管理员、普通用户使用，包括商品类型、商品信息、商品订单、销售排行榜模块和系统基础模块，项目编号T073。
二、演示录屏
三、启动教程
四、功能截图
五、文案资料
5.1 选题背景
在当今快节奏的生活中，消费者面临着琳琅满目的商品选择，这不仅令人兴奋，也带来了选择困难。为了帮助用户在海量商品中快速找到心仪的产品，购物推荐网站应运而生。这类网站通过分析用户的购物习惯、偏好以及实时的购物趋势，利用先进的算法为用户提供个性化的购物建议。它们不仅节省了用户的时间，还提高了购物的满意度。随着电子商务的蓬勃发展，购物推荐网站正成为连接消费者与商品的重要桥梁，它们通过精准的推荐，不仅满足了用户的需求，也为商家提供了展示产品的机会，实现了双赢。
5.2 国内外研究现状
近年来，随着全球化的不断推进和互联网技术的飞速发展，国外购物推荐网站逐渐成为消费者获取购物信息、比较商品价格和选择购物渠道的重要平台。这些网站通过大数据分析、用户评价系统和个性化推荐算法，为用户提供了丰富的商品信息和购物建议。研究现状表明，国外购物推荐网站在用户体验、推荐准确性和市场覆盖率方面取得了显著进步。例如，亚马逊和eBay等大型电商平台通过不断优化推荐系统，提高了用户满意度和购物转化率。同时，一些专注于特定领域的推荐网站，如时尚购物网站ASOS和电子产品推荐网站Best Buy，也通过精准的市场定位和专业的推荐服务，吸引了大量忠实用户。此外，随着人工智能和机器学习技术的应用，国外购物推荐网站在理解用户需求、预测购物趋势和提供个性化服务方面展现出巨大潜力。然而，这些网站在隐私保护、数据安全和推荐系统透明度等方面仍面临挑战，需要进一步研究和改进。
国内购物推荐网站的研究现状呈现出多元化和智能化的趋势。随着大数据和人工智能技术的发展，这些网站能够通过用户行为分析、偏好预测等手段，为用户提供个性化的商品推荐。目前，主流的购物推荐网站如淘宝、京东、拼多多等，都在不断优化算法，以提高推荐的准确性和用户满意度。此外，一些新兴的推荐平台，如小红书、蘑菇街等，也在通过社交网络和内容营销的方式，吸引用户参与，形成独特的推荐机制。研究者们正致力于探索如何结合用户反馈、商品特性和市场趋势，构建更加智能和高效的推荐系统。同时，隐私保护和数据安全也是当前研究的热点问题，如何在提供个性化服务的同时保护用户隐私，是推荐系统设计中不可忽视的一环。
5.3 可行性分析
购物推荐网站在当前的电子商务环境中具有显著的经济可行性。随着互联网的普及和消费者购物习惯的转变，越来越多的人倾向于在线购物。购物推荐网站通过分析用户行为、偏好和历史购买数据，提供个性化的商品推荐，从而提高用户满意度和购买转化率。此外，这类网站可以通过广告、会员服务、数据分析服务等多种方式实现盈利。随着大数据和人工智能技术的发展，购物推荐系统能够更加精准地预测用户需求，进一步提升用户体验和商业价值。因此，投资于购物推荐网站是一个具有长期增长潜力和盈利前景的商业决策。
购物推荐网站的社会可行性在于其能够满足消费者日益增长的个性化购物需求，通过算法分析用户的购物历史、浏览习惯和偏好，为用户推荐符合其品味的商品，从而提高购物效率和满意度。此外，这类网站还能帮助商家更精准地定位目标客户群体，实现产品的有效推广，同时减少广告成本。随着大数据和人工智能技术的发展，购物推荐系统能够不断优化，提供更加智能和个性化的服务，增强用户粘性，促进电子商务的健康发展。
六、核心代码
6.1 新增购物订单
java
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody OrdersEntity orders, HttpServletRequest request){
orders.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
ValidatorUtils.validateEntity(orders);
ordersService.insert(orders);
return R.ok();
}6.2 查询商品
java
@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity shangpinxiaoshoupaixingbang,
HttpServletRequest request){
EntityWrapper<ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity>();
PageUtils page = shangpinxiaoshoupaixingbangService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinxiaoshoupaixingbang), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}6.3 新增商品
java
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody ShangpinxinxiEntity shangpinxinxi, HttpServletRequest request){
shangpinxinxi.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
ValidatorUtils.validateEntity(shangpinxinxi);
shangpinxinxiService.insert(shangpinxinxi);
return R.ok();
}本文项目编号 T073，希望给大家带来帮助！