💖💖作者：计算机毕业设计小途
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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化妆品推荐系统介绍
化妆品推荐系统面向大四计算机专业毕业设计场景，采用Java-SpringBoot或Python-Django双后端方案，前端统一使用Vue+ElementUI构建B/S架构的完整Web应用；系统以MySQL为核心数据存储，围绕化妆品业务设计用户、商家、化妆品类别、单品、评分、销量、留言反馈、在线咨询、轮播公告及友情链接等十余个功能模块，既支持普通用户浏览、搜索、收藏、评分与留言，也支持商家后台上架商品、维护库存与查看销量数据，管理员可在系统管理界面完成用户/商家权限控制、公告资讯与分类发布、首页轮播图配置及系统简介维护，所有交互通过RESTful接口与JSON数据完成，前端路由与权限由Vue-router与ElementUI组件协同实现，代码结构清晰、注释详尽，可直接作为毕业设计项目运行与演示，帮助学生在短时间内掌握从需求分析、数据库设计、后端业务实现到前端页面交互的完整开发流程，并提供真实业务场景下的数据模型与接口范例，为毕设文档撰写与系统展示提供扎实基础。
化妆品推荐系统演示视频
大四零基础用Vue+ElementUI一周做完化妆品推荐系统？
化妆品推荐系统演示图片
化妆品推荐系统代码展示
python
// 1. 化妆品个性化推荐核心逻辑：基于用户历史评分与商品特征计算余弦相似度并返回Top-N
public List<Cosmetic> recommendByUser(Long userId, int topN) {
List<UserRating> myRatings = userRatingMapper.selectByUserId(userId);
if (myRatings.isEmpty()) return cosmeticMapper.selectBySalesDesc(topN);
Map<Long, Double> userVector = myRatings.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserRating::getCosmeticId, UserRating::getScore));
Set<Long> alreadyRated = userVector.keySet();
List<Cosmetic> allItems = cosmeticMapper.selectAll();
List<CosmeticScore> scores = new ArrayList<>();
for (Cosmetic c : allItems) {
if (alreadyRated.contains(c.getId())) continue;
List<UserRating> itemRatings = userRatingMapper.selectByCosmeticId(c.getId());
if (itemRatings.isEmpty()) continue;
Map<Long, Double> itemVector = itemRatings.stream()
.collect(Collectors.toMap(UserRating::getUserId, UserRating::getScore));
double dot = 0, normA = 0, normB = 0;
for (UserRating r : myRatings) {
Double otherScore = itemVector.get(r.getUserId());
if (otherScore != null) {
dot += r.getScore() * otherScore;
normA += r.getScore() * r.getScore();
normB += otherScore * otherScore;
}
}
double sim = (normA == 0 || normB == 0) ? 0 : dot / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
scores.add(new CosmeticScore(c, sim));
}
scores.sort((a, b) -> Double.compare(b.getScore(), a.getScore()));
return scores.stream().limit(topN).map(CosmeticScore::getCosmetic).collect(Collectors.toList());
}
// 2. 用户提交评分后的实时销量与平均分更新：事务内同时写评分表、更新化妆品表销量与平均分
@Transactional
public int addRating(Long userId, Long cosmeticId, Double score) {
Cosmetic c = cosmeticMapper.selectById(cosmeticId);
if (c == null) throw new BizException("商品不存在");
UserRating exists = userRatingMapper.selectByUserAndCosmetic(userId, cosmeticId);
if (exists != null) {
exists.setScore(score);
userRatingMapper.updateById(exists);
} else {
UserRating ur = new UserRating();
ur.setUserId(userId);
ur.setCosmeticId(cosmeticId);
ur.setScore(score);
userRatingMapper.insert(ur);
}
int totalSales = userRatingMapper.countByCosmetic(cosmeticId);
Double avgScore = userRatingMapper.avgScoreByCosmetic(cosmeticId);
cosmeticMapper.updateSalesAndScore(cosmeticId, totalSales, avgScore);
return 1;
}
// 3. 商家后台销量数据多维度实时统计：按品类、月份聚合返回ECharts所需JSON
public Map<String, Object> salesStatistics(Long merchantId) {
Map<String, Object> result = new LinkedHashMap<>();
List<Map<String, Object>> byCategory = cosmeticMapper.selectSalesGroupByCategory(merchantId);
result.put("category", byCategory);
List<Map<String, Object>> byMonth = orderDetailMapper.selectSalesGroupByMonth(merchantId);
result.put("month", byMonth);
List<Map<String, Object>> top10 = cosmeticMapper.selectTopSalesByMerchant(merchantId, 10);
result.put("top10", top10);
return result;
}化妆品推荐系统文档展示
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