在当今互联网时代，随着电子商务的快速发展，各行各业都面临着海量数据的挑战和机遇，电子商务极大地改变了商业运作的方式，为消费者和企业带来了前所未有的便利和机会。
该毕业设计以京东商品数据为来源，设计与实现基于大数据的电商商品推荐系统。通过对电商商品数据进行深度挖掘，可以发现消费趋势、产品热门度、价格以及地区差异等信息，为市场营销和产品策略提供重要参考。利用Java语言及SpringBoot框架、MySQL数据库以及网络爬虫技术等，实现了系统的用户管理、商品管理、系统管理、我的信息（修改密码、个人信息）、首页、我的信息、看板等核心功能，通过融合用户评分信息和商品属性信息，提高了推荐的准确性和多样性。旨在为用户提供一个界面友好、功能齐全、安全可靠的在线电商商品推荐与管理系统平台。
因此，构建基于大数据的电商商品推荐与管理系统，不仅可以提升竞争力，还可以促进数据驱动决策的落地，助力实现可持续发展。而数据分析和可视化技术的发展为企业和组织提供了更多洞察和决策支持，以提高用户购物体验和增加销售额。该经过系统测试，本系统在该场景下具有较好的性能表现。
关键词：大数据；SpringBoot框架；MySQL数据库；协同过滤算法；网络爬虫技术
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 引言 1
1.1研究背景和意义 1
1.2国内外研究现状 1
1.3研究内容 3
2相关技术介绍 4
2.1 网络爬虫技术 4
2.2 Pandas 4
2.3 MYSQL数据库 5
2.3 Echaert可视化图表 6
2.4 协同过滤算法 6
3系统分析 8
3.1 可行性分析 8
3.1.1 技术可行性分析 8
3.1.2 经济可行性分析 8
3.1.3 操作可行性分析 8
3.1.4 管理可行性分析 9
3.2 系统功能分析 9
3.2.1 功能性分析 9
3.2.2 非功能性分析 10
3.3 系统用例分析 10
3.4 系统流程分析 11
3.5数据存储分析 14
4系统设计 14
4.1系统架构设计 14
4.2数据采集设计 15
4.3功能模块设计 16
4.4 数据库设计 16
4.2.1 概念结构设计 16
4.2.2 逻辑结构设计 17
5系统实现 20
5.1数据爬取来源 20
5.2数据采集过程 20
5.3数据预处理过程 21
5.4数据结果集 22
5.5 数据分析及可视化模块 25
5.5.1 数据分析 25
5.5.1 数据可视化 25
5.6协同过滤算法 28
5.6.1协同过滤介绍 28
5.6.2商品推荐模块 28
5.7 用户功能模块 31
5.7.1 注册界面 31
5.7.2 登陆界面 31
5.7.3 商品界面 32
5.7.4我的信息界面 33
5.8 管理员功能模块 34
5.8.1 用户管理界面 34
5.8.2 商品管理界面 34
5.8.3 系统管理界面 35
5.8.4 订单信息界面 35
5.8.5 看板界面 36
6系统测试 37
6.1测试目的 37
6.2功能测试 37
结论 40
参考文献 41
致 谢 43
