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SpringBoot+Vue3白酒销售系统与协同过滤算法实践

Fesgrome·2026-08-07·阅读 63 GEO检测（免费）
协同过滤算法SpringBootVue3
|难度：普通|阅读约 13 分钟

1. 项目概述：黔醉酒业白酒销售系统技术架构解析

这套基于协同过滤算法的白酒销售系统，采用了当前Java Web领域最主流的SpringBoot2+Vue3全栈技术组合。后端使用SpringBoot2.7.x框架搭建RESTful API服务，数据持久层采用MyBatis-Plus 3.5.x增强ORM框架，前端使用Vue3组合式API开发管理界面，数据库选用MySQL8.0提供事务支持与JSON数据类型存储。系统最核心的差异化竞争力在于集成了基于用户的协同过滤推荐算法，能够根据客户历史购买行为智能推荐相关酒品。

提示：系统源码包中已包含完整的技术文档和数据库脚本，但实际部署时仍需注意MySQL8.0的密码加密方式变更问题。

需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。

2. 核心技术组件选型分析

2.1 后端技术栈深度适配

SpringBoot2.7.x版本的选择主要考虑了与JDK17的兼容性，其内嵌Tomcat9.x容器支持HTTP/2协议，配合spring-boot-starter-data-redis可实现秒级缓存响应。特别在酒类促销场景下：

java复制// 促销商品缓存配置示例
@Cacheable(value = "promotionItems", key = "#categoryId")
public List<LiquorItem> getPromotionItems(Long categoryId) {
    return liquorMapper.selectList(
        new QueryWrapper<LiquorItem>()
            .eq("category_id", categoryId)
            .eq("on_promotion", true)
    );
}

MyBatis-Plus 3.5.x的LambdaQueryWrapper大幅简化了复杂查询的编写，例如要实现按酒精度数区间和香型复合查询：

java复制List<LiquorItem> result = liquorMapper.selectList(
    new LambdaQueryWrapper<LiquorItem>()
        .between(LiquorItem::getAlcohol
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