温馨提示本人主页置顶文章(点我)开头有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片1. 项目背景与意义随着高校规模的不断扩大和校园生活节奏的加快大量闲置物品如教材、电子产品、生活用品、体育器材等在毕业季、换季或升级换代时被丢弃或闲置造成资源浪费。与此同时在校学生对高性价比二手商品的需求日益旺盛但传统的校园二手交易多依赖 QQ 群、微信群、贴吧或线下摆摊存在信息分散、检索困难、信任缺失、交易效率低等问题。本项目设计并实现一个基于推荐算法的校园二手交易平台旨在将分散的二手交易信息集中化、结构化并通过个性化推荐算法为不同用户精准推送可能感兴趣的商品从而提升信息匹配效率、降低交易门槛、促进校园闲置资源循环利用。该平台兼具实用价值与社会意义既服务在校师生又为绿色校园、低碳生活提供技术支撑。2. 技术栈选型本系统采用前后端分离架构整体技术栈如下层次技术选型说明前端框架Vue 3 Element Plus组件化开发界面友好生态成熟后端框架Spring Boot 2.7快速构建 RESTful API便于集成数据库MySQL 8.0 RedisMySQL 存储业务数据Redis 缓存热点数据ORMMyBatis-Plus简化数据访问层开发推荐算法基于物品的协同过滤ItemCF 用户行为权重结合浏览、收藏、购买行为生成个性化推荐搜索Elasticsearch可选支持商品全文检索与分类过滤文件存储本地存储 / 阿里云 OSS存储商品图片部署Docker Nginx容器化部署前后端分离发布3. 系统功能模块设计平台核心功能模块划分如下用户模块注册、登录、校园认证学号/工号、个人信息管理、信用评价。商品模块商品发布、编辑、上下架、分类管理、图片上传、商品详情展示。推荐模块基于用户行为构建兴趣模型生成首页个性化推荐列表。搜索与筛选按关键词、分类、价格区间、成色、校区等条件检索商品。交易模块在线留言、私信沟通、订单确认、交易完成与评价。管理后台用户管理、商品审核、举报处理、数据统计。4. 推荐算法设计本平台采用基于物品的协同过滤算法ItemCF作为推荐核心并结合用户行为权重进行优化。算法整体流程如下flowchart TD A[采集用户行为数据] -- B[构建用户-物品评分矩阵] B -- C[计算物品相似度矩阵] C -- D[生成候选物品集合] D -- E[结合行为权重与时间衰减] E -- F[Top-N 推荐列表] F -- G[前端展示推荐结果]物品相似度采用余弦相似度计算公式如下sim(i, j) |N(i) ∩ N(j)| / sqrt(|N(i)| * |N(j)|)其中 N(i) 表示对物品 i 产生过行为的用户集合。为提升推荐效果对不同行为赋予不同权重浏览 0.2、收藏 0.5、加入购物车 0.6、购买 1.0并引入时间衰减因子近期行为权重更高。5. 核心代码实现5.1 物品相似度计算import java.util.*; public class ItemCF { /** * 计算物品相似度矩阵 * param userItems 用户-物品行为映射key为用户IDvalue为该用户产生过行为的物品ID集合 * return 物品相似度矩阵 */ public Maplt;Long, Maplt;Long, Doublegt;gt; calcItemSim(Maplt;Long, Setlt;Longgt;gt; userItems) { // 统计同时喜欢两个物品的用户数 Maplt;Long, Maplt;Long, Integergt;gt; coCount new HashMaplt;gt;(); // 统计每个物品被多少用户喜欢 Maplt;Long, Integergt; itemPop new HashMaplt;gt;(); for (Setamp;lt;Longamp;gt; items : userItems.values()) { for (Long i : items) { itemPop.put(i, itemPop.getOrDefault(i, 0) 1); coCount.computeIfAbsent(i, k -amp;gt; new HashMapamp;lt;amp;gt;()); for (Long j : items) { if (!i.equals(j)) { Mapamp;lt;Long, Integeramp;gt; map coCount.get(i); map.put(j, map.getOrDefault(j, 0) 1); } } } } // 计算余弦相似度 Mapamp;lt;Long, Mapamp;lt;Long, Doubleamp;gt;amp;gt; simMatrix new HashMapamp;lt;amp;gt;(); for (Map.Entryamp;lt;Long, Mapamp;lt;Long, Integeramp;gt;amp;gt; entry : coCount.entrySet()) { Long i entry.getKey(); Mapamp;lt;Long, Doubleamp;gt; simMap new HashMapamp;lt;amp;gt;(); for (Map.Entryamp;lt;Long, Integeramp;gt; e : entry.getValue().entrySet()) { Long j e.getKey(); int co e.getValue(); double sim co / Math.sqrt(itemPop.get(i) * itemPop.get(j)); simMap.put(j, sim); } simMatrix.put(i, simMap); } return simMatrix; } }5.2 生成 Top-N 推荐列表import java.util.*; public class Recommender { /** * 为用户生成推荐列表 * param userId 目标用户ID * param userItems 所有用户的行为数据 * param simMatrix 物品相似度矩阵 * param topN 推荐物品数量 * return 推荐物品ID列表 */ public Listlt;Longgt; recommend(Long userId, Maplt;Long, Setlt;Longgt;gt; userItems, Maplt;Long, Maplt;Long, Doublegt;gt; simMatrix, int topN) { Setlt;Longgt; interacted userItems.getOrDefault(userId, Collections.emptySet()); Maplt;Long, Doublegt; scoreMap new HashMaplt;gt;(); for (Long item : interacted) { Mapamp;lt;Long, Doubleamp;gt; sims simMatrix.getOrDefault(item, Collections.emptyMap()); for (Map.Entryamp;lt;Long, Doubleamp;gt; e : sims.entrySet()) { Long candidate e.getKey(); if (interacted.contains(candidate)) { continue; // 过滤已交互物品 } scoreMap.put(candidate, scoreMap.getOrDefault(candidate, 0.0) e.getValue()); } } // 按得分降序排序取前 topN 个 return scoreMap.entrySet().stream() .sorted(Map.Entry.amp;lt;Long, Doubleamp;gt;comparingByValue().reversed()) .limit(topN) .map(Map.Entry::getKey) .collect(Collectors.toList()); } }5.3 商品发布接口RestController RequestMapping(/api/goods) public class GoodsController { Resource private GoodsService goodsService; PostMapping(/publish) public Resultlt;Longgt; publish(RequestBody GoodsDTO dto, RequestHeader(userId) Long userId) { Goods goods new Goods(); BeanUtils.copyProperties(dto, goods); goods.setSellerId(userId); goods.setStatus(0); // 0-待审核1-在售2-已下架 goods.setCreateTime(new Date()); goodsService.save(goods); return Result.success(goods.getId()); } GetMapping(/recommend) public Resultlt;Listlt;GoodsVOgt;gt; recommend(RequestParam Long userId, RequestParam(defaultValue 10) int size) { Listlt;Longgt; ids goodsService.recommendGoods(userId, size); Listlt;GoodsVOgt; list goodsService.listGoodsByIds(ids); return Result.success(list); } }6. 数据库设计核心数据表包括用户表、商品表、行为记录表、订单表等。以下为商品表结构CREATE TABLE goods ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, title VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 商品标题, category VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT 商品分类, price DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT 价格, original_price DECIMAL(10,2) COMMENT 原价, description TEXT COMMENT 商品描述, images VARCHAR(1000) COMMENT 图片URL逗号分隔, seller_id BIGINT NOT NULL COMMENT 卖家ID, campus VARCHAR(50) COMMENT 校区, status TINYINT DEFAULT 0 COMMENT 0待审核 1在售 2已下架, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, update_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP, INDEX idx_category (category), INDEX idx_seller (seller_id), INDEX idx_status (status) ) ENGINEInnoDB DEFAULT CHARSETutf8mb4 COMMENT二手商品表;7. 总结与展望本项目基于 Spring Boot 和 Vue 3 构建了校园二手交易平台并引入基于物品的协同过滤推荐算法实现了商品发布、检索、交易和个性化推荐等核心功能。系统能够有效整合校园闲置资源提升交易匹配效率。后续可从以下方向继续优化引入基于用户的协同过滤与深度学习排序模型进行混合推荐增加即时通讯功能提升买卖双方沟通体验完善信用评价体系与交易保障机制结合地理位置推荐同校区优先商品。