企业级协同过滤算法黔醉酒业白酒销售系统管理系统源码｜SpringBoot+Vue+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】-洪萨配资

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摘要

随着互联网技术的快速发展，白酒行业的销售模式逐渐从传统线下转向线上化与智能化。黔醉酒业作为区域性白酒品牌，亟需通过数字化手段提升销售效率与客户体验。协同过滤算法在个性化推荐领域具有广泛应用，能够基于用户历史行为数据挖掘潜在偏好，从而优化销售策略。白酒销售系统通过整合用户行为数据、商品属性及交易记录，实现精准推荐与库存管理，助力企业提升市场竞争力。关键词：协同过滤算法、白酒销售、个性化推荐、数字化营销、黔醉酒业。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis架构，结合MySQL数据库实现高效数据管理与前后端分离开发。SpringBoot提供稳定的后端服务支持，Vue框架构建动态交互界面，MyBatis实现灵活的数据持久化操作。系统功能涵盖用户管理、商品推荐、订单处理及数据分析模块，其中协同过滤算法通过用户-商品评分矩阵生成个性化推荐列表。系统支持多维度数据统计，为企业决策提供可视化支持。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤、数据可视化。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表用于存储注册用户的基本信息，包括账号、密码及联系方式等。用户编号是该表的主键，注册时间通过函数自动生成，记录用户创建时间。结构表如表3-1所示。

表3-1 用户信息表（user_info）

字段名	数据类型	是否为空	说明
user_id	BIGINT	否	用户编号（主键）
account_name	VARCHAR(50)	否	登录账号
password_hash	VARCHAR(64)	否	密码哈希值
mobile_number	VARCHAR(20)	是	手机号
register_time	DATETIME	否	注册时间
last_login	DATETIME	是	最近登录时间

商品信息数据表

商品信息数据表存储白酒产品的详细属性，包括名称、价格及库存等。商品编号为主键，上架时间记录商品发布时间。结构表如表3-2所示。

表3-2 商品信息表（product_detail）

字段名	数据类型	是否为空	说明
product_id	BIGINT	否	商品编号（主键）
product_name	VARCHAR(100)	否	商品名称
price	DECIMAL(10,2)	否	销售价格
stock_quantity	INT	否	库存数量
launch_time	DATETIME	否	上架时间
category_tag	VARCHAR(50)	是	分类标签

订单交易数据表

订单交易数据表记录用户购买行为，关联用户编号与商品编号。订单编号为主键，支付状态标记交易完成情况。结构表如表3-3所示。

表3-3 订单交易表（order_transaction）

字段名	数据类型	是否为空	说明
order_id	BIGINT	否	订单编号（主键）
user_id	BIGINT	否	用户编号（外键）
product_id	BIGINT	否	商品编号（外键）
purchase_count	INT	否	购买数量
total_amount	DECIMAL(12,2)	否	订单总金额
payment_status	TINYINT	否	支付状态（0/1）
create_time	DATETIME	否	订单创建时间

博主介绍：

在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：

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功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：