1.系统介绍随着零售行业数字化转型加速传统超市商品推荐模式已难以满足用户个性化消费需求提升商品推荐精准度、优化多角色运营管理效率成为超市数字化升级的核心诉求。在此背景下本研究聚焦超市商品智能推荐场景旨在构建一套兼顾个性化推荐与全流程管理的智能系统解决传统模式下推荐效率低、角色管理分散的问题。系统采用Java语言开发基于SpringBoot框架搭建后端服务Vue框架实现前端交互MySQL数据库存储核心数据并集成协同过滤算法作为智能推荐核心引擎。系统设计用户端、管理员端、商家端三大操作终端覆盖注册登录、商品智能推荐、订单管理、优惠券配置、投诉反馈、系统管控等多维度功能实现了从用户个性化推荐到管理员全局管控、商家商品运营的全业务链路覆盖。本系统的实现有效提升了超市商品推荐的精准度与用户消费体验同时通过规范化的多角色管理模块优化了超市运营管理流程降低了人工管理成本。该系统验证了协同过滤算法在零售推荐场景的实用性为中小超市数字化转型提供了可落地的技术方案具备一定的实际应用价值与推广意义。2.系统用例分析用户端支持注册登录进入系统可在个人中心管理个人信息与地址查看协同过滤算法推送的个性化商品及详情实现商品购买、优惠券领取、购物车与订单管理操作。同时可进行余额充值、投诉反馈查看系统公告与新闻资讯覆盖用户全流程购物及相关服务需求。用户端用例图如图所示。商家端支持注册登录个人中心可管理自身运营信息核心功能包括商品信息的发布、编辑与维护及时处理用户订单、更新订单状态同时可配置、管理优惠券便捷开展商品运营与订单处理工作满足商家日常线上运营需求。商家端用例图如图所示。管理员端需登录后开展工作个人中心可维护自身信息核心负责管理员、用户及商品信息管理管控优惠券、充值记录、商品资讯与系统公告统筹处理订单、投诉建议及消息表实现对系统所有模块的全面管控保障系统稳定有序运行。管理员端用例图如图所示。3.系统结构功能本系统基于协同过滤算法采用分层架构设计分为用户端、管理员端、商家端三大模块各模块功能独立且数据互通覆盖全业务流程。用户端实现注册登录、个性化商品推荐、商品查看购买、购物车与订单管理等全消费相关功能同时支持优惠券领取、余额充值等配套服务管理员端负责系统全局管控涵盖用户、商家、商品等各类信息及订单、投诉等业务的统筹管理商家端聚焦商品运营实现商品管理、订单处理及优惠券配置等核心操作保障系统高效有序运行。系统结构功能图如图所示。4.数据库设计E-R图表可以清楚地显示出系统中的每一个实体及其相互关系。利用图形化的方法使开发者能够更加精确地了解系统的结构与数据流从而避免在以后的数据库设计与开发中产生混乱与误会。该方法可以帮助对数据库结构进行规划明确各实体的属性及其相互关系为其标准化与优化奠定了依据使其设计更为合理、高效能够更好地适应系统的服务需要增强系统的稳定与可扩充性。5.系统功能实现5.1后台登录5.2商家管理5.3商品信息管理5.4优惠券管理5.5投诉反馈管理5.6商品信息推荐5.7商品信息5.8投诉反馈
