在信息技术飞速发展的今天，个性化推荐系统已成为连接海量信息与用户个性化需求的关键桥梁。本次计算机毕业设计以“基于协同过滤算法的个性化推荐系统”为核心，旨在设计并实现一套完整的计算机系统服务，该系统不仅具备用户行为分析、物品推荐等核心功能，还配套了详细的源码实现与系统设计论文，为理解与实践推荐系统技术提供了全面的案例。
一、 系统设计理念与核心技术
本系统采用经典的协同过滤算法作为推荐引擎。协同过滤主要分为两类：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。系统设计时，我们综合运用了这两种方法，并引入了相似度计算、评分预测等技术，以提升推荐的准确性与多样性。其核心思想是：通过分析用户的历史行为数据（如评分、点击、购买记录），发现用户之间的相似性或物品之间的关联性，进而为特定用户推荐其可能感兴趣的物品。
二、 系统架构与计算机服务实现
系统采用典型的分层架构，分为数据层、算法层、服务层和表现层，确保了系统的可扩展性和可维护性。
- 数据层：负责用户数据、物品数据及用户-物品交互数据的存储与管理，使用MySQL数据库进行结构化存储，并利用Redis作为缓存服务以提升读取性能。
- 算法层：这是系统的“大脑”。我们实现了基于用户的协同过滤算法（通过计算用户间的皮尔逊相关系数或余弦相似度）和基于物品的协同过滤算法。该层从数据层获取数据，完成相似度计算、最近邻查找和评分预测，最终生成推荐列表。
- 服务层：以RESTful API的形式对外提供计算机系统服务。核心服务接口包括：用户注册/登录、物品信息获取、用户行为记录、个性化推荐列表获取等。这一层将算法层的计算结果封装成标准化的网络服务，便于前端或其他系统调用。
- 表现层：设计了一个简洁的Web前端界面，使用户可以直观地进行注册、浏览物品、评分，并查看系统为其生成的个性化推荐结果。
三、 毕业设计成果物：源码与论文
- 系统源码：提供了完整的、注释清晰的后端（如使用Spring Boot框架）和前端的源代码。代码结构清晰，模块划分明确，遵循了良好的编程规范，便于后续的二次开发和学习研究。关键算法部分配有详细的实现说明。
- 毕业设计论文：论文系统性地阐述了项目背景、研究意义、相关技术综述、协同过滤算法的原理与改进（如处理冷启动和数据稀疏性问题）、系统的详细设计与实现过程、系统测试与结果分析，以及对未来工作的展望。论文严格遵循学术规范，图文并茂，完整记录了从理论到实践的全过程。
四、 系统服务特色与价值
本设计不仅仅是一个算法演示，更是一套可运行的计算机系统服务。其价值在于：
- 实践性：将机器学习算法转化为实际可用的网络服务，涵盖了从数据处理、算法实现到服务部署的全栈技能。
- 教育性：通过完整的项目，深入理解了推荐系统的工作原理、协同过滤算法的细节及其在真实场景中的应用挑战。
- 模块化：系统各模块耦合度低，算法模块可以方便地替换为其他推荐算法（如基于内容的推荐、深度学习模型），服务接口保持稳定。
- 参考价值：为后续学习者提供了一个高质量的、开箱即用的毕业设计范例，降低了入门推荐系统实践的门槛。
本毕业设计成功构建了一个基于协同过滤算法的、服务化的个性化推荐系统原型。它验证了协同过滤技术在解决信息过载问题上的有效性，并展示了将学术算法工程化为稳定计算机系统服务的完整流程。该系统及其配套的源码与论文，对于掌握推荐系统核心技术与软件工程实践具有重要的参考意义。
