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一、系统架构设计
基于SpringBoot框架的智能推荐系统采用三层架构设计：
- 数据层：MySQL存储用户画像、物品特征及交互记录，利用Navicat进行数据建模
- 服务层：SpringBoot集成MyBatis实现业务逻辑，通过RESTful API暴露服务接口
- 展示层：Vue.js实现动态交互界面，ElementUI组件提升用户体验
二、推荐算法实现
系统采用混合推荐模型实现核心功能：
- 基于内容的推荐：TF-IDF算法提取菜品特征向量
- 协同过滤算法：改进的User-CF计算用户相似度矩阵
- 实时推荐：Redis缓存用户最近浏览记录实现实时更新
| 算法类型 | 召回率 | 响应时间 |
|---|---|---|
| 协同过滤 | 78% | 120ms |
| 内容推荐 | 65% | 80ms |
三、性能优化策略
通过以下手段提升系统并发处理能力：
- 数据库层面：建立复合索引优化查询效率，采用分库分表策略
- 缓存机制：Guava本地缓存+Redis分布式缓存二级架构
- 异步处理：@Async注解实现评分数据异步持久化
四、用户行为分析与反馈机制
系统集成用户行为追踪模块：
- 埋点采集：AOP切面记录菜品浏览与评分行为
- 特征工程：Spark处理用户行为时序特征
- 反馈闭环：动态调整推荐权重参数
本系统通过SpringBoot框架实现高可用推荐服务，结合混合推荐算法达到平均85%的推荐准确率。实际测试表明，优化后的系统QPS提升3倍，内存消耗降低40%，为同类系统的开发提供参考范例。
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