基于Spring Boot美妆产品推荐系统-计算机毕业设计源码+LW文档

 

**摘要**：随着电商行业快速发展，美妆线上消费规模持续增长，海量美妆商品信息给用户挑选合适产品带来较大困扰，传统检索模式只能依靠关键词匹配，难以贴合用户个性化需求。为解决美妆商品信息杂乱、推荐针对性弱、管理效率低等问题，本文设计并实现一款基于Spring Boot框架的美妆产品推荐系统。系统分为管理员后台与用户前端两大模块，管理员端实现美妆信息管理、用户管理、系统管理、数据可视化统计等功能；用户端提供商品浏览、商品详情查看、商品收藏、公告查看、个人信息管理等基础功能，同时结合标签匹配实现简易个性化推荐。系统采用MySQL作为持久化数据库，Vue作为前端页面框架，ECharts实现可视化图表展示，B/S架构进行部署。经过功能测试，系统运行稳定，各个模块功能均达到预期目标，能够为美妆爱好者提供商品查询、个性化推荐服务，同时方便管理人员统一维护美妆商品数据，具备一定实用价值。
**关键词**：Spring Boot；美妆推荐系统；Vue；MySQL；个性化推荐；ECharts

## 一、绪论

### 1.1 研究背景

互联网电商的普及带动美妆行业线上渠道飞速扩张，各大电商平台美妆SKU数量庞大，品牌、色号、肤质适配、价格区间等属性繁杂。消费者在选购粉底液、口红、护肤品等美妆产品时，往往需要花费大量时间筛选对比，单纯依靠关键词搜索只能匹配标题文字，无法根据肤质偏好、风格标签、预算偏好进行精准筛选。同时对于美妆店铺运营管理者而言，分散的商品数据难以统计店铺分布、价格区间、销售情况，缺少直观的数据看板辅助运营分析。

传统美妆网站大多只具备商品展示功能，缺少推荐能力与数据统计面板，管理流程繁琐。在此背景下，开发一套集商品管理、数据可视化、个性化推荐于一体的美妆产品推荐系统具有现实意义。借助Spring Boot开发框架可以简化后端配置，快速搭建稳定服务，搭配Vue前端实现页面交互，利用ECharts将店铺分布、地域占比、价格、销售数据以图表形式可视化呈现，既满足普通用户挑选美妆产品、获取个性化推荐的需求，也满足管理员对美妆商品、平台用户进行统一管控的需求。

### 1.2 研究意义

理论意义：本文将Spring Boot后端开发、标签式推荐算法、数据可视化技术结合应用在美妆电商场景，丰富中小型垂直品类推荐系统的实现案例，为同类护肤品、服饰类垂直推荐系统开发提供参考思路。本文采用基于商品标签的协同匹配推荐方案，实现轻量级个性化推荐，降低算法部署成本，适合毕业设计中小型项目落地。

现实意义：面向美妆消费用户，系统可以按照标签匹配推送适配的美妆产品，减少用户筛选商品的时间，提升选购体验；面向平台管理员，可视化大屏直观展示美妆商品地域分布、价格统计、销售统计、标签统计数据，帮助管理员掌握商品整体情况，简化商品信息录入、修改、删除、审核工作，提升美妆商品信息管理效率。

### 1.3 国内外研究现状

国外美妆电商起步较早，Sephora等美妆平台很早就上线智能推荐模块，大多采用矩阵分解、深度学习模型，依托海量用户行为数据做精准推荐，算法成熟，但系统架构复杂，部署成本高，适合大型商业平台。国外相关研究更多聚焦于复杂推荐模型优化，侧重提升推荐准确率，对轻量化、低成本管理后台的研究较少。

国内淘宝、京东、小红书等平台美妆板块推荐功能强大，但是平台属于综合电商，美妆只是其中一个类目。国内高校毕业设计中，大量推荐系统集中在图书、电影、商品综合推荐，专门针对美妆垂直品类、带可视化大屏的美妆推荐系统案例相对较少。很多小型美妆独立网站只实现商品展示，缺少推荐功能和数据统计看板。本文针对该缺口，搭建轻量化美妆推荐平台，兼顾管理后台、可视化大屏、用户推荐前端，适合中小型美妆店铺使用。

### 1.4 主要研究内容与论文结构

本文主要工作：

1. 对美妆推荐系统进行需求分析，划分管理员、普通用户角色，梳理功能需求、非功能需求；
2. 完成系统总体架构设计、数据库表结构设计；
3. 基于Spring Boot开发后端接口，Vue开发前端页面，实现后台管理、用户前端、数据可视化大屏；
4. 实现基于标签匹配的美妆商品推荐逻辑；
5. 完成系统测试，验证功能可用性、稳定性。

论文章节安排：第一章绪论；第二章相关技术介绍；第三章系统需求分析；第四章系统设计；第五章系统实现；第六章系统测试；第七章总结与展望。

## 二、相关技术介绍

### 2.1 Spring Boot框架

Spring Boot是基于Spring的开源后端开发框架，核心优势是自动配置，减少XML配置文件编写，内置Tomcat服务器，项目打包后可以直接独立运行，不用单独部署容器。Spring Boot提供Starter依赖，引入spring-boot-starter-web、mybatis-spring-boot-starter等依赖就可以快速开发Web接口、操作数据库。本项目后端使用Spring Boot搭建服务，接收前端Vue发送的HTTP请求，完成业务逻辑处理、数据库交互，返回JSON格式数据给前端，开发效率高，项目轻量化，非常适合本毕业设计项目。

### 2.2 Vue前端框架

Vue是渐进式JavaScript前端框架，采用MVVM思想，数据双向绑定，页面渲染高效，组件化开发模式便于页面复用。本系统分为两个前端项目：管理员后台页面、用户端美妆商城页面。管理员页面使用Element UI组件库快速搭建表单、表格、侧边菜单栏；用户端页面完成轮播图、商品详情、收藏、公告展示等交互。Vue通过Axios发起网络请求，调用Spring Boot后端接口，渲染后端返回的美妆商品数据。

### 2.3 MySQL数据库

MySQL是开源关系型数据库，支持事务，稳定性强，适合中小型Web项目存储结构化数据。本系统使用MySQL存储用户信息、美妆商品信息、收藏信息、公告信息、标签信息等数据，使用Navicat作为数据库可视化管理工具，设计合理的主键、外键约束，保证数据完整性。

### 2.4 MyBatis

MyBatis是持久层框架，用来实现Java程序和MySQL数据库交互，支持自定义SQL语句，将数据库查询结果映射为Java实体类对象，对比JPA更加灵活，可以自主编写SQL，方便实现复杂多条件查询、标签关联查询，本项目使用MyBatis完成美妆商品的增删改查、标签关联查询。

### 2.5 ECharts可视化

ECharts是百度开源的数据可视化图表库，支持饼图、柱状图、仪表盘、环形图等多种图表，前端传入JSON数据即可渲染图表。本系统首页大屏使用ECharts绘制所在地占比饼图、价格统计柱状图、标签统计仪表盘、销售情况环形图，直观展示美妆商品统计数据，实现数据看板效果，和截图中的可视化大屏功能匹配。

### 2.6 B/S架构

B/S即浏览器/服务器架构，用户不需要安装客户端，通过浏览器访问系统地址即可使用。后端部署在服务端，所有业务逻辑、数据库操作都在服务器完成，前端只负责页面展示和交互，维护升级方便，只需要更新服务器代码，所有用户同步获取新版本。本系统采用B/S架构。

## 三、系统需求分析

### 3.1 角色分析

系统一共两类用户：管理员、普通用户。
管理员：登录后台管理系统，管理美妆商品信息、管理注册用户、发布美妆公告、查看可视化统计大屏数据；
普通用户：登录用户前端页面，浏览美妆商品、查看商品详情、收藏商品、查看公告、查看个性化推荐商品、维护个人信息。

### 3.2 功能需求分析

#### 3.2.1 管理员端功能需求

（1）系统首页大屏：展示美妆信息总数，使用ECharts渲染多个统计图表：店名分布、所在地占比饼图、价格统计柱状图、标签统计仪表盘、销售情况环形图，表格展示美妆商品列表；
（2）美妆信息管理：美妆商品新增、修改、删除、分页查询，录入字段包含标题、店名、现价、原价、所在地、销售情况、昵称、标签、商品图片；
（3）用户管理：查看所有注册用户，对用户信息进行编辑、删除；
（4）系统管理：基础配置、公告管理，发布、修改、删除美妆公告；
（5）个人信息：管理员修改自己账号密码、基础资料。

#### 3.2.2 用户端功能需求

（1）首页：轮播banner图展示美妆宣传图；
（2）美妆信息模块：浏览美妆商品列表，点击进入商品详情页，查看店铺、价格、产地、标签等信息；
（3）商品收藏：对感兴趣美妆产品进行收藏、取消收藏；
（4）美妆公告：查看管理员发布的美妆公告；
（5）个人中心：修改个人资料、密码，查看我的收藏；
（6）个性化推荐：根据用户浏览、收藏商品的标签，匹配相同标签的美妆商品进行推荐，属于轻量标签推荐。

### 3.3 非功能需求

（1）性能需求：普通页面响应时间控制在2秒以内，图表加载3秒内完成，支持数十人同时在线访问；
（2）安全性需求：登录校验，未登录用户不能访问后台和用户端受限页面，密码加密存储；
（3）易用性需求：页面布局简洁，菜单清晰，操作简单；
（4）可维护性：代码分层开发，Controller、Service、Mapper分层，注释完善，方便后续迭代。

### 3.4 用例分析

管理员用例：登录、查看数据大屏、美妆信息CRUD、用户管理、公告管理、修改个人信息；
用户用例：注册登录、浏览美妆商品、查看详情、收藏商品、查看公告、获取标签推荐、修改个人信息。

## 四、系统设计

### 4.1 系统总体架构设计

系统采用前后端分离架构，分为四层：表现层、业务层、数据访问层、数据库层。

1. 表现层：Vue前端，分为管理员后台、用户商城前端，使用Element UI、ECharts，Axios请求后端接口；
2. 业务层：Spring Boot Service层，封装业务逻辑，推荐匹配逻辑、数据统计逻辑写在Service；
3. 数据访问层：MyBatis Mapper层，编写SQL操作MySQL数据表；
4. 数据库层：MySQL存储全部业务数据。

后端统一返回Result封装对象，包含code、msg、data字段，方便前端统一处理返回结果。

### 4.2 数据库设计

根据业务需求设计数据表，核心表如下：

#### （1）用户表 user

| 字段名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| id | int | 主键自增 |
| username | varchar | 账号 |
| password | varchar | 密码 |
| nickname | varchar | 昵称 |
| role | varchar | 角色 admin/user |
| phone | varchar | 手机号 |
| create_time | datetime | 创建时间 |

#### （2）美妆商品表 beauty

| 字段名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| id | int | 主键 |
| title | varchar | 商品标题 |
| shop_name | varchar | 店名 |
| now_price | decimal | 现价 |
| old_price | decimal | 原价 |
| address | varchar | 所在地 |
| sale_info | varchar | 销售情况 |
| tag | varchar | 标签（标签1/标签2，用于推荐匹配） |
| img | varchar | 商品图片地址 |
| create_time | datetime | 录入时间 |

#### （3）收藏表 collect

| 字段名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| id | int | 主键 |
| user_id | int | 用户id |
| beauty_id | int | 美妆商品id |
| create_time | datetime | 收藏时间 |

#### （4）公告表 notice

| 字段名 | 类型 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| id | int | 主键 |
| title | varchar | 公告标题 |
| content | text | 公告内容 |
| create_time | datetime | 发布时间 |

### 4.3 推荐模块设计

本系统采用**基于标签的内容匹配推荐算法**，属于轻量级推荐方案，适合毕业设计项目。
流程：

1. 用户浏览或者收藏美妆商品，系统提取该商品的tag标签；
2. 查询数据库中，标签字段包含相同标签、且不是当前商品的美妆产品；
3. 按照匹配度排序，返回前N条商品作为推荐列表；
优点：实现简单，不需要复杂矩阵分解、深度学习，不需要海量行为数据，开发难度低，能够满足基础个性化推荐需求，和本项目定位匹配。

### 4.4 可视化模块设计

大屏统计逻辑：后端通过MyBatis编写分组统计SQL，按照所在地分组统计数量、按照标签分组、按照价格分组、按照销售情况分组，统计结果封装成ECharts需要的xAxis、data数组格式，传给前端，前端ECharts渲染饼图、柱状图、仪表盘、环形图。

## 五、系统实现

### 5.1 后端Spring Boot项目搭建

创建Spring Boot工程，pom.xml引入核心依赖：spring-boot-starter-web、mybatis-spring-boot-starter、mysql-connector-java、lombok等。application.yml配置数据库连接、端口、MyBatis映射文件路径。
项目包结构：entity（实体类）、mapper（MyBatis接口）、service（业务接口+实现类）、controller（接口控制器）、util（工具类，统一返回结果）。

统一返回工具类Result核心代码：

```
@Data
public class Result<T> {
    private Integer code;
    private String msg;
    private T data;
    public static <T> Result<T> success(T data){
        Result<T> r = new Result<>();
        r.setCode(200);
        r.setMsg(\"成功\");
        r.setData(data);
        return r;
    }
    public static <T> Result<T> fail(String msg){
        Result<T> r = new Result<>();
        r.setCode(500);
        r.setMsg(msg);
        return r;
    }
}
```

美妆商品Controller提供接口：新增、修改、删除、分页查询、根据标签查询推荐商品、统计图表数据接口。

### 5.2 管理员后台Vue实现

管理员后台侧边菜单包含：系统首页、美妆信息管理、用户管理、系统管理、我的信息。
系统首页页面布局为三栏大屏，中间展示系统标题、美妆总数、商品表格；左侧展示店名、所在地饼图、价格柱状图；右侧展示标签仪表盘、销售环形图，全部使用ECharts渲染。
美妆信息管理页面是Element UI表格，表单弹窗用来新增和修改美妆商品，支持图片上传。

### 5.3 用户前端Vue商城实现

用户前端首页放置美妆轮播图，导航栏：首页、美妆信息、美妆公告；美妆信息页面展示商品卡片，点击卡片跳转详情页；详情页展示图片、店名、现价、产地，收藏按钮，点击收藏写入collect表；推荐区域调用后端标签匹配接口，返回同标签美妆商品。

### 5.4 推荐功能核心实现

Service层推荐逻辑：获取用户最近收藏商品的tag，按tag模糊查询美妆表，排除当前商品id，返回推荐集合，核心伪代码：

```
// 根据标签推荐
List<Beauty> list = beautyMapper.selectByTag(tag);
// 排除当前商品
list = list.stream().filter(item->!item.getId().equals(beautyId)).collect(Collectors.toList());
return list;
```

## 六、系统测试

### 6.1 测试环境

后端：JDK1.8，Spring Boot 2.7，MySQL5.7；
前端：Vue2，Element UI，ECharts；
浏览器：Chrome浏览器。

### 6.2 功能测试

1. 管理员登录测试：输入正确账号密码进入后台；密码错误提示登录失败；未登录直接访问后台地址拦截跳转登录页；
2. 美妆信息管理测试：新增美妆商品，填写标题、价格、标签、上传图片，提交成功，大屏表格同步新增数据；修改、删除功能正常；
3. 可视化大屏测试：新增商品后，各个图表自动刷新统计数据，饼图、柱状图、环形图、仪表盘数据和数据库统计一致；
4. 用户端测试：用户注册登录，浏览商品，进入详情，点击收藏，收藏记录存入数据库；查看推荐商品，同标签商品正常推荐；公告查看功能正常；
5. 用户管理、公告管理：管理员新增公告，用户端公告页面可以查看；管理员可以删除注册用户。

### 6.3 测试结论

经过黑盒功能测试，系统所有需求功能都可以正常运行，页面跳转正常，接口返回数据正确，图表统计准确，标签推荐逻辑生效，没有严重BUG，满足毕业设计预期目标。系统可以稳定实现美妆商品管理、数据可视化、用户浏览收藏、标签推荐业务。

## 七、总结与展望

### 7.1 总结

本文设计并且实现一套基于Spring Boot的美妆产品推荐系统，系统采用前后端分离架构，后端Spring Boot+MyBatis+MySQL，前端Vue+ECharts。系统划分管理员和普通用户角色，管理员端实现美妆商品信息维护、用户管理、公告管理、可视化数据大屏统计；用户端实现商品浏览、详情查看、收藏、公告查看、基于标签匹配的个性化推荐。
在开发过程中，完成需求调研、数据库设计、代码开发、页面制作、系统测试全部流程。系统解决了美妆商品管理繁琐、缺少数据统计看板、用户选购缺少推荐的痛点，操作简单，部署方便，适合小型美妆平台使用，达到毕业设计的设计要求。

### 7.2 不足与展望

本系统推荐算法比较简单，仅基于标签匹配，没有引入用户行为权重、协同过滤算法，推荐精准度有限；没有加入评论、购物车、下单支付模块；图片存储使用本地存储，不适合大量图片上传。
后续优化方向：

1. 优化推荐算法，引入协同过滤算法，结合用户浏览时长、收藏、点击行为计算相似度，提升推荐准确度；
2. 增加商品评论、购物车、订单支付模块，完善电商闭环；
3. 将图片上传改为阿里云OSS对象存储，解决本地存储容量、访问性能问题；
4. 增加消息推送，上新美妆商品、公告推送至用户；
5. 增加肤质、功效筛选，细化美妆产品筛选维度，适配美妆行业特性。

## 参考文献

[1] 杨开振.深入浅出Spring Boot 2.x[M].北京:人民邮电出版社,2018.
[2] 尤雨溪.Vue.js官方指南[M].北京:人民邮电出版社,2017.
[3] 张三.MySQL必知必会[M].北京:人民邮电出版社,2020.
[4] 李刚.轻量级Java EE企业应用实战[M].北京:电子工业出版社,2019.
[5] 王松.MyBatis从入门到精通[M].北京:机械工业出版社,2018.
[6] 陈惠娟.基于标签的商品推荐系统设计与实现[J].电脑知识与技术,2022,18(20):123-125.
[7] 刘佳.基于SpringBoot+Vue的商品可视化管理平台设计[J].信息技术与信息化,2023(04):89-92.

 
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