随着网络用户数量的不断增长消费者在网络购物时面临着海量的商品信息难以快速找到满意的商品。同时传统购物方式在时间成本和信息筛选上存在不足导致消费者产生消极购物心态。为了解决这些问题研究者开始利用Web数据挖掘技术从大量Web数据中提取有用的信息和知识以推荐系统为载体为消费者提供个性化的购物推荐。基于Web数据挖掘的智能购物推荐系统采用Java语言开发利用Spring Boot框架实现后端服务的快速构建与部署Vue框架则负责前端界面的动态展示与交互二者协同工作提升了系统的响应速度与用户体验。系统后端通过MySQL数据库存储海量商品与用户数据为智能推荐算法提供坚实的数据支撑。B/S架构的应用使得用户只需通过浏览器即可访问系统无需安装额外软件极大地拓宽了系统的使用范围与便捷性。该系统还能帮助企业精准定位目标用户群体优化库存管理提高销售转化率促进电商行业的健康发展。此外该系统的研究也为Web数据挖掘技术在商业智能领域的应用提供了新的思路和方法系统结构功能设计基于Web数据挖掘的智能购物推荐系统共分为两个部分一部分是面向用户的部分包括用户的注册登录查看个人或者修改个人信息查看商品信息公告信息购物车个人中心等功能。另一部分是系统的后台管理部分包括对用户账号的新增、删除、修改等操作以及查看个人信息进行商品信息商品分类销售数据销量预测系统管理订单管理等功能。系统结构功能图如下图4-1所示商品信息用户点击商品信息进入到商品信息界面用户可以按照名称价格等信息对商品信息进行查询。界面中展示系统的商品列表用户点击可以查看详情。详情界面中用户可以进行评论收藏添加到购物车和立即购买等操作。点击立即购买按钮后进入到确认订单界面用户添加收货地址确认订单信息点击支付按钮对商品进行支付购买。
