Java_vue基于SpringBoot+Spark的厨具用品电商数据分析系统的设计与实现毕业论文.docx

摘要

随着互联网技术的飞速发展和电子商务的普及，越来越多的人选择在线购买各类商品，其中厨具用品市场也呈现出快速增长的趋势。为了更好地满足消费者的需求，提高电商平台的运营效率，基于SpringBoot+Spark的厨具用品电商数据分析系统应运而生。该系统通过对大量用户行为数据的挖掘与分析，为电商平台提供用户画像、商品推荐、销量预测等功能，从而实现精准营销和库存优化。

本文主要介绍了厨具用品电商数据分析系统的设计与实现。首先，分析了系统的需求，明确了系统需要实现的主要功能模块。其次，详细介绍了系统的设计思路，包括技术选型、系统架构、数据库设计等方面。然后，阐述了系统的主要功能实现，包括用户画像构建、商品推荐算法、销量预测模型等。最后，通过实验验证了系统的有效性，并对系统进行了总结与展望。

本文采用SpringBoot+Spark技术框架，实现了高效、可扩展的电商数据分析系统；基于用户行为数据，构建了精细化用户画像，为个性化推荐和精准营销提供了支持；运用机器学习算法，实现了商品推荐和销量预测功能，为电商平台运营提供了数据支持。

本文介绍了厨具用品电商数据分析系统的背景、意义及论文结构；明确了系统需要实现的主要功能模块；详细介绍了系统的设计思路和主要功能实现；系统测试与评估，通过实验验证了系统的有效性；并提出了未来的研究方向。

总之，本文基于SpringBoot+Spark技术，设计并实现了一套厨具用品电商数据分析系统。通过挖掘与分析用户行为数据，为电商平台提供了用户画像、商品推荐、销量预测等功能，有助于提高电商平台的运营效率和用户满意度。

关键字：SpringBoot、Spark、用户行为数据、厨具用品电商数据分析系统

Abstract

WiththerapiddevelopmentofInternettechnologyandthepopularityofe-commerce,moreandmorepeoplearechoosingtopurchasevariousproductsonline,includingkitchenware.Thekitchenwaree-commercedataanalysissystembasedonSpringBoot+Sparkhasemergedtobettermeetconsumerdemandsandimprovetheoperationalefficiencyofe-commerceplatforms.Thissystemprovidesfunctionssuchasuserprofiling,productrecommendation,andsalesforecastingthroughtheminingandanalysisoflargeamountsofuserbehaviordata,therebyachievingprecisionmarketingandinventoryoptimization.

Thispapermainlyintroducesthedesignandimplementationofthekitchenwaree-commercedataanalysissystem.First,thesystemrequirementswereanalyzed,andthemainfunctionalmodulesthatneedtobeimplementedbythesystemwereclarified.Next,thedesignofthesystemwasdescribedindetail,includingtechnologyselection,systemarchitecture,anddatabasedesign.Then,themainfunctionalimplementationsofthesystemwereexplained,includinguserprofileconstruction,productrecommendationalgorithms,andsalesforecastingmodels.Finally,theeffectivenessofthesystemwasverifiedthroughexperiments,andasummaryandoutlookwere