林业产品推荐系统+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着林业产业数字化转型的深入推进，消费者对林产品个性化推荐的需求日益增长。传统推荐方法在数据稀疏性、用户兴趣动态演化及领域特征融合方面存在局限，难以满足复杂多变的林业产品消费场景。本研究设计并实现了一种面向林业产品的智能推荐系统，旨在提升推荐精度与用户体验。系统采用B/S架构，集成用户管理、产品浏览、评分反馈、个性化推荐等核心功能，构建了完整的前后端分离技术栈，并配套提供源码、数据库设计、开题报告、论文及说明文档，具备良好的可复用性与教学示范价值。技术上，系统融合协同过滤与基于内容的推荐算法，引入用户行为时序建模机制，通过加权矩阵分解（WMF）优化冷启动问题，并结合林业产品多维度属性（如产地、生态认证、用途类别）构建特征增强模型，提升推荐解释性。创新点在于提出一种领域自适应的混合推荐框架，利用知识图谱嵌入技术整合林业行业标准与生态信息，实现语义层级的物品关联挖掘。实验基于真实林产品电商平台采集的数据集，涵盖10万余条交易记录，结果表明，本系统在准确率（Precision@10达0.832）、召回率（Recall@10为0.716）及F1值（0.769）上均优于传统方法，且在新用户与新品类场景下表现出更强鲁棒性。本研究不仅为林业产品精准营销提供了可行技术方案，也为垂直领域推荐系统的开发与实践提供了完整的技术范式与开源支持。