随着电商行业的快速发展，传统图书销售模式逐渐向线上转移。本文介绍一款基于Java语言开发的在线图书购物商城推荐系统，该系统整合了SSM（Spring + SpringMVC + MyBatis）开发框架，并融入了多种推荐算法与图书爬虫技术，致力于为用户提供个性化、智能化的购书体验。

一、系统架构与开发框架
系统采用经典的SSM三层架构：

1. Spring框架负责依赖注入和事务管理，确保业务逻辑的松耦合与高可维护性；
2. SpringMVC作为Web层框架，处理用户请求与页面渲染；
3. MyBatis作为持久层框架，通过XML配置实现灵活的数据库操作。
该架构不仅提升了开发效率，还保证了系统的稳定性和扩展性。

二、核心推荐算法设计
系统采用混合推荐策略，结合协同过滤与内容过滤算法：

1. 基于用户的协同过滤推荐算法：通过分析用户历史行为数据，计算用户之间的相似度，为目标用户推荐相似用户偏好的图书。该方法能有效挖掘潜在兴趣，但存在冷启动问题。
2. 基于内容与用户属性的推荐算法：综合考虑图书的内容特征（如分类、作者、关键词）和用户属性（如年龄、职业、历史偏好），生成精准的个性化推荐。该算法有效缓解了数据稀疏性问题，并提升了推荐的多样性。

三、图书数据获取与处理
系统集成图书爬虫模块，定期从主流图书网站抓取最新图书信息，包括书名、作者、出版社、价格及用户评论等。通过数据清洗与去重处理，构建高质量的图书数据库，为推荐算法提供可靠的数据支持。

四、购物系统功能实现
在线购物商城具备完整的电商功能：

1. 用户注册与登录，支持个性化信息管理；
2. 图书浏览与搜索，支持多维度筛选；
3. 购物车与订单管理，实现便捷的购物流程；
4. 后台管理系统，支持图书上架、库存管理与用户行为分析。

五、系统优势与应用价值
本系统通过智能推荐算法显著提升了用户购书效率与满意度，解决了信息过载问题。其模块化设计便于后续功能扩展，如集成深度学习模型或增加社交推荐元素。该系统不仅适用于商业图书销售平台，还可为图书馆、教育机构等提供参考。

基于SSM框架与混合推荐算法的网上书店系统，实现了技术先进性与实用性的统一，为电子商务领域的智能化发展提供了有力支撑。