随着电子商务的快速发展，个性化推荐系统已成为提升用户体验和商业效益的关键技术。作为计算机科学与技术专业的毕业设计课题，基于SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的商品推荐系统，是一个理论与实践结合紧密、技术栈主流且应用前景广阔的优秀选题。该系统旨在设计并实现一个能够根据用户历史行为、偏好特征和商品属性，智能地向用户推荐感兴趣商品的计算机系统服务。

一、系统架构与技术选型
本系统采用经典的B/S（浏览器/服务器）架构，以SSM框架作为后端核心，结合MySQL数据库进行数据存储。Spring框架提供依赖注入和面向切面编程能力，负责业务逻辑层的组织与事务管理；Spring MVC作为表现层框架，处理用户请求与响应；MyBatis作为持久层框架，实现对象关系映射和数据访问。前端可采用HTML5、CSS3、JavaScript及Vue.js或React等现代前端技术构建交互界面。系统需整合推荐算法模块，这是系统的核心智能部分。

二、系统核心功能模块设计

1. 用户管理模块：实现用户注册、登录、个人信息管理及权限控制。
2. 商品管理模块：管理员可对商品进行分类、添加、删除、修改和查询，维护商品基础信息与属性标签。
3. 推荐引擎模块：这是系统的核心。需要实现：（1）数据采集与预处理：收集用户浏览、搜索、收藏、购买等隐式或显式反馈数据；（2）特征工程：提取用户特征（如年龄、性别、历史偏好）和商品特征（如类别、价格、销量）；（3）推荐算法集成：至少实现一种主流推荐算法，如基于协同过滤（用户协同或物品协同）、基于内容的推荐或混合推荐算法。初期可优先实现基于物品的协同过滤，计算商品间的相似度，再根据用户历史偏好进行推荐。（4）实时推荐与离线推荐结合：离线计算用户偏好模型，在线根据实时行为进行快速调整。
4. 推荐展示与交互模块：在用户界面（如首页、商品详情页）个性化地展示“猜你喜欢”、“看了又看”等推荐列表，并提供反馈接口（如“不感兴趣”）。
5. 系统管理模块：包括日志管理、推荐效果监控（如点击率、转化率）和算法参数调整界面。

三、关键技术与实现难点

1. 推荐算法实现与优化：如何在有限的毕业设计周期内，理解并实现一种有效的推荐算法是首要挑战。可以使用开源的机器学习库（如Apache Mahout或Spark MLlib的简化应用），或自行编写核心相似度计算（如余弦相似度）和推荐逻辑。需特别注意数据稀疏性和冷启动（新用户、新商品）问题的处理策略。
2. SSM框架整合：需熟练掌握Spring的IoC/DI配置、Spring MVC的控制器设计以及MyBatis的Mapper映射，实现三层架构的清晰分离与高效协作。
3. 性能考量：随着用户和商品数量的增长，算法的计算效率至关重要。对于协同过滤，可能需要使用缓存技术（如Redis）存储用户相似度矩阵或热门推荐结果，以减轻数据库压力并提高响应速度。

四、系统服务价值与拓展方向
该系统不仅是一个符合毕业要求的完整软件作品，更是一个具备实际应用价值的计算机系统服务原型。它演示了如何将数据挖掘、机器学习算法与成熟的Java Web开发框架结合，解决电商领域的实际问题。未来拓展方向包括：引入更复杂的深度学习推荐模型（如Neural CF）、利用Apache Flink实现实时流处理推荐、探索跨域推荐，以及通过A/B测试框架持续优化推荐效果。

基于SSM的商品推荐系统毕业设计，能够全面锻炼学生在需求分析、系统设计、后端开发、算法集成和前端展示等方面的综合能力。通过完成该项目，学生可以深入理解现代Web系统架构和推荐系统基本原理，为未来从事软件开发、数据科学或算法工程师职业奠定坚实的实践基础。