博主介绍✌ 专注于Java,python,✌关注✌私信我✌具体的问题我会尽力帮助你。一、研究目的本研究旨在构建一个基于Spring Boot框架的化妆品推荐与销售系统以解决传统电商平台在个性化推荐精准度不足、用户交互体验欠佳以及供应链管理效率低下等方面存在的核心问题。随着消费者对美妆产品需求日益多元化与精细化现代电商平台亟需通过智能化手段提升商品匹配效率优化购物流程并实现数据驱动的商业决策支持当前主流推荐算法在处理多维度用户偏好时存在特征提取不全面、冷启动问题突出以及实时性不足等局限性而基于Spring Boot的微服务架构能够有效整合异构数据源并支持高并发场景下的灵活扩展因此本系统将重点探索如何通过深度学习技术构建多模态特征融合模型以提升推荐系统的准确性同时结合用户行为分析与商品属性挖掘实现动态优化的商品展示策略此外传统销售系统在库存管理与订单处理方面往往依赖人工干预导致响应速度慢且容易产生误差而Spring Boot框架提供的自动化配置功能与轻量级部署特性可显著降低系统维护成本并提高业务处理效率本研究的核心目标在于设计一个具备高可用性与可扩展性的智能推荐平台通过引入机器学习算法优化推荐逻辑并借助微服务架构实现模块化开发从而构建一个能够满足大规模用户访问需求且具备良好可维护性的系统框架在技术实现层面将重点解决以下关键问题首先如何利用Spring Boot框架高效整合用户画像数据商品属性数据以及市场趋势数据以构建统一的数据处理管道其次如何设计基于协同过滤与深度学习相结合的混合推荐模型以兼顾计算效率与推荐效果第三如何通过API网关实现跨服务的数据交互确保系统各模块之间的松耦合关系同时保障数据传输的安全性与稳定性本系统的研发不仅能够为化妆品行业提供智能化解决方案还可为其他垂直领域的电商应用提供可复用的技术范式此外通过引入实时数据分析模块可帮助商家动态调整库存策略提升供应链响应速度从而降低运营成本并增强市场竞争力最终本研究期望通过理论分析与实验验证证明基于Spring Boot框架构建智能推荐系统的可行性并为相关领域提供具有实践价值的研究成果二、研究意义本研究具有重要的理论价值与现实意义其核心贡献在于推动化妆品行业智能化转型并为电商系统推荐算法优化提供新的技术路径从理论层面来看该系统通过构建基于Spring Boot框架的混合推荐模型将深度学习技术与传统协同过滤方法相结合有效解决了多源异构数据融合中的特征表示难题同时探索了微服务架构在高并发场景下的性能优化策略为分布式推荐系统的研究提供了可复用的技术框架此外本研究提出的动态商品展示策略基于用户行为分析与商品属性挖掘实现了推荐逻辑与展示逻辑的协同优化这一方法论创新有助于完善个性化推荐理论体系并拓展其在电商领域的应用场景从现实应用角度来看化妆品推荐与销售系统的构建能够显著提升电商平台的商品匹配效率与用户满意度通过引入多模态特征融合模型系统可精准捕捉用户的肤质偏好成分需求以及品牌忠诚度等隐性特征从而实现更符合消费者真实需求的推荐结果同时基于Spring Boot框架的轻量级部署特性与自动化配置功能可降低系统维护成本提高业务扩展灵活性为中小型美妆企业提供低成本高效的数字化解决方案在行业层面该系统有助于推动化妆品企业从传统销售模式向数据驱动型运营模式转变通过实时数据分析模块可动态调整库存策略优化供应链管理降低运营风险并提升市场响应速度此外系统集成的用户反馈机制能够持续完善推荐模型促进产品迭代与市场细分在社会层面本研究通过构建智能化服务平台可有效减少因信息不对称导致的消费决策偏差提升消费者对美妆产品的认知水平与购买信心同时推动绿色消费理念落地通过精准推荐减少资源浪费助力可持续发展战略实施综上所述本研究不仅具有显著的商业应用价值还可为相关领域提供可迁移的技术范式其研究成果有望成为智慧零售生态系统建设的重要组成部分同时为人工智能技术在实体产业中的深度融合应用提供理论支撑与实践参考四、预期达到目标及解决的关键问题本研究的预期目标在于构建一个基于Spring Boot框架的化妆品推荐与销售系统以实现智能化的商品匹配与高效化的业务处理流程该系统将重点解决传统电商平台在个性化推荐精准度不足、用户交互体验欠佳以及供应链管理效率低下等方面存在的核心问题通过引入深度学习技术与协同过滤算法相结合的混合推荐模型期望能够有效提升推荐系统的准确性与适应性同时借助Spring Boot框架的微服务架构特性实现系统的模块化设计与灵活扩展最终形成一个具备高可用性与可维护性的智能推荐平台在具体实施层面将围绕以下关键问题展开深入探讨首先如何构建多源异构数据融合机制以整合用户画像数据商品属性数据以及市场趋势数据并建立统一的数据处理管道其次如何设计基于特征提取与模型优化的深度学习框架以解决传统协同过滤方法在冷启动场景下的性能瓶颈并提升推荐结果的多样性与新颖性第三如何通过API网关实现跨服务的数据交互确保系统各模块之间的松耦合关系同时保障数据传输的安全性与稳定性第四如何结合实时数据分析技术动态调整库存策略优化供应链管理流程以降低运营成本并提高市场响应速度此外还将重点研究用户反馈机制的设计方法通过持续收集与分析用户行为数据不断迭代优化推荐模型从而提升系统的智能化水平与商业价值本研究的关键问题还包括如何平衡计算复杂度与推荐效率以满足高并发场景下的实时性需求以及如何构建可扩展的系统架构以适应未来业务增长和技术升级需求同时需解决多模态特征融合过程中存在的维度灾难问题通过引入特征降维技术与权重分配策略提高模型训练效率此外还需关注系统的安全性设计包括数据加密传输机制访问控制策略以及异常检测功能以保障用户隐私与交易安全综上所述本研究的核心目标是通过技术创新与系统优化为化妆品行业提供一套高效、精准且可扩展的智能推荐解决方案同时为相关领域的电商系统开发提供理论支持与实践参考其研究成果有望推动美妆产业向数字化智能化方向发展并为智慧零售生态系统的构建提供关键技术支撑五、研究内容本研究的整体研究内容围绕基于Spring Boot框架的化妆品推荐与销售系统构建展开其核心工作包括系统架构设计推荐算法优化数据处理机制开发以及供应链管理模块的集成实现首先将基于微服务架构理念构建系统整体框架通过Spring Boot的自动化配置功能实现模块化开发与灵活部署重点解决高并发场景下的服务扩展性与稳定性问题其次针对个性化推荐精准度不足的问题将引入深度学习技术与协同过滤算法相结合的混合推荐模型通过多模态特征融合策略整合用户画像数据商品属性数据以及市场趋势数据构建统一的数据处理管道并采用特征降维技术与权重分配策略解决维度灾难问题提升模型训练效率同时设计基于用户行为分析的商品展示策略通过实时挖掘用户偏好动态调整推荐结果增强用户体验第三在供应链管理方面将结合实时数据分析技术开发库存优化模块通过预测销售趋势与需求波动实现动态库存调整降低缺货率与滞销风险此外还将构建用户反馈机制通过持续收集与分析用户行为数据不断迭代优化推荐模型提升系统的智能化水平与商业价值在技术实现层面将重点完成以下任务一是基于Spring Boot框架搭建系统基础架构并集成MySQL数据库与Redis缓存技术以保障数据存储效率与访问速度二是开发基于协同过滤的推荐子系统结合物品相似度计算与用户协同关系挖掘实现基础推荐功能三是构建深度学习推荐模型采用卷积神经网络或图神经网络等先进算法对多源异构数据进行特征提取与模式识别四是设计API网关实现跨服务的数据交互确保各模块之间的松耦合关系同时采用HTTPS协议与OAuth2.0认证机制保障数据传输的安全性五是开发供应链管理模块集成实时数据分析功能通过预测模型优化库存策略并建立订单处理自动化流程以提升业务响应速度最后将通过实验验证系统的性能指标包括推荐准确率响应时间系统吞吐量以及供应链优化效果采用A/B测试方法对比传统推荐算法与混合模型的效果差异并通过KPI指标评估系统的商业价值综上所述本研究将从理论创新与实践应用两个维度推进化妆品电商系统的智能化升级通过技术创新解决传统系统的局限性并通过模块化设计实现系统的可扩展性最终形成一套完整的技术方案为行业提供可复用的智能推荐平台同时为相关领域的电商系统开发积累理论依据与实践经验六、需求分析本研究在用户需求层面聚焦于化妆品行业的实际应用场景与消费者行为特征通过深入分析目标用户的个性化偏好与行为模式明确系统需满足的核心诉求首先化妆品行业面临产品同质化严重与市场细分不足等问题消费者对商品的选购决策高度依赖产品特性与品牌信任度因此系统需精准捕捉用户的肤质类型成分敏感度使用场景偏好以及价格接受区间等关键特征其次电商平台需提升用户粘性与转化率传统推荐系统难以有效识别用户的隐性需求导致推荐结果与实际购买行为存在偏差因此系统应支持基于多维度特征的动态推荐策略以提高匹配精准度第三现代消费者对交互体验提出更高要求包括界面友好性操作便捷性以及个性化服务响应速度因此系统需优化人机交互流程提供直观的商品展示界面并实现实时反馈机制以增强用户体验第四数据安全与隐私保护成为行业关注重点系统需建立完善的权限控制体系与数据加密传输机制以保障用户信息不被泄露第五跨平台兼容性需求日益凸显系统应支持移动端网页端以及智能终端等多种访问方式以满足不同场景下的使用习惯第六消费者对产品效果的直观认知存在局限性因此系统需提供基于数据分析的商品效果可视化模块帮助用户更科学地进行决策在功能需求层面本研究将围绕核心业务模块展开具体包括以下内容首先构建基于Spring Boot框架的微服务架构体系通过模块化设计实现系统的高可用性与可扩展性该架构需支持分布式部署并具备良好的负载均衡能力以应对高并发访问场景其次开发混合推荐算法模块整合协同过滤算法与深度学习模型通过物品相似度计算挖掘用户协同关系同时利用卷积神经网络或图神经网络对多源异构数据进行特征提取与模式识别以提升推荐系统的准确性第三建立统一的数据处理管道集成MySQL数据库与Redis缓存技术实现商品属性数据用户的浏览记录购买行为数据以及市场趋势数据的高效采集存储与实时调用第四构建供应链管理子系统开发库存预测模型结合销售数据分析优化库存配置并设计订单处理自动化流程以降低人工干预成本提高业务响应速度第五实现动态商品展示策略基于实时挖掘的用户偏好信息调整商品排序规则并结合A/B测试方法验证不同展示策略对转化率的影响第六设计完善的用户反馈机制通过埋点技术收集用户的点击率停留时长加购行为等交互数据利用机器学习算法分析反馈信息并持续优化推荐模型第七强化系统的安全性设计采用HTTPS协议保障数据传输过程中的完整性引入OAuth2.0认证体系实现多层级权限控制同时部署异常检测模块防范恶意攻击行为第八开发可视化监控界面通过仪表盘展示系统的运行状态包括服务器负载数据库查询效率推荐准确率等关键指标为运维人员提供决策支持第九建立可扩展的技术框架预留API接口以便后续接入新的数据分析工具或第三方服务第十完善系统的容错处理机制设计冗余备份策略与故障自愈方案确保在突发情况下仍能维持基本业务功能正常运行综上所述本研究的功能需求覆盖了从数据采集到模型训练再到业务落地的完整链条旨在通过技术创新解决传统系统的局限性并构建一个具备高可用性高安全性及强扩展性的智能推荐平台七、可行性分析本研究在经济可行性方面具有显著优势首先基于Spring Boot框架的开发能够有效降低系统构建与维护成本该框架提供丰富的内置功能与自动化配置机制减少了传统开发中大量的重复性工作从而缩短了开发周期并降低了人力投入其次系统采用微服务架构设计使得各功能模块可以独立部署与扩展避免了因单点故障导致的系统整体停机风险提高了资源利用率同时通过引入Redis缓存技术与MySQL数据库优化数据存储与访问效率进一步降低了运营成本此外混合推荐算法的引入虽然需要一定的计算资源但通过模型压缩与分布式计算技术可有效控制硬件投入成本使系统能够在中等规模服务器集群上稳定运行因此从经济角度来看本系统具备较高的性价比能够满足中小型化妆品企业的预算需求并实现长期稳定的商业运营在社会可行性方面本研究符合当前数字化转型与智慧零售的发展趋势能够有效提升化妆品行业的服务效率与用户体验首先智能化推荐系统的应用有助于减少信息不对称问题提高用户对产品的认知水平从而增强消费者信任度并促进购买决策其次系统的动态商品展示策略与用户反馈机制可提升平台的互动性增强用户粘性推动电商生态系统的良性发展此外本系统支持多终端访问包括移动端网页端以及智能终端等满足了现代消费者多样化的使用习惯提高了服务的可及性同时系统的数据安全设计与隐私保护机制符合国家相关法律法规要求保障了用户信息安全增强了平台的社会责任感因此从社会角度来看本研究具有良好的应用前景能够推动行业进步并获得用户的广泛认可在技术可行性方面本研究依托成熟的Spring Boot框架与深度学习技术具备较强的技术支撑首先Spring Boot框架提供了丰富的开发工具与中间件支持使得系统开发更加高效且易于维护其次混合推荐算法结合协同过滤与深度学习的优势能够在保证推荐效果的同时兼顾计算效率第三多模态特征融合策略通过整合用户画像商品属性以及市场趋势数据构建统一的数据处理管道为模型训练提供了高质量的数据基础第四API网关的设计实现了跨服务的数据交互确保了各模块之间的松耦合关系同时保障了数据传输的安全性第五实时数据分析模块的引入使得库存预测与订单处理能够动态响应市场变化提高业务处理效率综上所述本研究在技术层面具备充分的可行性能够依托现有技术实现系统的高效构建与稳定运行为化妆品行业的智能化发展提供可靠的技术保障八、功能分析本研究本系统功能模块的设计基于用户需求与功能需求的综合分析旨在实现化妆品推荐与销售的智能化管理提升用户体验并优化业务流程系统主要包括用户管理模块商品管理模块推荐引擎模块订单处理模块供应链优化模块数据可视化模块以及安全控制模块等六大核心功能模块用户管理模块负责用户的注册登录身份验证以及个性化信息采集包括用户肤质类型成分偏好价格区间等关键特征同时支持用户行为数据的记录与分析为推荐算法提供数据支撑商品管理模块涵盖商品信息录入分类标签维护库存状态监控以及商品属性挖掘等功能通过结构化数据存储与非结构化数据处理实现对化妆品产品的全面管理推荐引擎模块是系统的核心部分采用混合推荐算法结合协同过滤与深度学习技术实现精准的商品推荐该模块包括用户画像构建物品相似度计算协同过滤模型训练深度学习模型优化以及多模态特征融合策略设计等功能通过实时挖掘用户行为数据动态调整推荐结果提高匹配精准度订单处理模块负责订单的创建支付状态跟踪物流信息更新以及订单数据分析等功能支持多种支付方式并提供订单状态可视化界面便于用户查询与商家管理供应链优化模块基于实时数据分析技术实现库存预测与动态调整功能通过销售趋势分析与需求波动预测优化库存配置降低缺货率与滞销风险同时设计自动化订单处理流程提高业务响应速度数据可视化模块提供系统的运行状态监控与业务数据分析功能包括用户活跃度统计商品销售趋势分析推荐效果评估以及库存周转率监测等内容通过交互式仪表盘为管理人员提供直观的数据支持安全控制模块则负责系统的权限管理数据加密传输以及异常检测等功能采用HTTPS协议保障数据传输的安全性引入OAuth2.0认证体系实现多层级权限控制同时部署异常检测机制防范恶意攻击行为确保系统稳定运行各功能模块之间通过API网关进行交互实现松耦合设计保障系统的可扩展性与灵活性此外各模块均采用微服务架构独立部署运行以提高系统的可用性与维护效率综上所述本系统功能模块的设计充分考虑了化妆品行业的实际需求在保证系统稳定性与安全性的同时实现了智能化的商品推荐与高效化的业务处理流程为电商平台提供了全面的技术支持九、数据库设计本研究字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注---|---|---|---|---|---user_id | 用户唯一标识 | 11 | BIGINT | 主键 | 自动递增username | 用户名 | 255 | VARCHAR | - | 唯一约束password_hash | 密码哈希值 | 255 | VARCHAR | - | 加密存储email | 电子邮箱地址 | 255 | VARCHAR | - | 唯一约束phone_number | 手机号码 | 20 | VARCHAR | - | 可为空registration_time | 注册时间 | 19 | DATETIME | - | 默认当前时间last_login_time | 最后登录时间 | 19 | DATETIME | - | 默认当前时间字段名(英文) | 说明(中文) | 大小 | 类型 | 主外键 | 备注---|---|---|---|---|---product_id | 商品唯一标识符 | 11 | BIGINT | 主键 | 自动递增product_name_en | 英文商品名称用于国际化| 2550000000000000000000000000实际为VARCHAR(255)| VARCHAR(255)实际为VARCHAR(255)| -product_name_zh_cmn_hans_cn_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns_chns实际为VARCHAR(255)| 中文商品名称简体中文| VARCHAR(255)实际为VARCHAR(255)| -product_description_en实际为product_description| 商品描述英文实际为中文| 65535实际为TEXT| TEXT实际为TEXT| -product_price实际为price| 商品价格人民币元| 11,2实际为DECIMAL(11,2)| DECIMAL(11,2)实际为DECIMAL(11,2)| -stock_quantity实际为stock_quantity| 商品库存数量单位件| 11,4实际为DECIMAL(11,4)或BIGINT根据业务需求选择类型。建议使用BIGINT。BIGINT-默认值设为零字段名(英文)说明(中文)|大小类型主外键备注------------------category_id商品分类唯一标识符11BIGINT主键自动递增category_name_zh_cmn_hans_cnchinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinesechinese中文商品分类名称VARCHAR(255)|-|-字段名(英文)|说明(中文)|大小|类型|主外键|备注---|--|--|--|--|--user_product_preference_id用户与商品偏好关联标识符11BIGINT主键自动递增user_id关联用户ID外键引用user表的user_id字段|-|-|-product_id关联商品ID外键引用product表的product_id字段|-|-|-preference_score用户对商品的偏好评分DECIMAL(3,2)|-|-|-字段名(英文)|说明(中文)|大小|类型|主外键|备注---|--|--|--|--|--order_id订单唯一标识符11BIGINT主键自动递增user_id关联用户ID |- |- |- |-字段名(英文)|说明(中文)|大小|类型|主外键|备注---|--|--|--|--|--order_item_id |- |- |- |- |-order_id |- |- |- |- |-product_id |- |- |- |- |-quantity |_数量_| INT |_默认值设为零_|-_|-_|unit_price |_单价_| DECIMAL(8,2)_默认值设为零_|-_|-_|total_price |_总价_| DECIMAL(8,2)_默认值设为零_|-_|-_|字段名(英文)|说明(中文)|大小||类型||主外键||备注||---||--||--||--||--||--||--payment_method |_支付方式_| VARCHAR(45)_例如支付宝、微信支付、银联等_|-|-|-payment_status |_支付状态_| VARCHAR(45)_例如待支付、已支付、支付失败等_|-|-|-payment_time |_支付时间_| DATETIME _默认当前时间_|-|-|-字段名(英文)|说明(中文)|大小||类型||主外键||备注||---||--||--||--||--||--||inventory_forecast_id |_库存预测唯一标识符 _| BIGINT _自动递增 _| - _- _- _-_product_id |_关联商品ID _| 外键引用product表的product_id字段 _-_forecast_date |_预测日期 _| DATE _-_forecast_quantity |_预测库存数量 _| BIGINT _默认值设为零 _| - _-_actual_quantity |_实际库存数量 _| BIGINT _默认值设为零 _| - _-_字段名(英文)|说明(中文)|大小||类型||主外键||备注||---||--||--||--||--||recommendation_log_id |_推荐记录唯一标识符 _| BIGINT _自动递增 _| - _-_user_id |_关联用户ID _| 外键引用user表的user_id字段 _-_product_id |_关联商品ID _| 外键引用product表的product_id字段 _-_recommendation_time |_推荐时间 _| DATETIME _默认当前时间 _| - _-_recommendation_score |_推荐得分 _| DECIMAL (3,2)_范围在[0.0, 3.9]之间以表示推荐强度_-_-_-_-_字段名(英文)|说明(中文)|大小||||类型||||主外键||||备注||||---||||--||||--||||--||||--||||--analytics_report_id ||报告唯一标识符 ||BIGINT ||自动递增 ||- ||- ||report_date ||报告生成日期 ||DATE ||- ||- ||- ||report_type ||报告类型 ||VARCHAR (45)||例如销售趋势、用户行为分析等 ||- ||- ||data_summary ||数据摘要信息 ||TEXT ||存储关键指标如总销售额、用户活跃度等 ||- ||- ||report_content ||详细分析内容 ||TEXT ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||report_status ||报告状态例如生成中、已生成、已归档等 ||VARCHAR (45)-------------------注上述表格中部分字段名称存在重复或错误如“category_name_zh_cmn_hans_cn”、“product_name_zh_cmn_hans_cn”等应统一规范命名。建议将“category_name_zh_cmn_hans_cn”改为“category_name”或“category_name_zh”将“product_name_zh_cmn_hans_cn”改为“product_name”或“product_name_zh”。此外“field name”部分存在冗余应统一使用简洁明了的命名方式。十、建表语句本研究CREATE TABLE user (user_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,username VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE ,password_hash VARCHAR(255) NOT NULL ,email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE ,phone_number VARCHAR(20) ,registration_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ,last_login_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP);CREATE TABLE product (product_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,product_name VARCHAR(255) NOT NULL ,product_description TEXT NOT NULL ,price DECIMAL(11,2) NOT NULL DEFAULT 0.00 ,stock_quantity BIGINT NOT NULL DEFAULT 0 ,category_id BIGINT NOT NULL ,FOREIGN KEY (category_id) REFERENCES category(category_id));CREATE TABLE category (category_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,category_name VARCHAR(255) NOT NULL);CREATE TABLE user_product_preference (user_product_preference_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,user_id BIGINT NOT NULL ,product_id BIGINT NOT NULL ,preference_score DECIMAL(3,2) NOT NULL DEFAULT 0.00 ,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(user_id),FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id));CREATE TABLE order (order_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,user_id BIGINT NOT NULL ,payment_method VARCHAR(45) NOT NULL,payment_status VARCHAR(45) NOT NULL,payment_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(user_id));CREATE TABLE order_item (order_item_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,order_id BIGINT NOT NULL,product_id BIGINT NOT NULL,quantity INT NOT NULL DEFAULT 0,unit_price DECIMAL(8,2) NOT NULL DEFAULT 0.00,total_price DECIMAL(8,2) NOT NULL DEFAULT 0.00,FOREIGN KEY (order_id) REFERENCES order(order_id),FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id));CREATE TABLE inventory_forecast (inventory_forecast_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,product_id BIGINT NOT NULL,forecast_date DATE NOT NULL,forecast_quantity BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,actual_quantity BIGINT NOT NULL DEFAULT 0,FOREIGN KEY (product_id) REFERENCES product(product_id));CREATE TABLE recommendation_log (recommendation_log_id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY ,user_id BIGINT NOT NULL,product_id BIGINT NOT NULL,recommendation_time DATETIME NOT NULL DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,recommendation_score DECIMAL(3,2) NOT NULL DEFAULT 0.00,);CREATE TABLE analytics_report ();下方名片联系我即可~大家点赞、收藏、关注、评论啦 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