🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
🖥️ 简介：8年计算机软件程序开发经验。精通Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等技术栈。
🛠️ 专业服务 🛠️

• 需求定制化开发
• 源码提供与讲解
• 技术文档撰写（指导计算机毕设选题【新颖+创新】、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译等）
• 项目答辩演示PPT制作

🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
微信小程序|安卓实战项目
Python实战项目
Java实战项目
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-功能介绍

本系统《基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计》是一个旨在提升用户家居定制体验的综合性在线服务平台，它采用当前主流的B/S架构，后端技术核心选用稳定高效的Spring Boot框架，结合MyBatis持久层框架与MySQL数据库进行数据管理，前端则采用Vue.js配合ElementUI组件库，为用户打造一个响应迅速、交互友好的操作界面。系统的核心亮点在于其内置的智能推荐算法模块，该模块能够通过分析用户的浏览历史、收藏偏好、户型信息等多维度数据，主动为用户推送可能感兴趣的家具、风格搭配或整体设计方案，有效解决了用户在海量商品中“选择困难”的问题。除此之外，平台还集成了在线3D户型绘制、家具拖拽式摆放、材质与颜色实时替换、方案一键报价与下单等核心功能，形成了一个从灵感激发、方案设计到商品定制、交易支付的完整服务闭环，致力于让全屋定制过程变得更加直观、便捷和个性化。

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-选题背景意义

选题背景
随着大家生活水平的提高，对居住环境的品质感和个性化追求也越来越高，传统的成品家具已经难以满足所有人的需求，全屋定制因此走进了越来越多家庭的视野。但传统的全屋定制模式普遍存在一些痛点，比如用户需要多次跑线下门店，和设计师沟通成本高，而且很难在脑海中直观地预览最终效果，常常导致“所见非所得”的尴尬局面。与此同时，互联网技术，特别是Web技术和人工智能算法的飞速发展，为改造传统行业提供了全新的思路和工具。将线上平台与智能算法结合，打造一个线上化的全屋定制体验，不仅能够打破时间和空间的限制，还能通过数据洞察更好地理解用户，提供更贴心的服务，这便是本课题想要探索和实践的方向。

选题意义
这个课题的意义可以从几个方面来看，当然，咱们要谦虚地来说。对用户而言，它提供了一个非常方便的工具，大家足不出户就能自己动手设计家，像玩游戏一样把喜欢的家具拖进房间，还能实时换颜色换材料，省去了来回跑店的麻烦，也让最终的装修效果更有保障，避免了很多不必要的纠纷。对于定制家具行业来说，这样一个平台算是一个小小的数字化尝试，它可以帮助企业更广泛地接触潜在客户，收集用户偏好数据，从而在产品开发和营销上做得更精准。从技术学习角度看，这个项目也很有价值，它不仅仅是做一个普通的网站，而是把智能推荐算法、前端可视化交互、后端业务逻辑处理这些技术点都融合在了一起，对于即将毕业的计算机专业学生来说，是一次非常全面和有挑战的实战锻炼，能把大学里学的理论知识真正地用起来，解决一个具体的问题。

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-技术选型

开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-图片展示

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-代码展示

//功能1:基于Spark的智能推荐算法核心处理函数//假设此函数会触发一个Spark作业来处理用户行为数据并返回推荐结果//SparkSession.builder.appName("FurnitureRecommendation").getOrCreate();public List<Item>generateRecommendations(Long userId){//1.获取用户最近的浏览和收藏记录，作为Spark作业的输入参数 List<UserBehavior>recentBehaviors=userBehaviorMapper.findRecentByUserId(userId,30);//2.调用推荐服务，该服务内部会启动Spark作业进行离线或近线计算//这里模拟Spark作业返回的是推荐的商品ID列表 List<Long>recommendedItemIds=sparkRecommendationService.getRecommendations(userId,recentBehaviors);if(recommendedItemIds==null||recommendedItemIds.isEmpty()){//如果没有个性化推荐，则返回热门商品 recommendedItemIds=itemMapper.findHotItemIds(10);}//3.根据推荐的商品ID列表，批量查询商品详细信息 List<Item>recommendedItems=itemMapper.findByIds(recommendedItemIds);//4.对推荐结果进行一些业务处理，比如过滤掉已下架的商品returnrecommendedItems.stream().filter(item->item.getStatus()==1).collect(Collectors.toList());}//功能2:保存用户设计的3D方案 public Long saveDesignScheme(DesignDTO designDTO){//1.创建设计方案主实体 Design design=new Design();design.setUserId(designDTO.getUserId());design.setRoomName(designDTO.getRoomName());design.setRoomLayoutJson(designDTO.getLayoutJson());//存储户型JSON数据 design.setCreateTime(new Date());design.setUpdateTime(new Date());//2.插入设计方案主表，获取生成的主键ID designMapper.insert(design);Long designId=design.getId();//3.遍历设计方案中的家具列表，逐条插入到关联表 List<DesignFurniture>furnitureList=designDTO.getFurnitureList();for(DesignFurniture df:furnitureList){df.setDesignId(designId);//设置关联的设计方案ID designFurnitureMapper.insert(df);//插入单条家具记录}//4.返回保存成功的设计方案IDreturndesignId;}//功能3:计算定制化商品的最终价格 public BigDecimal calculateCustomPrice(CustomizationRequest request){//1.根据基础商品ID查询其底价 Item baseItem=itemMapper.selectById(request.getBaseItemId());if(baseItem==null){throw new BusinessException("商品不存在");}BigDecimal totalPrice=baseItem.getBasePrice();//2.获取用户选择的定制选项，如材质、颜色、尺寸等 Map<String,Long>optionIds=request.getCustomOptions();//e.g.,{"material":101,"color":205}//3.遍历每个选项，查询其对应的价格增量for(Map.Entry<String,Long>entry:optionIds.entrySet()){String optionType=entry.getKey();Long optionValueId=entry.getValue();PriceAddon addon=priceAddonMapper.findByTypeAndValueId(optionType,optionValueId);if(addon!=null){totalPrice=totalPrice.add(addon.getPriceIncrement());}}//4.应用一些业务规则，例如总价超过一定金额给予折扣if(totalPrice.compareTo(new BigDecimal("10000"))>0){totalPrice=totalPrice.multiply(new BigDecimal("0.95"));//95折}returntotalPrice;}

基于智能推荐算法的全屋定制平台网站设计-结语

🌟 欢迎：点赞 👍 收藏 ⭐ 评论 📝
👇🏻 精选专栏推荐 👇🏻 欢迎订阅关注！
大数据实战项目
PHP|C#.NET|Golang实战项目
微信小程序|安卓实战项目
Python实战项目
Java实战项目
🍅 ↓↓主页获取源码联系↓↓🍅