本电商推荐项目是一个前后端分离的商城系统，后端采用 Java 语言，基于 Spring Boot 框架开发，使用 MyBatis - Plus 作为持久层框架，同时集成了 Spring Security 进行权限管理，Spring AOP 实现系统日志记录。前端使用 Vue.js 框架，借助avue轻量级表格插件实现通用分页表格。系统包括购物车、订单、商品管理、权限管理、异常处理、通用分页表格、文

本方案优势：LLM精排 + 传统召回融合，兼顾准确性、多样性、可解释性。第一阶段：搭建基础推荐链路（召回+精排） + AIGC内容生成。计算资源优化：采用模型量化（FP16） + 缓存热点商品特征。传统电商平台：依赖协同过滤导致"信息茧房"，推荐多样性不足。平台管理矛盾：推荐算法黑盒化导致运营策略调整困难，缺乏可解释性和可控性。顾客需求矛盾：海量商品与个性化需求不匹配，用户难以快速找到目标商品。商

2022级软工限选课程考试2025.1.3 8:30-10:30 考完看了这么多往年学长学姐写的回忆版，本着反哺学弟学妹的思想写下本篇回忆版。今年与往年偏差有点大，无论是从考察内容还是从问法上。回忆的很准确，学弟学妹放心食用。

本文是我们多模态推荐系统实践项目的一篇周报日志，主要记录了项目启动阶段对三个主流推荐系统数据集的分析对比，以及多模态数据预处理中的初步挑战和进展。本文适合对推荐系统感兴趣，尤其是多模态推荐或大模型增强推荐系统方向有研究的同学阅读与参考。

AI购物助手模块的实现，不仅仅是技术集成的过程，更是一次围绕“用户需求理解”的系统思考与工程实践。通过大模型能力的注入，我们得以用“聊天”的方式重构电商交互流程，让推荐变得更温柔、更人性、更精准。传统的电商系统依赖关键词搜索与分类导航，用户若不清楚商品名称，往往需要多次尝试关键词、跳转页面，才能找到目标产品。这一探索，为未来基于LLM的电商智能体（Agent）提供了一个实践样本，也让我们对个性化推

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