随着互联网技术的不断发展和网络信息化的建设与普及,我国的电子商务飞速发展,人们越来越喜欢在电商平台中购买商品,与此同时,电子商务系统也面临着诸多挑战,因此,如何设计一个功能完善、易于维护、可扩展性强的电子商务网站是重要的研究热点。另外,随着电子商务的发展,商品的种类和数量越来越丰富,消费者需要花大量的时间和精力在海量商品中寻找感兴趣的商品。因此,一个能够解决信息过载和信息迷失问题的个性化推荐系统也是电子商务不可或缺的一部分。通过Vue.js、Spring、Spring MVC、My Batis等框架实现了由前台门户系统和后台管理系统组成的功能完善、高性能并且具有个性化推荐功能的在线购物网站,来满足企业和消费者的需求。其中,前台系统分为用户模块、商品模块、购物车模块和订单模块;后台系统分为会员管理模块、商品管理模、订单管理模块和个性化推荐模块。个性化推荐系统通过对用户行为的收集,来生成用户的喜好,以此在不同场景下进行基于用户和基于物品的协同过滤的推荐,此外,也对用户进行了基于用户个人信息和商品信息的推荐。整体架构使用Dubbo作为解决方案,采用My SQL作为数据库,使用Redis进行数据缓存,并使用Solr建立商品数据索引,通过Solr服务实现商品的搜索,减轻了对数据库的压力。根据上述提及到的技术和方法,经过详细的分析与设计,最终实现了一个完成全部功能和非功能需求的在线购物系统,并能根据不同的用户喜好对用户进行个性化推荐。