本文主要介绍基于hadoop的商品推荐系统的软件架构和工作原理。该系统采用了大数据架构，其中基于物品的协同过滤算法是核心部分。首先，通过计算物品之间的相似度，可以使用物品共现次数、余弦夹角或欧氏距离等方法来量化物品之间的相似度。然后，根据用户的历史购买记录和物品的相似度，生成个性化的推荐列表。推荐度决定了最终的推荐物品。后端架构采用了springboot和mybatis框架，前端采用了HTML和Ajax技术。如果您对该系统感兴趣，可以点击此处获取源码:https://gitee.com/minxianrui/hadoop-commodity-recommendation-master.git