隨著互聯網技術的飛速發展，電子商務平臺中的商品數量呈爆炸式增長，用戶在面對海量信息時往往難以迅速找到心儀的商品。為了解決“信息過載”問題，推薦系統應運而生。協同過濾算法作為其中最經典和最廣泛使用的技術之一，通過分析用戶的歷史行為數據，挖掘用戶之間的相似性或物品之間的關聯性，從而為用戶提供個性化的商品推薦。本文基于Java技術棧，設計并實現了傳統電子產品銷售平臺推薦系統，詳細探討了系統的需求分析、架構設計、數據庫設計以及核心算法實現——包括基于用戶的協同過濾（User-based CF）與基于物品的協同過濾（Item-based CF），并通過相似度計算完成了核心功能模塊的編碼。本文對其實現了商品推薦CORS共享中間件，可連接多種架構的前端統一技術設計開發。開發實踐結果表明，引入該中間件的B

基于協同過濾的商品推薦過程可降低預處理的耦合度，增加執行能力時擴展項目維護性能，從而通過系統的標準化評估持續反映該方法潛在價值以創新前瞻。