協調フィルタリング搭載の書籍ECシステム

概要

java115 は、協調フィルタリングを利用したパーソナライズドな書籍販売プラットフォームのサンプル実装です。アーキテクチャは前後端分離で、フロントは Vue による SPA、バックエンドは Spring Boot。管理機能は ruoyi を利用して実装され、データ永続化は MySQL、キャッシュやセッション管理には Redis を組み合わせています。ユーザーは書籍閲覧、カート投入、注文、推薦結果の受取りが可能で、管理者は商品・在庫・注文・ユーザー管理等を行います。導入前提環境として Java 1.8+/MySQL 5.7+/Redis 3.2+/Node.js 12+ を想定しています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 2
ファイル数: 1
メインの言語: 未指定

主な特徴

協調フィルタリングを用いた個人向け推薦機能を実装（README に明記）
Spring Boot + Vue の前後分離アーキテクチャで SPA を構築
ruoyi を利用した管理者向けダッシュボード（権限・ロール管理等）
MySQL と Redis を組み合わせたデータ永続化とキャッシュ戦略

技術的なポイント

本プロジェクトの中心は「協調フィルタリング」によるレコメンデーションと、フルスタックな技術統合です。協調フィルタリングは一般にユーザーベース、アイテムベース、または行列分解（潜在因子モデル）などで実装されます。README の記述からは具体的なアルゴリズム実装は明示されていませんが、典型的には以下のような実装課題と対策が重要になります。

類似度計算とスケーラビリティ：ピアソン相関やコサイン類似度を用いる場合、ユーザー数・アイテム数が増えると計算コストが急増するため、近傍探索の高速化（近似近傍検索）や事前バッチ処理によるスコアキャッシュ化が必要。Redis をレコメンド結果のキャッシュに使う設計は有効です。
データ前処理とスパース性：購入履歴や評価データは疎であるため、疎行列を前提とした最適化（行列分解やベイズ的手法）を検討すると推薦精度が向上します。Cold-start（新規ユーザー／新規商品）対策としては、コンテンツベースの補完や人気アイテムの混合推薦が現実的です。
システム構成：バックエンドは Spring Boot の REST API を中心に構築され、フロントは Vue のコンポーネントで状態管理（Vuex 等）を行う想定。ruoyi を利用することで権限・ロールや CRUD の管理画面を素早く用意できる反面、ruoyi のカスタマイズ性やバージョン依存性に注意が必要です。
パフォーマンスと可用性：MySQL はトランザクション管理やリレーション保持に向くが、頻繁に参照される推薦キャッシュやセッション情報は Redis に任せ、読み取り負荷をオフロードする構成が推奨されます。おすすめの運用は、バッチで類似度行列や推薦スコアを定期計算し、Redis に格納してリアルタイム配信を行う方式です。
セキュリティ・認証：ruoyi には認証・権限モデルが含まれるため、管理系 API の認可や CSRF・XSS 対策はフレームワークに準拠して実装できます。公開 API ではトークンベース（JWT など）の認証と HTTPS 運用が必要です。
デプロイと運用：README にある環境要件（Java 1.8+, MySQL 5.7+, Redis 3.2+, Node.js 12+）を満たせばローカルでの動作確認は容易。実運用では Docker 化、CI/CD パイプライン、自動スケール（Kubernetes）を検討すると拡張性が高まります。

これらの点を踏まえ、推薦アルゴリズムの明確化（ユーザーベースかアイテムベースか、あるいは行列分解を採用するか）と、推薦結果の評価（A/B テスト、クリック率やコンバージョンの計測）を実装計画に組み込むと実用性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

README.md: file

（現状のリポジトリはファイル数が少なく、README にプロジェクト概要と実行要件がまとまっています。今後は backend/ frontend/ infra などでディレクトリ分割すると可読性が向上します。）

まとめ

協調フィルタリングを中心に、実践的な書籍ECの基本要素を揃えたスタータープロジェクトです。

協調フィルタリング搭載の書籍ECシステム — java115