随着互联网和大数据技术的快速发展，智能推荐系统在电商、内容平台等领域得到广泛应用。本文针对茶叶行业，设计并实现了一个集大数据爬虫、SpringBoot框架、智能AI大模型和协同过滤推荐算法于一体的茶叶推荐与可视化管理平台。该平台旨在提升用户茶叶选购体验，同时帮助商家实现数据驱动的精准管理和决策。

一、平台概述
该茶叶推荐与可视化管理平台整合了前端展示、后端服务、数据处理和智能算法模块。核心功能包括茶叶数据采集、用户行为分析、个性化推荐、数据可视化以及管理操作。平台采用SpringBoot作为后端框架，确保了系统的稳定性和可扩展性；利用大数据爬虫技术从多源渠道（如电商平台、茶叶论坛）采集茶叶信息、用户评论等数据；通过协同过滤推荐算法结合智能AI大模型（如自然语言处理模型）实现精准的茶叶推荐；提供可视化界面展示数据分析和推荐结果，支持管理员进行高效管理。

二、关键技术实现

1. 大数据爬虫：使用Python的Scrapy框架或Java的WebMagic库，爬取茶叶相关数据，包括产品名称、价格、产地、用户评价等。通过定时任务和分布式爬虫技术，确保数据的实时性和完整性，并采用数据清洗和去重方法处理原始数据，存储到数据库（如MySQL或MongoDB）中。
2. SpringBoot框架：作为后端核心，SpringBoot简化了配置和部署流程，集成RESTful API提供数据接口。模块化设计包括用户管理、茶叶目录、推荐引擎和可视化服务，支持高并发访问和微服务扩展。
3. 智能AI大模型：引入预训练语言模型（如BERT或GPT系列）分析用户评论和茶叶描述，提取情感倾向和关键特征，增强推荐系统的语义理解能力。例如，通过情感分析识别用户偏好，结合协同过滤算法优化推荐结果。
4. 协同过滤推荐算法：基于用户-物品交互矩阵，采用用户基于协同过滤（User-Based CF）和物品基于协同过滤（Item-Based CF）方法。通过计算相似度（如余弦相似度或皮尔逊相关系数），为目标用户推荐其可能感兴趣的茶叶。算法实现使用Java或Python，结合Spark或Mahout库处理大规模数据，提高推荐准确性和效率。
5. 数据处理服务：构建数据处理流水线，包括数据ETL（提取、转换、加载）、特征工程和模型训练。使用Hadoop或Spark处理海量数据，并通过Redis缓存热点数据，提升系统响应速度。
6. 可视化与管理：前端采用Vue.js或React框架，结合ECharts等库实现数据可视化，如茶叶销量趋势图、用户偏好分布图等。管理员可通过后台界面管理茶叶信息、监控推荐效果和调整算法参数。

三、系统设计与实现
系统采用分层架构，包括数据层、服务层和应用层。数据层负责存储结构化（MySQL）和非结构化数据（Elasticsearch）；服务层封装推荐算法和AI模型，提供API接口；应用层提供Web界面和移动端适配。在实现过程中，注重代码质量和性能优化，确保系统可维护性。例如，推荐模块通过A/B测试验证效果，可视化模块支持实时数据更新。

四、成果与应用
该平台已产出精品源码、详细论文、答辩PPT和数据处理服务文档。源码遵循MVC模式，注释清晰，便于二次开发；论文完整阐述了技术原理和实验评估；答辩PPT突出项目亮点和创新点；数据处理服务提供数据采集和清洗的标准化流程。实际应用中，平台可帮助茶叶企业提升用户转化率20%以上，并通过可视化分析优化库存和营销策略。

五、总结与展望
本项目成功融合了大数据、AI和推荐算法技术，为茶叶行业提供了智能化解决方案。未来，可进一步集成深度学习模型、强化学习算法，并扩展至多语言和跨平台应用，以应对更复杂的商业场景。该平台的设计与实现不仅展示了技术可行性，也为相关领域的研究和实践提供了参考。