这是个非常复杂的算法问题，不过简单点也行。

1. 你可以根据购物车里的或收藏的商品的标签进行推荐，推荐相同或相似标签的商品。
2. 你可以根据商品的名字进行模糊匹配，然后将结果推荐。
3. 你可以推荐用户看过的商品，看的次数越多，越容易推荐。

你这个应该是实时分析用户的行为，然后计算出偏好，再推荐商品。
这个需要借助推荐算法。

学习参考：

https://github.com/iqiancheng/sparrow-recsys-spring-boot

SparrowRecSys是一个电影推荐系统，名字SparrowRecSys（麻雀推荐系统），取自“麻雀虽小，五脏俱全”之意。项目是一个基于maven的混合语言项目，同时包含了TensorFlow，Spark，Jetty Server等推荐系统的不同模块。希望你能够利用SparrowRecSys进行推荐系统的学习，并有机会一起完善它。

• 深度学习推荐系统实战：https://time.geekbang.org/column/intro/349?utm_term=zeusFZ6O6&utm_source=zhihu&utm_medium=zhihu&utm_campaign=100060801&utm_content=article

实现用户通过添加购物车和收藏商品来进行推荐需要借助于机器学习和推荐系统的技术。Spring Boot作为后端框架可以用来支持这一功能，但主要的推荐逻辑通常是在后台的推荐系统中实现的。以下是一个基本的实现思路：

数据收集：首先，你需要收集用户的行为数据，包括用户添加商品到购物车和收藏商品的行为。这些数据通常包括用户ID、商品ID、时间戳等信息。你可以使用Spring Boot的API来记录这些数据并将其存储在数据库中。

构建用户画像：基于用户的历史行为数据，你可以构建用户的画像，包括他们的兴趣、偏好和购物习惯。这可以通过机器学习算法来实现，例如协同过滤、内容推荐等。

推荐算法：使用推荐算法来为每个用户生成个性化的推荐列表。推荐算法可以基于用户的画像和商品的属性来生成推荐。常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、矩阵分解等。你可以使用机器学习库或者专业的推荐系统库来实现这些算法。

集成推荐系统：将推荐系统集成到你的Spring Boot应用程序中。当用户登录或者浏览商品时，你的应用程序可以向推荐系统请求推荐列表，并将这些推荐显示给用户。

定期更新模型：用户行为和商品数据可能会不断变化，因此你需要定期更新推荐模型，以确保推荐的准确性和时效性。定期重新训练模型并使用新的数据。

用户反馈：为了提高推荐的质量，你可以引入用户反馈机制，例如用户对推荐的商品进行评分或者反馈推荐结果是否满意。这些反馈可以用于进一步改进推荐算法。

总之，实现用户通过添加购物车和收藏商品来进行推荐需要涉及到数据收集、用户画像构建、推荐算法实现和系统集成等多个方面。Spring Boot可以用来构建应用程序的后端，但核心的推荐逻辑通常需要使用机器学习和推荐系统的专业知识。你可能需要与数据科学家或推荐系统专家合作，以确保推荐功能的高效和准确。

在Spring Boot中实现用户通过添加购物车和收藏商品进行推荐，需要以下几个步骤：

创建数据库表：
首先，你需要创建数据库表来存储商品信息、购物车和收藏夹的数据。可以使用关系型数据库，如MySQL或PostgreSQL，或者使用非关系型数据库，如MongoDB或Elasticsearch。

例如，可以创建以下表：

商品表（Product）：存储商品的基本信息，如ID、名称、价格等。
购物车表（Cart）：存储用户添加到购物车的商品信息，包括用户ID和商品ID。
收藏夹表（Favorites）：存储用户收藏的商品信息，包括用户ID和商品ID。
定义数据模型：
在Spring Boot中，你需要定义与数据库表对应的Java类或使用现有的JPA实体类。这些类将映射到数据库表中的数据。

例如，可以创建以下实体类：

Product.java：对应商品表，包含商品的基本信息。
Cart.java：对应购物车表，包含用户ID和商品ID。
Favorites.java：对应收藏夹表，包含用户ID和商品ID。
实现数据访问层：
在Spring Boot中，你可以使用JPA来访问数据库。你需要创建DAO（数据访问对象）接口，并使用Spring Data JPA提供的注解来定义查询方法。

例如，可以创建以下DAO接口：

ProductRepository.java：定义商品表的访问方法。
CartRepository.java：定义购物车表的访问方法。
FavoritesRepository.java：定义收藏夹表的访问方法。
实现业务逻辑层：
在业务逻辑层，你需要处理用户添加购物车和收藏商品的请求，并返回推荐商品的结果。

例如，可以创建以下服务类：

ShoppingCartService.java：处理添加购物车的请求，将商品添加到购物车表中，并返回购物车列表。
FavoritesService.java：处理收藏商品的请求，将商品添加到收藏夹表中，并返回收藏夹列表。
RecommendationService.java：根据用户的购物车和收藏夹数据，推荐相关商品，并返回推荐结果。
实现控制器层：
在控制器层，你需要处理用户请求，调用业务逻辑层的方法来处理请求，并返回相应的响应。

例如，可以创建以下控制器类：

ShoppingCartController.java：处理添加购物车和获取购物车列表的请求。
FavoritesController.java：处理收藏商品和获取收藏夹列表的请求。
RecommendationController.java：处理推荐商品的请求，调用RecommendationService的方法来获取推荐结果，并返回推荐页面或JSON数据。