自从电子商务发展至今,网络购物已经融入到人们的日常生活。不仅在购物上使消费者享受足够的便利,也更好的适应了现代化市场的需求。但凡事有利皆有弊,网络购物在带给广大消费者便利的同时,也伴随着出现了许多问题。商品推荐不合理、商品质量不合格、用户信息安全问题一直得不到有效解决。致使消费者进入电子商城后被大量商品信息干扰,在挑选商品上花费大量时间。甚至到最后还购买了不需要的商品。与此同时,购买的商品质量还可能存在问题。针对此类问题,本文设计和实现了一种电子商城系统。首先,针对商品推荐不准确问题,提出一种基于协同过滤的商品推荐算法,并对传统的协同过滤算法所拥有的冷启动问题、稀疏性问题以及k-means聚类算法的距离计算方式加以改进,并结合改进后的k-means聚类算法,生成较优的候选商品集。再结合系统统计的热门商品集,从中挑选Top-N个商品推荐给用户。其次,针对商品质量不合格问题,提出商品质量安全检测流程,加强系统商品安全检测力度。从商品的检测报告、国家机构认证以及打假委员会备案等方面确保商品的安全质量,从根源上杜绝假冒伪劣商品流入电子商城系统。然后,针对用户信息安全问题,采用Spring Boot与Vue框架以及JAVA语言去搭建电子商城系统,并在此基础上,对系统的前后台交互请求、用户重要信息、支付信息进行加密处理,使得用户信息即使被盗取到也无法进行破解。本文研发的电子商城系统使消费者进行购物时,不但商品推荐更为符合消费者的消费习惯,且商品的质量安全以及用户个人信息能够得到有效保障,提升了消费者的购物体验。