近年来,随着电子商务和网络服务的不断发展,传统工业品电商已经成为一种新型购物平台,一些线性产品的生产厂家也顺应发展趋势推出自己的淘宝店。但由于选购线性产品有一定的技术门槛,消费者在淘宝等电商平台购买线性产品会导致用户的知识成本大大增加,因此我们需要定制化的平台,并可以在系统中添加一些订制化的推荐服务给用户带来更专业的体验。目前已有的线性产品导购系统大多采用的是传统的单体架构,面对不断更新的产品信息和消费者不断变化的需求,单体架构在可拓展性上的不足日益凸显,很容易影响业务发展。因此本文基于微服务架构,设计并实现线性产品智能导购系统。主要工作包括:（1）对线性产品智能导购系统进行了需求分析和设计,根据需求分析的结果进行了系统主要功能的设计,将系统拆分为多个模块,并对三个主要模块进行了相应的设计,搭建系统数据库。最后依据相关设计搭建出系统框架,依据微服务的设计原则对导购系统进行划分。（2）设计了线性产品推荐算法。推荐算法部分从基于协同过滤推荐与基于内容推荐两个方向入手,两者结合展开推荐。先介绍了推荐系统常用的协同过滤算法及其实现,然后提出了融入产品特征的改进算法,该算法通过TF-IDF模型进行产品特征提取,据此填充评分矩阵,从而解决协同过滤算法的评分矩阵稀疏问题和冷启动问题。另外,本文在线性产品推荐算法中融入了新旧因子,使得推荐的线性产品具有时效性,更符合用户需求。（3）对系统进行了实现与部署,并进行了测试。实现了产品搜索、线上销售、商品管理、线性产品推荐、搭配推荐、免密推送等特色功能,并通过了功能测试以及性能测试。