Java商城系统实现精准推荐的方法有多种，以下是一些常见的方法：

1. 数据收集与存储：实时收集用户的行为数据和商品信息数据，这些数据将被存储在高性能的数据存储中，例如Elasticsearch或者Redis等。
2. 推荐算法的选择与实现：根据业务需求选择合适的推荐算法，如协同过滤、内容推荐或混合推荐等。然后进行算法的实现和优化，以提高推荐的精准度和效率。
3. 实时推荐与个性化策略：利用流处理技术如Apache Kafka和Spark Streaming来实时处理用户行为数据，并根据用户的历史行为和实时情境，精准地推荐用户可能感兴趣的商品。
4. 系统架构设计：设计一个可扩展、可维护和高性能的系统架构。合理划分模块、组件和层次结构，使用合适的设计模式和技术来满足系统需求。
5. 安全性配置：确保实施适当的身份验证和授权机制，以保护用户数据的机密性和完整性。防范常见安全威胁，如SQL注入、XSS跨站脚本攻击、CSRF跨站请求伪造等。
6. 性能优化：使用缓存技术、合理的数据库查询和资源管理策略，以提高系统的响应时间和吞吐量。
7. 测试和调试：进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试。确保系统的各个功能模块都能正常工作，并修复发现的问题。
8. 文档和维护：及时编写系统文档，包括用户手册、系统架构和设计文档等。这有助于后续的系统维护和升级工作。

综上所述，Java商城系统实现精准推荐需要综合考虑多个方面。通过精心策划和执行这些步骤，商家可以有效地吸引顾客、提升销量并增强品牌形象。同时，不断优化和调整推荐策略也是保持竞争力的关键。