摘要
随着信息技术的快速发展和在线教育需求的持续增长，个性化学习资源的智能推荐成为教育领域的重要研究方向。传统的在线学习平台往往缺乏对用户学习行为和偏好的深度分析，导致资源推荐效率低下，用户体验不佳。为了解决这一问题，本研究设计并实现了一个基于SpringBoot和Vue的线上学习资源智能推荐系统。该系统通过分析用户的学习历史、兴趣标签和交互行为，利用协同过滤和内容推荐算法，实现学习资源的精准匹配和个性化推送。关键词：在线教育、智能推荐、SpringBoot、Vue、协同过滤。
系统采用前后端分离架构，后端基于SpringBoot框架实现，整合了MyBatis作为持久层框架，MySQL作为数据库存储。前端使用Vue.js构建响应式用户界面，提供友好的交互体验。系统功能包括用户管理、资源分类管理、学习行为分析、智能推荐引擎和反馈评价模块。通过实时数据采集和机器学习算法优化，系统能够动态调整推荐策略，提升用户满意度和学习效率。关键词：MyBatis、MySQL、机器学习、响应式设计、动态推荐。
数据表
用户信息数据表
用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息，包括用户ID、用户名、密码哈希值、注册时间等。用户行为数据通过外键关联到其他表，用于支持推荐算法的数据分析和处理。结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| user_id | BIGINT | 用户唯一标识，主键 |
| username | VARCHAR(50) | 用户登录名 |
| password_hash | VARCHAR(100) | 密码哈希值 |
| VARCHAR(100) | 用户邮箱 | |
| registration_time | DATETIME | 注册时间 |
| last_login_time | DATETIME | 最后登录时间 |
| learning_level | INT | 用户学习等级 |
学习资源数据表
学习资源数据表存储平台上的各类学习资源，包括视频、文档、习题等。资源分类标签用于内容推荐算法的特征提取，资源评分和访问量用于热门推荐排序。结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| resource_id | BIGINT | 资源唯一标识，主键 |
| resource_name | VARCHAR(100) | 资源名称 |
| resource_type | VARCHAR(50) | 资源类型（视频/文档等） |
| category_tag | VARCHAR(50) | 分类标签 |
| upload_time | DATETIME | 上传时间 |
| view_count | INT | 访问次数 |
| average_rating | FLOAT | 平均评分 |
用户行为日志数据表
用户行为日志数据表记录用户与学习资源的交互行为，包括浏览、收藏、评分等。这些数据是推荐算法训练的核心输入，通过时间戳实现行为序列分析。结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 描述 |
|---|---|---|
| log_id | BIGINT | 日志唯一标识，主键 |
| user_id | BIGINT | 关联用户ID |
| resource_id | BIGINT | 关联资源ID |
| action_type | VARCHAR(20) | 行为类型（浏览/收藏等） |
| action_time | DATETIME | 行为发生时间 |
| duration | INT | 行为持续时间（秒） |
| rating_value | INT | 评分值（1-5） |
博主介绍：
🎓 东南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
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系统介绍：
【2025最新】基于SpringBoot+Vue的线上学习资源智能推荐系统管理系统源码+MyBatis+MySQL，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！
