基于协同过滤算法的特产销售系统【附源码+文档】

💕💕作者: 米罗学长
💕💕个人简介:混迹java圈十余年,精通Java、小程序、数据库等。
💕💕各类成品Java毕·设 。javaweb,ssm,springboot等项目,欢迎咨询。
💕💕程序开发、技术解答、代码讲解、文档,🌟文末获取源码+数据库+文档,非开源🌟
✈️✈️软件下载 | 实战案例 | 远程调试 | 私人定制 。
⭐⭐ 一定要翻到底部,底部二维码~~~ 🎉🎉🎉🎉

🍅🍅视频演示:https://pan.baidu.com/s/1S7oQkqkpwCKm6thUBAeV4w?pwd=1234
🍅🍅提取码:1234

1、绪论

1.1 研究背景

特产销售市场具有鲜明的地域性和文化属性,消费者往往依赖口碑或本地经验进行购买决策。传统电商平台虽能展示商品信息,但难以精准匹配用户的个性化需求,导致长尾特产(如小众地方特色商品)曝光率低、转化率不足。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据(如浏览、购买、评分),挖掘用户与商品、用户与用户之间的潜在关联,能够有效解决以下痛点:不同地域、文化背景的消费者对特产的偏好差异显著。协同过滤可基于相似用户群体的行为,为特定用户推荐可能感兴趣的商品,如为喜欢辣味的用户推荐川渝特产,或为注重健康的用户推荐有机农产品。 特产品类通常小众,用户评分数据较少。基于模型的协同过滤(如矩阵分解)能够从有限数据中提取潜在特征,缓解冷启动问题;而基于物品的协同过滤则通过特产之间的关联性(如“购买普洱茶的用户也喜欢滇红”),提升推荐准确性。特产销售受季节、节日影响较大(如中秋月饼、年货)。协同过滤可实时更新用户兴趣模型,结合时间衰减因子调整推荐权重,确保推荐结果与当前消费趋势同步。该系统通过算法驱动精准推荐,既能提升用户购物体验,也能帮助中小型特产商家突破地域限制,拓展潜在市场。

1.2 系统概述

本次开发的东北特产销售系统实现了收货地址管理、购物车管理、字典管理、公告管理、新闻信息管理、农户管理、商品管理、用户咨询管理、商品收藏管理、商品评价管理、商品订单管理、用户管理、管理员管理等功能。系统用到了关系型数据库中王者MySql作为系统的数据库,有效的对数据进行安全的存储,有效的备份,对数据可靠性方面得到了保证。并且程序也具备程序需求的所有功能,使得操作性还是安全性都大大提高,让东北特产销售系统更能从理念走到现实,确确实实的让人们提升信息处理效率。

1.3 课题研究内容

第一章即绪论内容,介绍了文章研究的具体内容和相关的课题背景,对文章结构做了概述。
第二章探究系统需求,该章节涉及到了公司的业务、系统功能、研发目标、系统性能等反面的内容。
第三章设计系统功能模块,主要有功能模块设计、整体功能结构安排、数据库设计等内容。
第四章实现系统功能:包括系统的研发环境、功能模块编码实现以及其他辅助功能实现。
第五章测试系统功能,内容涵盖了测试内容和步骤、技术操作和方法、测试环境和结果等,目的是保证系统功能达到设计目标。
第六章对全文研究进行回顾归纳,并针对文章的不足进行说明,安排后续的工作。

2、系统开发技术

2.1 Java 语言

Java语言是一种面向对象的编程语言,也是在目前企业中和软件市场中应用最多的开发语言,适用于互联网的环境。Java语言本身支持JSON解析库、URLConnection、Apache Commons和Google Guava等常用的类库,在开发编程中开发人员能够直接调用这些类库。不仅如此,Java语言还提供了Java RMI技术,该技术能够让客户端上的程序也能够直接远程调用处于服务器端的各个模块,使得在分布式系统中繁琐复杂的远程方法调用变得简单,为分布式的开发工作提供了便利。所以基于上述Java语言的特性和优点,本系统的后端开发工作选择Java语言来实现,按照面向对象的软件工程方法来开发。

2.2 SpringBoot框架

SpringBoot框架是在2014年发布一个由Pivotal团队研发的开源的轻量级框架。和以往普遍使用的Spring框架相比,SpringBoot框架拥有和Spring框架相同的功能与特性,但是却极大的简化了Spring框架原本繁琐复杂的配置步骤。
SpringBoot的出现让开发人员能够集中精力在软件开发上,而不是花费大量的时间在系统配置上,轻量级的框架让开发人员实现了敏捷开发。SpringBoot框架的主要原理,是通过使用main()函数的方法将Web应用体系结构内常用的各种服务配置统一打包放入Spring的容器内,开发人员能够独立创建Spring程序以及调用框架中现有的服务器。在进行系统开发时,开发人员无需再进行将应用程序放在各种服务器上才能运行的操作,只需要在SpringBoot框架中直接启动Web应用即可。在构建配置时,SpringBoot框架能够根据识别到的应用程序自动配置相应的Spring框架以及库,因此就省去了开发人员再通过编写XML文件来完成配置的大量工作,使得在项目开发之前所要进行的文件配置极大的简化,减轻了开发人员的额外工作量。

2.3 MyBatis框架

MyBatis是一种数据持久层的框架,该框架是基于java语言开发完成的。MyBatis的架构是由三层结构组成,分别是接口层、数据处理层以及支撑层。MyBatis框架不仅支持数据的存储过程功能以及SQL语句,还能够将其与对象进行耦合。MyBatis的工作流程主要是,首先加载配置文件后生成MappedStatement对象,然后调用MyBatis中的接口,找到用户ID相应的MappedStatement对象,处理层接收到这些数据后进行SQL相关处理,最后返回处理之后的结果。MyBatis框架能够将Java接口直接对应到相应SQL语句,所以可以直接执行,但是以往常用的ORM框架的步骤却比较复杂,需要将Java接口对应到相应的数据库表,然后对接口进行封装后才能够调用继续进行操作。数据库中复杂查询、存储、试图等功能,MyBatis也都能够使用,一行代码就能够直接运行SQL语句,编程也更加简单。

2.4 MySQL 数据库

MySQL 数据库是目前主流的关系型数据库系统之一,它支持在多种操作系统上运行并且提供多种 API 接口,支持多种开发语言,相对于 Oracle 等数据库来说,MySQL数据库的使用非常简单且具有功能强、成本低、使用简单、运行速度快、安全保密性强等优点,同时支持 SQL 结构化查询语言,SQL 查询功能的执行等操作,因此采用MySQL 数据库作为系统的数据库。

3、系统分析

3.1 可行性分析

3.1.1 经济可行性分析
系统在开发前也要评估其经济可行性,避免因开发成本过高、产品推广费用过高等经济不足的情况而导致项目中断或者失败。在本系统的开发过程中所使用的后端开发框架 SpringBoot 是免费开源的,以及免费开源的框架 MyBatis,软件开发中选择的开发工具是IDEA,IDEA中有免费的 Tomcat 服务器来使用,无需再花钱购买。在后期系统维护上面,当该系统需要进行功能迭代更新时,只需要按需求添加对应的功能模块即可,不会对其他模块的功能造成影响,功能模块之间的,耦合性较低,所以总的来说,系统从开发到后期的维护,不会造成很高的成本,在经济上是具有可行性的。
3.1.2 技术可行性分析
系统在开发的过程中所选用的技术与工具是否得当,影响着系统的最终实现能否成功,所以在选择上尤为重要。系统采用 Html、Css、Javascript 来进行前端页面开发,后台的开发语言选择 Java,创建 SpringBoot 工程来开发,数据库选择 Mysql,同时结合 Redis 作为本平台的存储系统。它占用内存比较小,适合中小公司采用。所以从技术开发的过程来说,这条开发路线是清晰可行的。

3.2 系统流程分析

要访问本系统,需要符合要求的身份,证明访问者身份的信息就是在登录界面需要填写的信息,其中有用户名,有密码。在登录界面,系统后台也有专门编写的安全验证机制,只有信息匹配的访问者才有资格进入系统。具体流程见下图。如果访问者提供的信息在数据库中没有记录,就表明该访问者没有权限,也就无法享受系统提供的服务。

在系统里面,任何填充的数据都要经过合法性验证,具体流程见下图。只有符合条件的数据才可以保存。

为了避免操作者大意误删数据,任何需要删除的数据,都需要反复确认,具体流程见下图。删除的数据将不会在页面中显示。

经过时间的改变,系统里面的很多数据也需要更新,更新时,同样需要检查更新的数据是否合法,具体流程见下图。只有判断符合要求的数据最终才可以保存。

(此处省略………………………………………………)

3.3 系统性能分析

用户使用系统,一是为了阅读需要的信息;二是为了享受系统提供的服务。因此一个质量较好的系统就更容易让用户频繁使用。而能够反馈系统的质量的信息就是系统的性能。常见的能够表示系统性能的指标有安全性,系统可扩展性,数据完整性等。接下来就对这些指标进行介绍。
3.3.1数据完整性
只要是系统中的数据,其长期保存在数据库里面,就要求其具备可靠性。这样才能发挥出数据具备的参考价值。一般来说,为了保证数据信息是准确的,并且可靠的,在数据处理上,包括录入数据,编辑数据等,都要求数据信息是完整登记的。同时,系统中的数据其自身需要具备完整性外,也要求数据之间产生的关系也要具备完整性。另外,在数据库中填充信息时,同样的信息应该以同样的方式出现在不同的表中。对于数据进行完整性定义,也是方便后期对数据的使用和查看。
3.3.2系统可扩展性
站在当前用户需求的角度考虑问题具有一定的局限性,由此设计的系统也一样。为了保护开发系统的财产,同时也为了让系统长远立足市场,系统开发人员就需要充分预留系统的空间,让系统在未来的日子里可以扩充功能,并进行更新和升级。这就是系统具备可扩展性的表现。

3.4 系统性能分析

达到如以下的性能需求指标,可以保证系统的安全性、可靠性、稳定性,需要:
(1)系统响应的精确性和实时性
这是本系统必要的性能。考虑到未来系统可能承受的工作量,需要能够承担得起企业级的信息处理需求。实时性是该系统的生命线,因此需采用软实时系统来进行保证。
(2)系统的开放性和系统的可扩充性
本系统是一个较为初期的一个雏形,以后势必会根据的海滨体育馆管理需求的扩大或转变。这就要求本系统需要提供足够的开放型和可扩充性,只要符合本系统的设计准则都可以将新的模块加入。通过这样的升级、维护来完成本系统后期的生命周期。
(3)系统的易用性和易维护性
开发的系统要求不论是熟悉或不熟悉计算机的人员都可以对系统进行有效的人机交互。因此提供给用户一个友好、漂亮的图形接口是非常重要的。这可以通过发一些纸质和实际的界面模型问卷调查来获得最佳的效果。此外,也考虑到维护本系统的操作人员,有效的手段的数据备份、管理和错误检测、恢复需要被提供给相关的人员。
(4)系统的响应速度
要求系统在任何情况下的平均响应速度达到秒级,具有软实时性。一是为了保证了系统的工作效率,二为了防止系统因同一时间段大量的用户登录系统而造成错误、瘫痪。

4、系统设计

4.1 系统结构

系统架构图属于系统设计阶段,系统架构图只是这个阶段一个产物,系统的总体架构决定了整个系统的模式,是系统的基础。系统的整体结构设计如图所示。

4.2 数据库设计

数据库设计是系统实现的基础,系统各个业务模块的功能最终都是通过对数据库进行操作来实现的,因此构建一个完善的数据库对系统的开发起着重要作用,合理的数据库结构设计能够充分满足系统的运行需求并能够适应未来一段时间内的扩展需要,本系统采用MySQL数据库作为系统数据库,采用Navicat对数据库进行操作,降低了操作的难度。
4.2.1 数据库概念模型设计
数据库概念模型设计的最终目标是建立系统数据库的 E-R 图,确认是否完全满足系统分析阶段中的需求,以便更好的进行系统开发,E-R 图由实体、属性、联系三个要素组成,根据系统分析的结果可知。





(此处省略………………………………………………)

4.2.2 数据库物理设计
在了解了表结构设计的常用概念后,接下来就需要使用前面绘制的E-R模型完成表结构的设计工作,并在数据库中创建数据表,并为各个数据表进行命名。以下就对设计的结果通过表格形式进行展示。

(此处省略………………………………………………)

5、系统实现



























.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
💖The Start💖点点关注,收藏不迷路💖
~~~~~~~~~~~~ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1137614.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Packet Tracer汉化系统学习:全面讲解每一步骤

让网络学习更轻松:手把手教你实现Packet Tracer中文界面 你是不是也曾在打开Cisco Packet Tracer时,面对满屏英文菜单和命令行提示感到头大?尤其是刚接触网络配置的学生或自学者,光是“ Router>enable ”、“ Switch(confi…

Qwen2.5-7B部署手册:高可用推理服务架构设计

Qwen2.5-7B部署手册:高可用推理服务架构设计 1. 引言:为何需要高可用的Qwen2.5-7B推理架构? 1.1 大模型落地的现实挑战 随着大语言模型(LLM)在企业级应用中的广泛渗透,单一节点部署已无法满足生产环境对稳…

Qwen2.5-7B自动摘要:长文档精简技巧

Qwen2.5-7B自动摘要:长文档精简技巧 1. 技术背景与问题提出 在信息爆炸的时代,长文本处理已成为自然语言处理(NLP)领域的重要挑战。无论是科研论文、法律合同还是企业报告,动辄数千甚至上万token的文档给人工阅读和信…

Qwen2.5-7B开源部署完整指南:支持8K生成长度配置

Qwen2.5-7B开源部署完整指南:支持8K生成长度配置 1. 引言 1.1 模型背景与技术趋势 随着大语言模型在自然语言理解、代码生成和多模态任务中的广泛应用,长上下文建模能力已成为衡量模型实用性的关键指标之一。阿里云推出的 Qwen2.5 系列 是当前最具代表…

诺亚财富汪静波:在通胀的现实里守住现金流,在通缩的未来里捕获红利

当下市场呈现出鲜明的“双重图景”:一边是通胀带来的生活成本上涨,一边是科技革命催生的通缩红利,投资者该如何平衡取舍?诺亚财富汪静波在2025第18届诺亚控股全球黑钻客户年会上给出明确路径——“在通胀的现实里守住现金流&#…

PCIe高速通道布局布线思路详解

PCIe高速通道布局布线实战指南:从理论到AI加速卡落地 你有没有遇到过这样的情况? 系统上电后,PCIe链路始终无法训练成功,眼图几乎闭合,误码率高得离谱。反复检查寄存器配置、BIOS设置都没问题——最后发现&#xff0c…

Qwen2.5-7B部署指南:混合精度推理配置最佳实践

Qwen2.5-7B部署指南:混合精度推理配置最佳实践 1. 背景与技术定位 1.1 Qwen2.5-7B 模型简介 Qwen2.5 是阿里云推出的最新一代大语言模型系列,覆盖从 0.5B 到 720B 参数的多个版本。其中 Qwen2.5-7B 是一个在性能与资源消耗之间取得良好平衡的中等规模…

开源大模型选型指南:Qwen2.5-7B在企业落地中的优势分析

开源大模型选型指南:Qwen2.5-7B在企业落地中的优势分析 1. 背景与选型挑战:为何关注Qwen2.5-7B? 随着大语言模型(LLM)在企业级应用中的快速渗透,如何从众多开源模型中选择适合自身业务需求的方案&#xff…

Qwen2.5-7B多模态扩展:文本与结构化数据联合处理

Qwen2.5-7B多模态扩展:文本与结构化数据联合处理 1. 引言:为何需要大模型的结构化数据理解能力? 随着大语言模型(LLM)在自然语言理解与生成任务中的广泛应用,传统以纯文本为中心的建模方式已逐渐显现出局限…

LED阵列汉字显示实验:共阴与共阳结构差异通俗解释

LED阵列汉字显示实验:共阴与共阳结构的本质差异解析你有没有遇到过这样的情况——明明代码写得没问题,字模也正确加载了,可LED点阵就是不亮、乱闪,甚至部分点亮?十有八九,问题就出在你没搞清楚手里的模块是…

Qwen2.5-7B与Qwen2性能对比:编程任务执行效率实测

Qwen2.5-7B与Qwen2性能对比:编程任务执行效率实测 1. 背景与选型动机 随着大语言模型在软件开发、自动化脚本生成和代码补全等场景中的广泛应用,模型在编程任务上的执行效率与准确性已成为开发者选型的核心考量。阿里云推出的 Qwen 系列模型持续迭代&am…

Qwen2.5-7B开源生态:社区贡献与协作指南

Qwen2.5-7B开源生态:社区贡献与协作指南 1. 背景与技术定位 1.1 Qwen2.5-7B 模型概述 Qwen2.5 是通义千问系列最新一代的大语言模型,覆盖从 0.5B 到 720B 的全尺寸模型家族。其中,Qwen2.5-7B 作为中等规模的主力模型,在性能、效…

Wallcraft 3.59.01| 最强4K超高清壁纸软件,动态4D壁纸

Wallcraft是一款专注于提供高质量、原创壁纸的应用程序,特别是其特色的动态4D壁纸。这款应用程序不仅提供了大量免费的4K超高清壁纸和炫酷背景,还特别推出了带有视差效果的动态超高清4K壁纸及视频壁纸。用户可以根据个人喜好选择并设置这些壁纸作为手机屏…

腾讯混元4B开源:256K上下文+混合推理黑科技

腾讯混元4B开源:256K上下文混合推理黑科技 【免费下载链接】Hunyuan-4B-Instruct 腾讯开源混元4B指令微调大模型,专为高效部署设计。支持256K超长上下文与混合推理模式,兼具快速响应与深度思考能力。在数学、编程、科学推理及智能体任务中表现…

小白友好教程:在Cursor接入GMI Cloud Inference Engine平台的API

GMI Cloud Inference Engine 是全球 AI 模型统一接入与在线使用的“高性能推理引擎平台”,底层搭载 H100/H200 芯片,集成全球近百个最前沿的大语言模型和视频生成模型,如 Minimax、DeepSeek、GPT OSS、Qwen、Kling 等,为 AI 开发者…

Qwen2.5-7B长文本处理:128K上下文实战应用案例

Qwen2.5-7B长文本处理:128K上下文实战应用案例 1. 引言:为何需要长上下文大模型? 随着大语言模型在企业级和科研场景中的深入应用,传统8K~32K token上下文长度的限制已难以满足复杂任务需求。文档摘要、法律合同分析、代码库理解…

24l01话筒硬件引脚功能解析及电路设计要点

如何打造一个高信噪比的“24l01话筒”?从芯片选型到PCB布局的实战全解析你有没有遇到过这样的情况:花了一周时间焊好电路、调通代码,满怀期待地打开无线麦克风——结果传回来的不是清晰人声,而是一串“咔哒咔哒”的爆噪声&#xf…

Qwen2.5-7B支持哪些语言?多语种输出测试与调用指南

Qwen2.5-7B支持哪些语言?多语种输出测试与调用指南 1. 技术背景与核心价值 1.1 Qwen2.5 系列模型的技术演进 Qwen2.5 是阿里云推出的最新一代大语言模型系列,覆盖从 0.5B 到 720B 参数的多个版本。其中 Qwen2.5-7B 作为中等规模模型,在性能…

Qwen3思维引擎2507:30B参数AI推理大进化

Qwen3思维引擎2507:30B参数AI推理大进化 【免费下载链接】Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/Qwen/Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 导语:Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507正式发布,通过三个月的技术…

基于图像处理的水果表面缺陷质量检测:用于缺陷水果分选的机器学习算法研究(Matlab代码实现)

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…