vue基于Springboot框架网上电子书店商城好书推荐管理系统 - 教程

news/2025/9/20 11:52:14/文章来源:https://www.cnblogs.com/yxysuanfa/p/19102221

目录

  • 前言-本系统介绍
    • 已开发项目效果实现截图
    • 开发技术详细介绍
  • 核心代码参考示例
    • 1.建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】
    • 2.计算目标用户与其他用户的相似度
    • 系统测试
    • 总结
    • 源码获取详细视频演示或者查看其他版本:文章底部获取博主联系方式!

前言-本系统介绍

该系统的图形用户界面设计简洁明了,同时还提供了详细的操作指南,使得用户可以更加轻松地进行操作。同时系统功能非常齐全,随着经济的发展,互联网络时代也在飞速进步,每个行业都在努力发展现在先进技术,通过这些先进的技术来提高自己的水平和优势,系统在设计过程中,运用了面向对象的设计理念,将系统的一些功能封装,实现了多个位置的重用

开发工具:IntelliJ IDEA,VScode;数据库管理软件:Navicat;开发技术框架:MyBatis,Spring Boot,Vue;采用B/S架构,使用Maven作为项目管理工具前后端分离项目使用vue.js+ElementUi+Springboot+Mysql做整合开发 ,前端页面数据处理传输以及页面展示使用Vue技术`
JDK版本不限,最低jdk1.8
技术栈:JAVA+Mysql+Springboot+Vue+Maven
数据库工具:Navicat/SQLyog都可以
数据库:mysql (版本不限)

已开发项目效果实现截图

本系统还支持nodejs/php/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

开发技术详细介绍

此系统的设计、实现需要结合各种约束要求,以此判定所运用的技术是否符合条件。本系统开发所使用的技术较为成熟,基本具备开发要求,各类条件完善,以目前所确定的技术预估是能在整个开发规范时间完成此项目Vue易学易上手,比Augular更加容易入手,提供更简易的API和更加规范的解释文档,它的目的是使其通过简单的API实现数据绑定。组件是它最大特性也是最强大之处,可以进行自由构成视图组件,拓展HTML元素。Vue单页是由路由和组件构成,路由明确路径,组件与路由相结合,实现页面跳转。以上特点可以使其应付各类规模的应用。SpringBoot是全新一代的Spring框架,不过依旧是Spring框架,主要是为了优化应用配置的搭建,可以把一些日常使用更频繁的第三方依赖进行整合,它的关键功能就是通过Maven工程来简化开发中对于XML的配置工作,帮助我们自动配置,减少不必要的的工作量,开箱即用,节省时间,给我们提供了很多便捷的组件
IntelliJ IDEA是一款由JetBrains公司推出的集成开发环境(IDE),专门针对Java开发而设计。作为业界领先的Java开发工具之一,IntelliJ IDEA提供了丰富的功能和工具,帮助开发者提高开发效率和质量。其强大的代码编辑器支持智能代码补全、语法高亮、代码导航等功能,让开发者可以更快速地编写和修改代码。此外,IntelliJ IDEA还集成了各种调试工具和版本控制系统,方便开发者进行代码调试和团队协作
Java语言的诞生。它采用了标准的结构化方法设计程序代码,在继承与扩展方面做了很多工作。该编程语言应用广泛,其跨平台、可移植性、安全性和可靠性等特点使其成为一种不可或缺的工具。Java作为一种优秀的生态系统,拥有众多高效稳定的开源框架和库,为开发人员提供了快速构建应用程序的有力支持。

核心代码参考示例

1.建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】

协同过滤算法代码如下(示例):

/**
* 协同过滤算法
*/
public UserBasedCollaborativeFiltering(Map<
String, Map<
String, Double>
> userRatings) {
this.userRatings = userRatings;
this.itemUsers = new HashMap<
>();
this.userIndex = new HashMap<
>();
//辅助存储每一个用户的用户索引index映射:user->index
this.indexUser = new HashMap<
>();
//辅助存储每一个索引index对应的用户映射:index->user
// 构建物品-用户倒排表
int keyIndex = 0;
for (String user : userRatings.keySet()) {
Map<
String, Double> ratings = userRatings.get(user);
for (String item : ratings.keySet()) {
if (!itemUsers.containsKey(item)) {
itemUsers.put(item, new ArrayList<
>());
}
itemUsers.get(item).add(user);
}
//用户ID与稀疏矩阵建立对应关系
this.userIndex.put(user,keyIndex);
this.indexUser.put(keyIndex,user);
keyIndex++;
}
int N = userRatings.size();
this.sparseMatrix=new Long[N][N];
//建立用户稀疏矩阵,用于用户相似度计算【相似度矩阵】
for(int i=0;i<
N;i++){
for(int j=0;j<
N;j++)
this.sparseMatrix[i][j]=(long)0;
}
for(String item : itemUsers.keySet()) {
List<
String> userList = itemUsers.get(item);
for(String u1 : userList) {
for(String u2 : userList) {
if(u1.equals(u2)){
continue;
}
this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]+=1;
}
}
}
}
public double calculateSimilarity(String user1, String user2) {
//计算用户之间的相似度【余弦相似性】
Integer id1 = this.userIndex.get(user1);
Integer id2 = this.userIndex.get(user2);
if(id1==null || id2==null) return 0.0;
return this.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());
}

2.计算目标用户与其他用户的相似度

public List<
String> recommendItems(String targetUser, int numRecommendations) {
// 计算目标用户与其他用户的相似度
Map<
String, Double> userSimilarities = new HashMap<
>();
for (String user : userRatings.keySet()) {
if (!user.equals(targetUser)) {
double similarity = calculateSimilarity(targetUser, user);
userSimilarities.put(user, similarity);
}
}
// 根据相似度进行排序
List<
Map.Entry<
String, Double>
> sortedSimilarities = new ArrayList<
>(userSimilarities.entrySet());
sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));
// 选择相似度最高的K个用户
List<
String> similarUsers = new ArrayList<
>();
for (int i = 0; i < numRecommendations; i++) {
if (i < sortedSimilarities.size()) {
similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());
} else {
break;
}
}
// 获取相似用户喜欢的物品,并进行推荐
Map<
String, Double> recommendations = new HashMap<
>();
for (String user : similarUsers) {
Map<
String, Double> ratings = userRatings.get(user);
for (String item : ratings.keySet()) {
if (userRatings.get(targetUser)!=null &&
!userRatings.get(targetUser).containsKey(item)) {
recommendations.put(item, ratings.get(item));
}
}
}

系统测试

系统测试是一项人工或自动化的过程,主要是对系统的功能进行测试,确定测试的实际结果与预期的结果之间的差异。在开发的系统还没有正式的使用之前,为了确保该系统能够满足各种需求,必须对其进行全面的系统测试,以验证其功能是否符合预期并正常运行[15]。功能需求就是系统在功能上的需求,对用户来说功能需求最为现实,而用户使用软件的最大原因之一恰恰就是软件能满足用户使用需求,能帮助用户实现一些具体功能,这样就节约了时间和提高了效率。只有正视需求分析的重要性,才能让开发出来的软件产品满足客户的需求。在软件刚开始开发的时候,需要对用户进行需求调研,了解系统功能和用户需求,归纳和分析,写出系统需求文档,以规范开发工作,提高开发效率

总结

本课题按软件工程的要求设计与实现了整个系统,即可行性计划、需求分析报告、总体计划设计、总体设计和自动化测试过程。经开发与测试,其功能基础符合要求。该系统软件的关键是探索系统软件的开发环境,编程语言等核心技术,系统软件数据库查询的基本结构以及系统流程图程序模块的详细分析。四年时光转瞬即逝,当开始写这篇论文的时候,我才意识到自己要毕业了,这篇论文是一次自检,也是一次我对自己的“查重”。在这里快乐地学习了四年,足够让我恋恋不舍。很感谢母校为我们学员们提供了一个良好的学习环境。在大学生活中我感受到了家一样的氛围,结交了很多很多同学朋友,认识了大量的优秀老师,这四年的校园生活让我受益匪浅,终身难忘

源码获取详细视频演示或者查看其他版本:文章底部获取博主联系方式!

需要成品或者定制,加我们的时候,不满意的可以定制
文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善,本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试

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/908306.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

YOLO进阶提升 4训练准备与数据处理

进阶提升 4训练准备与数据处理 核心概念参数配置:训练前需指定数据路径和预训练模型权重。 迁移学习:利用已有的预训练模型作为初始化,提高收敛速度和效果。 数据加载(DataLoader/Generator):分批按需读取,避免…

YOLO进阶提升 5标注与配置

进阶提升 5标注与配置 核心概念数据标注 (Labeling):通过工具(如 LabelMe)对图像中的目标进行框选或分割,生成 JSON 格式的标注文件。 配置文件 (Config):定义模型结构、类别数、路径等关键信息,使训练过程与任…

【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE/EI/Scopus三检护航!人工智能+自动化控制+人文社科+遥感+地理信息+视觉领域国际会议征稿启动,硕博生速来! - 教程

【学术会议前沿信息|科研必备】IEEE/EI/Scopus三检护航!人工智能+自动化控制+人文社科+遥感+地理信息+视觉领域国际会议征稿启动,硕博生速来! - 教程2025-09-20 11:43 tlnshuju 阅读(0) 评论(0) 收藏 举报pre {…

YOLO进阶提升 3YOLOv4 改进

进阶提升 YOLOv4 改进 核心概念YOLOv4:YOLO 系列的重要升级版本,目标是在保证高精度的同时,让普通 GPU 用户也能训练。 迁移学习:利用在大规模数据集上训练好的模型参数,作为新任务的初始化,提高小数据集上的表…

解码C语言位字段

一、位字段的定义 位字段允许在结构体中按 位(bit) 为单位分配成员空间,用于紧凑存储布尔标志或小范围整数值,节省内存。常用于硬件寄存器操作、协议数据解析等场景。 二、位字段的语法 1. 基本声明 struct 结构体…

Sql Server 多层嵌套事务的执行结果

在标准的事务模型中,嵌套的内部事务的“提交”在外层事务失败时是无效的。所有操作,包括内部事务的操作,都将被回滚。数据库事务处理的核心概念:在标准的事务模型中,嵌套的内部事务的“提交”在外层事务失败时是无…

深入解析:数据库入门实战版

pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", "Monaco", "Courier New", …

es入门

es的概念 Es,全称ElasticSearch,是一个开源的分布式搜索引擎,底层基于 Lucene 实现。 es和传统db数据库的对应关系传统Db ElasticSearch数据库(database) 索引(index)表(tables) 类型(types)行(rows) 文档(documents…

YOLO进阶提升 1YOLOv2 改进

进阶提升 1YOLOv2 改进 核心概念YOLOv2:YOLO 的第二代版本,重点提升检测精度,同时保持实时速度。 Darknet-19:YOLOv2 使用的主干网络,由 19 层卷积层组成,借鉴 VGG 小卷积核设计。 Anchor Boxes(先验框):通过…

C# Avalonia 15- Animation- AnimationPlayerTest

C# Avalonia 15- Animation- AnimationPlayerTest自己实现一个AnimationPlayer类 AnimationPlayer类public partial class AnimationPlayer : ObservableObject{private readonly DispatcherTimer timer;private DateT…

Windows电脑快捷键

Windows电脑快捷键tab 用于切换菜单,以及在编写文本时空四个格子 功能键shift 控制键Ctrl win键 用于打开菜单 组合ctrl+shift=切换输入法 ctrl+shift+esc=打开任务管理器 alt+fn+f4=撤销当前窗口 Ctrl+C=复制 ctrl+S…

基于Python+Vue开发的体育场馆预约管理系统源码+运行步骤

项目简介该项目是基于Python+Vue开发的体育场馆预约管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习…

JSONArray集合根据某个字段查询对象

JSONArray list = new JSONArray(); JSONObject json1 = new JSONObject(); json1.put("code","10086"); json1.put("name","张三"); list.add(json1); JSONObject json2 = n…

详细介绍:Parasoft C/C++test 针对嵌入式开发的内存错误检测解决方案

详细介绍:Parasoft C/C++test 针对嵌入式开发的内存错误检测解决方案pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: &q…

[WC2006] 水管局长

显然,这道题需要维护一棵最小生成树,支持动态删边,查询链上最大值。查询链上最大值可以倍增维护,但是本题 \(n\) 较小,直接暴力往上跳也是可过的。 接下来就是如何动态维护最小生成树的问题了。对于一般图的最小生…

02-Media-7-uvc.py 应用软件解码的USB摄像头(UVC)捕获视频并显示的程序

02-Media-7-uvc.py 应用软件解码的USB摄像头(UVC)捕获视频并显示的程序pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: &…

YOLO入门理解 3YOLOv1 思路与细节

入门理解 YOLOv1 思路与细节 核心概念YOLOv1:第一个提出端到端单阶段目标检测的模型,将检测任务转化为回归问题。 网格划分 (SS):输入图像被划分为固定网格,每个网格负责预测落在其中心的物体。 候选框 (Bounding…

完整教程:Qt开发经验 --- qmake执行系统命令(15)

pre { white-space: pre !important; word-wrap: normal !important; overflow-x: auto !important; display: block !important; font-family: "Consolas", "Monaco", "Courier New", …

YOLO入门理解 评估指标

入门理解 评估指标 核心概念IoU(Intersection over Union):预测框与真实框的交并比,用来衡量检测结果是否准确。 Precision(精度):正确预测为正例的比例(TP / (TP + FP))。 Recall(召回率 / 查全率):实际…

清除win+r“运行”对话框中的历史记录

方法一:通过“文件夹选项”清除 按下 Win + R键打开“运行”对话框。 输入 control folders后回车,打开“文件夹选项”(Win 10+版本为“文件资源管理器选项”)。在“常规”选项卡下,找到“隐私”部分。 点击“清除…