基于Web的社区活动志愿者报名服务管理系统-优快云博客

已开发项目效果实现截图

同行可拿货,招校园代理

在这里插入图片描述

开发技术

同行可拿货,招校园代理 本系统（程序+源码+数据库+调试部署+讲解）同时还支持java、ThinkPHP、Node.js、Spring Boot、SSM、Springcloud 带文档1万字以上有源码程序和表结构sql文档,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
本系统还支持springboot/laravel/express/nodejs/thinkphp/flask/django/ssm/springcloud 微服务分布式等框架,同行可拿货,招校园代理
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
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)
采用 SpringBoot 框架进行后端设计和开发，以确保平台的稳定性和可扩展性。使用 Idea 开发工具和 MVC 模式，实现前后端分离，提高开发效率和代码可维护性。使用 MySQL 数据库对数据进行存储和管理，保障数据的安全性和可靠性。使用测试工具通过对平台进行功能测试、性能测试和用户体验测试，发现并修复系统中的缺陷，优化系统性能。采用 Maven 等项目管理工具来创建系统项目并管理依赖，保证项目结构的规范与依赖的有效管理

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

采用B/S架构实现浏览器端统一访问，解决传统C/S架构需安装客户端的痛点。后端使用Spring Boot框架集中处理业务逻辑，前端基于Vue.js+Element UI构建组件化界面，降低跨平台适配开发成本。本系统基于B/S结构模式，采用idea开发环境，Java语言，建模工具Visio，以及关系型数据库MySQL。系统采用前后端分离的模式进行开发。前端开发负责页面的编写及数据的渲染。后端开发负责提供API（接口）。前后端采用指定的API接口进行交互。使用MySQL数据库，设计实体-联系图和数据表格，用于更好的存储和管理数据信息的数据仓库。通过使用关键技术研发本系统，并根据需求分析得出用户的主要需求，设计与实现本系统的功能模块。再通过系统测试，主要是功能测试，对系统进行纠错和改进，完善系统的不足之处，使得最后设计出的系统更能够符合使用者的需求。