java385_springboot-vue.js考研信息服务平台-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abo2022/article/details/142893189

系统实现截图

在这里插入图片描述

技术介绍

系统后端选择Spring Boot框架，该框架基于Java，支持快速开发、微服务架构，且易于部署。Spring Boot广泛应用于企业级应用中，稳定性和性能都得到了验证。结合MyBatis作为持久层框架，可以简化数据库操作，提高数据处理效率。这套技术栈既符合现代Web应用开发的趋势，也满足了系统对后端技术的要求。

开发工具：IDEA 或者eclipse都支持
jdk版本:jdk1.8+
编程语言: java
框架支持：springboot/ssm/srpingcloud微服务分布式
数据库: mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog都可以
前端：vue.js+ElementUI
研究如何通过Spring Boot实现系统的快速开发和部署，利用Vue构建动态的前端页面，以及如何通过MySQL进行高效的数据管理和查询。
探索如何设计一个用户友好、响应迅速的系统界面，确保系统后端逻辑的高效和稳定性。

开发核心技术介绍：

在系统开发基础上，选择了Windows 10操作系统、Java编程语言和MySQL数据库，以及IDEA软件作为开发环境。这一选择基于对当前技术发展趋势的理解和对系统需求的分析，旨在利用这些成熟的技术和工具，提高开发效率，确保系统的稳定性和可扩展性。
Spring封装了很多的java类库文件，在开发过程中，不需要写太多复杂的类文件，只需要引用spring这个框架，就可以完成快速开发的需要，所以Java编程的逻辑代码就变得比较清晰，各层之间的解耦性也比较强，可重用性也得到了很好的发挥，使得开发难度也更加轻松容易，它的主要两个特性就是依赖注入、面向接口思想；（AOP）切面思想；
MySQL还具备良好的可视化管理工具[8]，MySQL Workbench，这些工具不仅提供了数据库设计、开发、管理和维护的全套解决方案，还能通过图形界面使数据库的管理变得简单易操作。这对于系统的开发和维护来说，意味着可以更高效地进行数据库的设计优化和日常管理，确保系统的稳定运行和数据的准确性。。

Java具有典型的继承、封装多态特征，可以使用类和接口，并进行输入输出数据流，支持多线程和反射、以及网络编程。Java语言的多态提供方法中的和复写，Java语言不仅仅可以支持后台框架的开发，也可以与web前端进行融合，支持常用的HTML标签和css、js、vue、node.js融合，开发出功能完备的公司应用开发。
Node.js是一种基于Chrome V8 JavaScript引擎的JavaScript运行环境，使得JavaScript能够在服务器端运行

Vue免除了Javascript的dom操作，可以更快速的完成数据绑定。Vue实现了MVVM框架，通过后台的模型进行业务逻辑的处理，并将数据绑定到视图层中，在视图层绑定显示控件，将Model对象的数据绑定到页面控件中，实现数据的自动同步。当Model数据改变时，View页面可以根据数据自动发生改变。

核心代码部分展示

协同过滤算法是一种广泛应用于推荐系统的算法，特别适合处理那些基于用户行为和偏好来提供个性化推荐的场景

/**
 * 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());
    }

    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));
                }
            }
        }

代码执行流程

Controller层的数据主要是通过调用Service层进行处理，并得到结果，然后对结果进行保存，可以分析结果数据，判断结果是否符合预期，最终将信息返回到View层中。在接口层也需要先定义功能实现的类，并定义接口的参数和返回值，比如数据库的增删改查，数据统计，数据分类处理。在接口实现类中对接口方法进行具体的实现，在方法实现中调用Dao层的方法，并传入对应的参数，得到结果后返回信息到Controller层中。

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