【2025】springboot图书商城推荐系统(源码+文档+调试+答疑)

目录

一、整体目录(示范):

文档含项目技术介绍、E-R图、数据字典、项目功能介绍与截图等

二、运行截图

三、代码部分(示范):

四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、主要技术介绍:

六、项目调试学习(点击查看)

七、项目交流


关于SpringBoot在线图书销售平台的研究思路,从以下几个方面进行阐述:

一、研究背景与意义

背景

  • 随着互联网的普及和电子商务的快速发展,网上购物已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。图书作为重要的知识传播载体,其销售模式也逐步向线上转移。
  • 传统的线下图书销售模式已无法满足现代人的需求,存在地域限制、库存成本高、管理难度大等问题。

意义

  • 便捷性提升: 用户可以随时随地进行图书购买,提高了购物的便捷性和效率。
  • 成本降低: 通过线上销售,可以节省大量的人力、物力和财力,降低销售成本。
  • 市场扩展: 打破了地域限制,使得图书销售市场更加广阔。
  • 推动行业发展: 促进了图书行业的信息化、网络化发展,提高了行业的整体竞争力。

二、研究现状

  • 国内外现状: 目前,国内外已有不少在线图书销售平台,如当当网、亚马逊图书、淘宝天猫等。这些平台在功能、用户体验、安全性等方面取得了一定的成果,但也存在一些问题,如界面不友好、功能不完善、个性化推荐不足等。
  • 技术趋势: 随着SpringBoot等现代Web开发框架的兴起,以及大数据、人工智能等技术的不断发展,为在线图书销售平台提供了更强大的技术支持。

三、研究目标

  • 设计并实现一个基于SpringBoot的在线图书销售平台,该平台应具备以下特点:
    • 功能完善: 包括用户管理、书籍管理、订单管理、支付管理、评论管理等功能。
    • 用户体验良好: 界面友好、操作简便、响应速度快。
    • 安全性高: 数据加密、用户身份验证、防止SQL注入等安全措施完善。
    • 个性化推荐: 根据用户的购书历史记录,提供个性化的书籍推荐。

四、研究内容与方法

研究内容

  1. 需求分析: 通过用户访谈、问卷调查等方式,收集用户对在线图书销售平台的需求信息,并进行整理和分类。
  2. 系统设计: 根据需求分析结果,进行系统设计,包括数据库设计、界面设计、功能设计等。
  3. 系统实现: 使用SpringBoot框架进行后端开发,结合MySQL数据库进行数据存储,使用HTML、CSS、JavaScript等技术进行前端开发。
  4. 系统测试: 对系统进行全面的测试,包括单元测试、集成测试、性能测试等,确保系统的稳定性和可靠性。

研究方法

  • 文献研究法: 通过查阅相关文献,了解国内外在线图书销售平台的研究现状和发展趋势。
  • 问卷调查法: 设计问卷,收集用户对在线图书销售平台的需求和意见。
  • 实地观察法: 对现有的在线图书销售平台进行实地观察,分析其优缺点。

五、研究思路总结

  1. 明确研究背景与意义:阐述在线图书销售平台的重要性和研究价值。
  2. 分析研究现状:了解国内外在线图书销售平台的发展现状和技术趋势。
  3. 确定研究目标:明确要设计并实现的在线图书销售平台的功能和特点。
  4. 细化研究内容与方法:具体规划需求分析、系统设计、系统实现和系统测试等研究步骤和方法。
  5. 执行研究计划:按照研究计划逐步推进研究工作,确保研究目标的顺利实现。

通过以上研究思路,可以系统地开展SpringBoot在线图书销售平台的研究工作,为图书行业的信息化、网络化发展做出贡献。

一、整体目录(示范):

该项目含有源码、文档、PPT、图文修改教程、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、相关文档模板等学习内容。

二、运行截图

三、代码部分(示范):

注册较验代码:

// 注册
			async register() {
				if((!this.ruleForm.yonghuzhanghao) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户账号不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length<8)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能小于8`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.yonghuzhanghao.length>12)){
					this.$utils.msg(`用户账号长度不能大于12`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.mima) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`密码不能为空`);
					return
				}
                if(`yonghu` == this.tableName && (this.ruleForm.mima!=this.ruleForm.mima2)){
                    this.$utils.msg(`两次密码输入不一致`);
                    return
                }
				if((!this.ruleForm.yonghuxingming) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`用户姓名不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.nianling&&(!this.$validate.isIntNumer(this.ruleForm.nianling))){
					this.$utils.msg(`年龄应输入整数`);
					return
				}
				if((!this.ruleForm.schoolname) && `yonghu` == this.tableName){
					this.$utils.msg(`学校名称不能为空`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.shouji&&(!this.$validate.isMobile(this.ruleForm.shouji))){
					this.$utils.msg(`手机应输入手机格式`);
					return
				}
				if(`yonghu` == this.tableName && this.ruleForm.youxiang&&(!this.$validate.isEmail(this.ruleForm.youxiang))){
					this.$utils.msg(`邮箱应输入邮件格式`);
					return
				}
				await this.$api.register(`${this.tableName}`, this.ruleForm, this.emailcode);
				this.$utils.msgBack('注册成功');;
			}
		}
	}
</script>

推荐算法代码

//智能推荐商品业务步骤
1.获取当前用户信息
2.判断当前是否有收藏信息
3.如有收藏信息按收藏推荐信息推荐,无推荐信息默认按点击次数

//================以下是相关类和方法==============
//商品信息后端接口类
com.controller.ShangpinxinxiController

/**
 * 商品信息前端智能排序
 */
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/autoSort")
public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinxinxiEntity shangpinxinxi, HttpServletRequest request,String pre){
	EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinxinxiEntity>();
	Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
	Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
	boolean flag = false;
	String isRecommend =(String) params.get("isRecommend");
	if("1".equals(isRecommend)){ //是否推荐
		String  userId =  (String) params.get("userId");
		YonghuEntity user = yonghuService.selectById(Long.valueOf(userId));
		params.remove("isRecommend");
		params.remove("userId");
		StringBuffer refIds = new  StringBuffer();
		List<StoreupView>  storeupList = storeupService.selectListView(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("userid",userId));
		if(storeupList!=null && storeupList.size()>0){
			for(StoreupView storeupView: storeupList){
				refIds.append(storeupView.getRefid()+",");
			}
			flag =true;
			ew.in("id",refIds.toString());
		}
	}
	Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
	while (it.hasNext()) {
		Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
		String key = entry.getKey();
		String newKey = entry.getKey();
		if (pre.endsWith(".")) {
			newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
		} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
			newMap.put(newKey, entry.getValue());
		} else {
			newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
		}
	}
	params.put("sort", "clicknum");
	params.put("order", "desc");
	PageUtils page = shangpinxinxiService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinxinxi), params), params));
	return R.ok().put("data", page);
}



//收藏表后端接口
com.controller.StoreupController
/**
 * 收藏表后端保存方法 
 */
@RequestMapping("/save")
public R save(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
	storeup.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
	//ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
	storeup.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
	storeupService.insert(storeup);
	return R.ok();
}

/**
 * 收藏表删除方法
 */
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
	storeupService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
	return R.ok();
}




四、数据库表(示范):

数据库表有注释,可以导出数据字典及更新数据库时间,欢迎交流学习

五、主要技术介绍:

系统使用Java作为编程语言,后端使用Spring Boot框架技术,前端使用Vue、JavaScript、CSS、数据库使用MySQL。技术路线如下:

1. 后端技术选择:

   使用Spring Boot作为基础框架,简化开发流程,提高开发效率。

   使用Spring MVC作为Web框架,处理HTTP请求和响应。

   使用Spring Data JPA进行数据库操作,简化数据库访问和管理。

   使用Spring Security进行权限管理和用户认证。

2. 前端技术选择:

   使用VUE、CSS和JavaScript进行页面开发。

   使用Vue.js等前端框架进行页面交互和数据展示。

   使用AJAX进行与后端的数据交互。

3. 数据库设计:

   使用MySQL进行数据库存储数据。

软件开发环境及开发工具:

操作系统:Windows 11、Windows 10、Windows 8、Windows 7

开发语言:Java

使用框架:ssm

开发工具:IDEA(2020版)/MyEclipse(2017)/Eclipse、Vs Code

数据库:MySQL 5.6以上

数据库管理工具:Navicat

JDK版本:Java 1.8

Maven:apache-maven 3.6.1-bin

Tomcat:apache-tomcat-7.0.88

六、项目调试学习点击查看

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八、项目交流

一、数据采集与预处理模块 多源数据采集 图书元数据:采集图书基本信息(ISBN、书名、作者、出版社、分类、出版时间、简介、封面图片等) 用户行为数据:收集用户借阅记录、购买历史、浏览时长、评分(1-5 星)、收藏、评论、分享等行为 外部关联数据:整合图书分类体系(中图法分类)、作者关联信息、出版社信息、用户社交关系等 采集方式:通过图书馆管理系统接口对接、网站爬虫、日志文件导入等方式获取数据 数据预处理 数据清洗:处理缺失值(如补全部分图书的分类信息)、异常值(如不合理的评分、超长时间的借阅记录)、重复数据 格式标准化:统一日期格式、图书分类编码、评分量表等 特征提取:从文本信息(图书简介、评论)中提取关键词(使用 TF-IDF),生成图书内容特征向量 数据转换:将用户 - 图书交互数据转换为适合推荐算法的矩阵形式,通过 MapReduce 进行分布式处理 二、分布式数据存储模块 Hadoop 生态存储架构 HDFS:存储海量原始数据(如历史借阅记录、图书全文扫描件、用户行为日志文件) HBase:存储结构化与半结构化数据(如用户信息表、图书信息表、实时借阅记录),支持高并发读写 MongoDB:存储非结构化数据(如图书长评论、用户生成内容) Redis:缓存热门推荐结果、用户近期行为数据、高频访问的图书信息,提升响应速度 数据管理功能 数据分区:按时间(如年度分区)、图书分类、用户群体对 HDFS 中的数据进行分区存储 数据备份:通过 HDFS 的副本机制实现数据高可用,定期生成关键数据的备份 元数据管理:使用 Hive Metastore 管理数据仓库的元数据,支持 SQL-like 查询 三、推荐算法与计算模块(核心) 基于协同过滤的推荐 基于用户的协同过滤:利用 MapReduce 实现大规模用户相似度计算(如皮尔逊相关系数),为目标用户推荐相似用户喜欢的图书 基于
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