【附源码】新能源充电桩管理系统(源码+数据库+毕业论文+答辩ppt)java开发springboot+vue框架javaweb，可做计算机毕业设计或课程设计-优快云博客

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项目运行演示

java基于协同过滤的视频智能推荐系统springboot

项目功能简介

新能源充电桩管理系统(源码+数据库+毕业论文+答辩ppt)java开发springboot+vue框架javaweb，可做计算机毕业设计或课程设计

本系统分为用户、普通管理员、管理员3个角色

（1）用户
1. 注册并登录系统，进入用户操作界面；
2. 查看充电桩位置、状态、功率等信息，可收藏常用充电桩；
3. 浏览公告资讯，了解充电服务相关通知与政策；
4. 提交充电预约申请，锁定充电桩使用时段；
5. 充电过程中查看实时进度；
6. 查询历史充电记录；
7. 提交充电桩故障报修信息，跟进维修进度。

（2）普通管理员
1. 登录系统，进入专属操作界面；
2. 维护充电桩信息，监控实时运行状态，支持查询、添加、修改、删除数据；
3. 处理用户充电预约申请，协调充电桩使用时段；
4. 跟踪充电进程，统计并留存历史充电记录，支持查询功能；
5. 接收用户故障反馈，核实并登记报修信息；
6. 对接运维资源，记录维修进度与结果，推进故障设备恢复。

（3）管理员
1. 登录系统，校验账号、密码及角色权限；
2. 管理用户信息，可查询、添加、修改、删除用户数据，支持批量删除与条件筛选；
3. 管理普通管理员，统筹其权限与信息；
4. 管控充电桩基础信息与运行状态；
5. 处理充电预约信息，统筹用户预约需求；
6. 管理充电信息与历史记录，跟踪充电数据；
7. 接收并处理用户报修申请，跟进维修流程；
8. 维护系统基础配置与运行参数；
9. 管理个人账号信息。

摘要

随着互联网视频内容的迅猛发展，传统的视频推荐方式逐渐暴露出一系列问题，包括推荐精度低、更新不及时、缺乏个性化等，导致用户体验差。这些传统方式无法高效地应对海量数据与复杂的用户需求，因此，设计并开发一套基于协同过滤技术的视频智能推荐系统成为迫切需求。该系统采用Springboot框架、Java语言和MySQL数据库等先进技术，并结合协同过滤算法,能够精准分析用户的兴趣爱好，基于用户的行为数据进行个性化视频推荐。用户可以轻松找到自己感兴趣的内容，并进行点赞、评论、收藏。本系统能够大幅提升视频推荐的精准性与用户满意度，为视频平台的个性化发展提供强有力的支持。

关键词：视频智能推荐系统；协同过滤算法；Springboot框架

1. 引言

1.1 选题的目的以及意义

随着互联网视频平台的日益发展，视频内容的数量急剧增加，用户需求也变得愈加多样化。而传统的基于协同过滤技术的视频智能推荐系统存在推荐精度低、更新不及时、缺乏个性化等问题，难以满足用户个性化的观看需求。因此，设计基于协同过滤技术的视频智能推荐系统，旨在提升推荐系统的处理效率和精确度，提供更加个性化的服务。

本课题通过利用Springboot框架，结合协同过滤算法，能够对用户的观看行为、兴趣偏好进行智能分析和处理，为用户推送符合其兴趣的视频内容。同时，通过高效的数据处理和分析，系统能够实时更新推荐结果，确保推荐内容的精准性和时效性。这不仅能够提升用户体验，也有助于视频平台提高用户粘性和活跃度。

此外，本课题所设计的系统可以为视频平台提供更加灵活的数据管理和统计分析功能，如热门视频、评论数和收藏数分析等，进一步促进平台内容的优化和管理。通过实现个性化推荐和精准的数据分析，本系统不仅能够满足用户需求，还能为视频平台的持续发展提供强有力的技术支持。

1.2 国内外研究现状

近年来，国内的视频智能推荐系统的研究与应用取得了显著进展。许多国内的视频平台逐渐采用大数据和机器学习技术来提升推荐系统的精准度。例如，腾讯视频和优酷等平台已经开始利用基于内容和协同过滤相结合的混合推荐算法，结合用户行为数据，如观看历史、点赞、评论等，进行个性化推荐。优点是系统能够基于大规模用户数据进行快速推荐，改善用户体验，但不足之处在于仍然受限于传统算法的推荐精度，尤其在冷启动问题上表现较差。另外，国内研究也关注大数据技术在推荐系统中的应用，如基于Apache Spark的分布式推荐系统。通过利用Spark的强大计算能力，能够高效处理海量数据，实现实时推荐，改善了传统推荐系统在处理大规模数据时的瓶颈。然而，现有的基于大数据技术的推荐系统仍然面临数据清洗和隐私保护等问题，需要进一步完善。

在国外，基于协同过滤技术的视频智能推荐系统的研究始于20世纪90年代，随着深度学习和大数据技术的不断发展，推荐系统的研究逐渐从传统的基于规则和内容的推荐，向更加智能化、个性化的方向发展。Netflix和YouTube等平台在视频推荐领域具有领先地位。Netflix推荐系统采用了混合推荐算法，结合协同过滤、矩阵分解和深度学习，显著提高了推荐的精准度。该系统的优点在于可以深度挖掘用户的潜在兴趣，但仍然面临着冷启动和数据稀疏性问题。此外，国外的研究也广泛应用了Spark等分布式计算框架来处理大规模数据，提高推荐系统的计算效率。例如，Apache Mahout和TensorFlow等工具已被用来实现大数据下的基于协同过滤技术的视频智能推荐系统。这些技术能够在大规模数据集上高效运算，提供快速的推荐服务，但其在实时推荐和个性化程度上的提升仍有待进一步优化。

总体来看，国内外的视频智能推荐系统在算法和技术框架方面已有较为成熟的应用，国内以大数据处理和算法的创新为主，国外则在深度学习和人工智能算法应用方面走在前列。国内平台目前倾向于结合传统推荐算法与大数据技术，而国外平台则更注重深度学习等前沿技术的研究与应用。

1.3 论文结构与章节安排

本文共分为七章，章节内容安排如下：

第一章：引言，主要介绍基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计领域研究的目的和意义，概述研究的现状。
第二章：关键技术，主要探讨和说明实现基于协同过滤技术的视频智能推荐系统的关键技术。
第三章：系统分析，主要从基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计的可行性、功能、性能等方面进行分析，为后续系统设计提供理论支持。
第四章：系统设计，主要对基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计功能模块、数据库进行功能设计。
第五章：系统实现，主要介绍了基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计功能、系统界面的实现。
第六章：系统测试，主要对基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计进行测试，验证功能完整性、稳定性和安全性，评估系统在实际运行中的性能表现。
第七章：结束语。

2. 开发工具及相关技术介绍

2.1 MySQL数据库简介

MySQL是一款非常流行的关系型数据库管理系统，它的出现一直都是佼佼者，它不仅功能非常强大，而且使用起来非常方便，并且MySQL的跨平台能力也很好，软件开发人员非常喜欢它的这些强大的优点。不同于其他关系型数据库，对于数据库的管理它有着自己的一套方案，通过对用户设定相应的权限和角色来达到对数据库的管理。由此可见，MySQL是一个能够适用于吞吐量高，可靠性高，效率高的一款数据库管理软件。

优点一：MySQL中对于不同身份的用户都设定其不同的权限来完成不同的业务逻辑，这使得MySQL在安全和完整性远远超出了其他关系型数据库。

优点二：对于那些动画、图形和声音的数据类型MySQL也可以支持，这说明多数据类型MySQL也是可以支持的。

优点三：MySQL还可以做到多个平台的开发，软件开发的多种编程语言都可以实现对MySQL数据库的操作。

2.2 协同过滤算法介绍

协同过滤算法是一种常用的推荐系统算法，它基于用户的历史行为数据或者项目的属性数据来计算用户之间的相似度，从而推荐给用户可能感兴趣的内容。协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于内容的协同过滤两种类型。基于用户的协同过滤算法是通过计算用户之间的相似度来推荐内容，即找到和目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的内容推荐给目标用户。基于内容的协同过滤算法是通过计算内容之间的相似度来推荐内容，即找到和目标内容相似的其他内容，然后将这些相似的内容推荐给用户。

2.3 Springboot框架

Spring Boot，作为Spring生态系统中一颗璀璨的明星，以其“约定优于配置”的核心理念，极大地简化了Java应用的开发、部署与管理流程。它并非是对Spring框架的颠覆，而是在其基础上进行了深度封装与优化，旨在快速搭建独立的、生产级别的Spring应用。Spring Boot通过自动配置功能，减少了大量繁琐的配置工作，让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现。同时，它集成了众多常用库，如数据库连接池、缓存、消息队列等，为开发者提供了一站式的解决方案。此外，Spring Boot还支持多种部署方式，无论是传统的WAR包部署，还是现代的容器化部署，都能轻松应对。因此，选择Spring Boot作为基于协同过滤技术的视频智能推荐系统的开发框架，不仅能够提升开发效率，还能确保系统的稳定性和可维护性。

2.4 Java语言

在网络编程领域，采用Java语言所进行开发的网络产品占有极大的比例，这与Java的易用性、灵活性等特点分不开的。首先，同大多数语言一样，Java语言是一种面向对象的语言，其封装性等功能使得程序编制更为灵活。其次，Java专门开发了针对网络编程的技术，即丰富的网络接口函数以及网络虚拟机工具。最后，Java语言与开发平台具有很好的融合性，通过Java开发的产品，与系统平台具有很好的融合性，从功能、风格上实现完美统一。另外，Java语言具有以下特点：

（1）Java语言具有简单通俗的特点，与大多数编程语言相比，Java语言取长补短，集成了封装性的优势，同时将不易理解的类继承、同名函数重载等概念进行舍弃，让程序员将更多的精力放在开发程序本身。

（2）同大多数语言一样，Java具有面向对象的特点，通过面向对象，实现对程序的封装，程序功能更为专一，抵御外界风险能力增强，同时保留面向对象的对外接口，使得程序的维护和函数调用简单方便。

（3）数据类型标准化。Java虽然具有多种的数据类型，但同大多编程语言一样，每种类型都有固定的定义，这使得不同语言的程序产品在调用数据的时候具有通用性，而不需要进行额外的数据类型转换。

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3.系统设计需求分析

3.1 可行性分析

3.1.1 技术可行性分析

本系统采取的是目前应用最广泛的程序进行技术的支持，主要的技术支持是Java语言，作为一个相当成熟的语言程序，在众多的软件开发中起着很大作用。而且用Java语言编辑出来程序可以直接运行，不需要借助其他的翻译器进行翻译。所以在技术方面是完全可以行的。

3.1.2经济可行性

从经济角度来看，采用基于协同过滤技术的视频智能推荐系统具有较高的性价比。Springboot作为开源技术，无需支付昂贵的许可费用，降低了系统开发和维护成本。通过大数据处理技术的应用，能够有效提升推荐系统的精准度和用户体验，进而增加用户活跃度和平台收益。虽然初期投入可能较大，但长远来看，系统的高效处理能力能够提升平台的运营效率，节省计算资源，并带来更高的商业回报，具备良好的经济效益。

3.1.3操作可行性

操作可行性也就是系统的可用性，一个系统的操作是否容易决定着这个系统的使用度，在系统的操作方面的设计都是采取简洁易懂的方式，操作的整个菜单界面整齐有序，所有的功能都有序的排列，不会出现重叠或者需要转换的现象，系统任何人都可以进行操作。

3.2 功能性需求分析

通过对应的功能做了需求分析以后该基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计各角色主要包括的功能说明如下：

用户角色功能如下：

注册登录：用户通过注册和登录功能，可以创建个人账户，享受个性化的推荐和服务。通过登录，用户可以管理个人信息、查看历史推荐、收藏视频、并获得个性化推荐内容。

系统首页：系统首页提供了多种功能模块，帮助用户快速找到感兴趣的视频内容。首页展示了推荐的视频、热门视频和公告资讯，用户可以通过关键词进行搜索，查看相关视频详情，进行点赞、收藏、评论操作。

热门视频：热门视频模块根据用户的观看行为和收藏数据进行推荐，通过协同过滤算法，展示用户可能感兴趣的内容。此外，用户还可以通过关键词搜索，快速找到自己喜欢的视频，并对其进行互动，包括点赞、收藏、评论等。

公告资讯：用户可以通过搜索功能找到相关资讯内容，并可以查看详细信息。用户同样可以对资讯进行点赞、收藏或评论。

个人中心：用户可以在个人中心查看和更新自己的信息，包括修改密码和管理收藏的内容。通过个人中心，用户可以方便地管理自己的账户信息、查看收藏历史以及更新个人设置，提升使用体验，还可以在视频信息界面上传发布视频内容。

管理员功能如下：

用户：管理员可以进行用户管理操作，包括添加新用户、删除不合规用户、查询用户信息和重置用户密码等。这些功能保证了平台用户的健康管理和安全运营。

热门视频：管理员可以查询平台上的热门视频，查看视频的详细信息、评论、点赞情况等，还可以对视频进行删除操作。

视频信息：管理员有权限发布视频内容，也可以查看不同用户分享和上传的视频内容，对视频进行审核。

视频分类：对视频信息进行分类管理。

系统管理：管理员负责资讯公告资讯、轮播图管理以及资讯的分类管理。这些功能允许管理员编辑和更新平台的资讯内容以及轮播图信息，确保用户获取到最新和相关的资讯内容。

个人中心：管理员可以修改自己的个人资料和密码，确保管理权限的安全性。个人中心功能便于管理员管理账户设置，提升平台的运维效率。

3.3 用例分析

（1）前台用户功能用例图如下图3-1所示。

图3-1 前台用户功能用例图

（1）后台管理员功能用例图如下图3-2所示。

图3-2 后台管理员功能用例图

4. 系统设计

4.1 系统架构设计

系统采用SpringBoot 框架开发，该系统分为VIEW层、Controller层、Model层、DAO层和持久化数据存储层，VIEW层支持电脑浏览器访问系统。VIEW 层与 Controller 层紧密结合并系协同工作，共同完成前台页面的数据展示；Controller层为控制层，通过接收前端请求的参数进行业务处理，返回指定的路径或数据；Model层主要是服务层，用于业务逻辑处理；DAO 和持久化层，主要用于访问数据库和持久化数据。整个系统架构如图4-1所示。

图4-1 系统架构图

4.2 系统总体流程设计

图4-2系统总体流程图

4.3 系统总体功能设计

功能模块设计是系统开发过程中的重要阶段，它旨在将系统划分为不同的模块，每个模块负责完成特定的功能或任务。基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计由多个功能模块组成，每个模块下又包含具体的功能操作。系统功能结构图如下图4-3所示。

图 4-3系统功能结构图

4.4 数据库设计

在进行数据库设计时，概念设计帮助明确系统的整体结构和需求。在这一阶段，需要确定实体、属性以及它们之间的关系，为后续的数据库表设计奠定基础。接下来，将深入探讨数据库表设计的具体细节，实现更高效的数据存储和管理。

4.4.1 概念设计

概念设计是数据库设计的第一步，其主要目标是对系统的数据需求进行全面的理解和抽象。在这一阶段，通过建立实体-关系模型（ER模型）来识别系统中的关键实体、属性及其相互关系。概念设计的输出是一个清晰的ER图，作为后续数据库表设计的基础。以下将展示全局E-R图。

全局E-R图如下图4-4所示。

图4.4全局E-R图

4.4.2 数据库表设计

这一阶段的重点是将概念模型转换为实际的数据库结构，包括表的创建、字段的定义及数据类型的选择。以下是系统的数据库表设计展示。

表名：news

功能：公告资讯

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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表名：discussshipinxinxi

功能：视频信息评论表

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表名：discussremenshipin

功能：热门视频评论表

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表名：yonghu

功能：用户

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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touxiang	longtext	4294967295	头像
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表名：biaoqian

功能：标签

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
biaoqian	varchar	200	标签

表名：storeup

功能：收藏表

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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addtime	timestamp		创建时间		CURRENT_TIMESTAMP
userid	bigint		用户id
refid	bigint		商品id
tablename	varchar	200	表名
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表名：shipinxinxi

功能：视频信息

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shipinxiangqing	longtext	4294967295	视频详情
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表名：shipinfenlei

功能：视频分类

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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shipinfenlei	varchar	200	视频分类

表名：remenshipin

功能：热门视频

字段名称	类型	长度	字段说明	主键	默认值
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shipinfenlei	varchar	200	视频分类
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5. 系统设计与实现

5.1 系统首页

系统首页提供了多种功能模块，帮助用户快速找到感兴趣的视频内容。首页展示了推荐的视频、热门视频和公告资讯，用户可以通过关键词进行搜索，查看相关视频详情，进行点赞、收藏、评论等互动操作。

系统首页如图5-1所示。

图5-1 系统首页展示

5.2用户登录界面

用户点击界面种的登录按钮输入账户名+密码进行登录操作。用户登录界面如图5-2所示。

图5-2 用户登录展示

5.3热门视频浏览

热门视频模块根据用户的观看行为和收藏数据进行推荐，通过协同过滤算法，展示用户可能感兴趣的内容。此外，用户还可以通过关键词搜索，快速找到自己喜欢的视频，并对其进行互动，包括点赞、收藏、评论等。

热门视频详情界面如图5-3所示。

图5-3 热门视频详情展示

5.4 公告资讯

用户可以通过搜索功能找到相关资讯内容，并可以查看详细信息。用户同样可以对资讯内容进行点赞、收藏或评论。

公告资讯展示界面如图5-4所示。

图5-4 公告资讯展示

5.5 个人中心展示界面

用户可以通过个人中心进行个人资料的修改、登录密码的重置、还可以进行视频上传分享，还可以查看个人收藏内容。

图5-5 个人中心展示

5.6用户界面

用户界面是管理员对系统中普通用户账号进行管理和操作的关键界面。在这个界面上，管理员可以执行一系列操作，包括添加新用户、删除现有用户、编辑用户信息以及查看用户详细信息等。用户界面如图5.6所示。

图5-6 用户界面展示

5.7热门视频界面（管理员）

管理员可以查询平台上的热门视频，查看视频的详细信息、评论、点赞情况等，还可以对视频进行删除操作。

热门视频界面如图5-7所示。

图5-7 热门视频界面展示

5.8系统管理界面

管理员负责公告资讯、轮播图管理以及资讯的分类管理。这些功能允许管理员编辑和更新平台的资讯内容以及轮播图信息，确保用户及时获取到最新的资讯内容。

系统管理界面如图5-8所示。

图5-8 系统管理界面展示

6. 系统测试和验证

6.1 测试目的

系统测试是用于检查软件的质量、性能、可靠性等是否符合用户需求。一套严谨的、规范的、完善的测试过程将大大提高软件的质量、可信度、可靠性，降低软件的出错率，降低用户风险系数。通过在计算机上对系统进行测试试验并从中发现此系统中存在的问题和错误然后加以修改，使之更加符合用户需求。

1.测试的目的是通过测试来发现程序在执行过程中的错误的过程。

2.好的测试方案是可以检验出还未被发现的错误的方案。

3.好的测试是发现了到目前为止还未被发现的错误的测试。

4.该系统能够完成用户注册登录、热门视频、公告资讯、轮播图管理等功能，做到所开发的系统操作简单，尽量使系统操作不受用户对电脑知识水平的限制。

6.2 系统功能测试

下表是系统登录功能测试用例，检测了用户名和密码的不同的输入情况，观察系统的响应情况。得出该功能达到了设计目标。

表6-1 系统登录功能测试用例

功能描述	用于系统登录
测试目的	检测登录时的合法性检查
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
输入的用户名和密码带有非法字符	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入的用户名或者密码为空	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入的用户名和密码不存在	提示用户名或者密码错误	与预期结果一致
输入正确的用户名和密码	登录成功	与预期结果一致

下表是注册功能测试用例，检测了各种数据的输入情况，观察系统的响应情况。得出该功能达到了设计目标。

表6-2 注册功能测试用例

功能描述	用于用户注册
测试目的	检测用户注册时的合法性检查
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
输入的手机号不合法	提示请输入正确的手机号码	与预期结果一致
输入的字段为空	提示必填项不能为空	与预期结果一致
输入的密码少于6位	提示密码必须为6-12位	与预期结果一致
输入的密码大于12位	提示密码必须为6-12位	与预期结果一致

下表是热门视频展示管理功能的测试用例，检测了热门视频中对热门视频展示的增加，删除，修改，查询操作是否成功运行。观察系统的响应情况，得出该功能也达到了设计目标，系统运行正确。

前置条件；管理员登录系统。

表6-3 热门视频展示管理的测试用例

功能描述	用于热门视频展示管理
测试目的	检测热门视频展示管理时的各种操作的运行情况
测试数据以及操作	预期结果	实际结果
点击添加热门视频展示，必填项合法输入，点击保存	提示添加成功	与预期结果一致
点击添加热门视频展示，必填项输入不合法，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击修改热门视频展示，必填项修改为空，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击修改热门视频展示，必填项输入不合法，点击保存	提示必填项不能为空	与预期结果一致
点击删除热门视频展示，选择热门视频展示删除	提示删除成功	与预期结果一致
点击搜索热门视频展示，输入存在的热门视频展示名	查找出热门视频展示	与预期结果一致
点击搜索热门视频展示，输入不存在的热门视频展示名	不显示热门视频展示	与预期结果一致

6.3 系统功能测试结果与评价

基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计进行系统功能测试后，得出以下结果与评价。

系统功能测试表明系统能够稳定地运行，产生可靠的测试结果，能够重复执行测试用例，没有出现系统崩溃或不稳定的情况。

系统能够快速响应用户的查询请求，生成数据报告和推荐结果的速度较快，用户体验良好。

基于协同过滤技术的视频智能推荐系统设计经过系统功能测试后表现良好，符合预期的功能需求和设计规范，具有较高的稳定性。

参考文献

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郭昭,罗奕.基于协同过滤的网络视频新闻兴趣点推荐算法[J].贵阳学院学报(自然科学版),2023,18(03):56-59+74.
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熊永平.基于SpringBoot框架应用开发技术的分析与研究[J].电脑知识与技术,2021,15(36):76-77.
赵媛.基于Vue的Web系统前端性能优化分析[J].电脑编程技巧与维护,2024,(09):44-46.
秦冬.浅析Vue框架在前端开发中的应用[J].信息与电脑(理论版),2024,36(13):61-63.
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周晓玉,崔文超.基于Web技术的数据库应用系统设计[J].信息与电脑(理论版),2023,35(09):189-191.
马艳艳,吴晓光.计算机软件与数据库的设计策略分析[J].电子技术,2024,53(05):104-105.
Liang C . School Vehicle Management System Based on JAVA Language [J]. Academic Journal of Computing & Information Science, 2023, 6 (9):
Liu S . Explore Java Language and Android Mobile Software Development [J]. International Journal of Frontiers in Engineering Technology, 2021, 3.0 (2.0):

🙊作者简介：多年一线开发工作经验，分享技术代码帮助学生学习。自有计算机毕设的工作室团队，专注计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导等。

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