基于SpringBoot+微信小程序+协同过滤算法+二维码订单位置跟踪的农产品销售平台-新

原创

于 2024-10-31 21:30:08 发布 · 3k 阅读

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#spring boot #微信小程序 #算法

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🍅文末获取项目下载方式🍅

一、项目背景介绍：

“农产品商城”小程序主要由微信小程序客户端、服务器、数据管理端构成，采用Vue和SpringBoot框架融合微信小程序，实现整体平台的开发，客户端页面通过微信小程序实现用户在手机上访问和使用商城，服务器端管理使用IDEA开发工具进行开发，数据库使用当下流行并且免费、开源的MySQL数据库。“农产品商城”小程序以农产品贸易为主打功能，前端包括用户注册登录、首页商品展示查询、商品购买功能、个人中心功能模块，后台包括登录注册管理、商品类别管理、商品信息管理、订单管理等功能模块，界面简洁，操作简单明了，旨在更加便捷的推广农产品，大力发展乡村经济。

二、项目技术简介：

JAVA：Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表，极好地实现了面向对象理论，允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。
Vue：Vue (发音为 /vjuː/，类似 view) 是一款用于构建用户界面的JavaScript框架。它基于标准HTML、CSS和JavaScript构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助开发者高效地开发用户界面。
Vue是一个独立的社区驱动的项目，它是由尤雨溪在2014年作为其个人项目创建，是一个成熟的、经历了无数实战考验的框架，它是目前生产环境中使用最广泛的JavaScript框架之一，可以轻松处理大多数web应用的场景，并且几乎不需要手动优化，并且Vue完全有能力处理大规模的应用。
Element-UI：Element，一套为开发者、设计师和产品经理准备的基于 Vue 2.0 的桌面端组件库。
Spring：Spring框架是一个开放源代码的J2EE应用程序框架，由Rod Johnson发起，是针对bean的生命周期进行管理的轻量级容器（lightweight container）。 Spring解决了开发者在J2EE开发中遇到的许多常见的问题，提供了功能强大IOC、AOP及Web MVC等功能。Spring可以单独应用于构筑应用程序，也可以和Struts、Webwork、Tapestry等众多Web框架组合使用，并且可以与 Swing等桌面应用程序AP组合。因此， Spring不仅仅能应用于J2EE应用程序之中，也可以应用于桌面应用程序以及小应用程序之中。Spring框架主要由七部分组成，分别是 Spring Core、 Spring AOP、 Spring ORM、 Spring DAO、Spring Context、 Spring Web和 Spring Web MVC。
SpringBoot：Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架，其设计目的是用来简化新Spring应用的初始搭建以及开发过程。该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。通过这种方式，Spring Boot致力于在蓬勃发展的快速应用开发领域(rapid application development)成为领导者。
Mybatis-Plus：MyBatis-Plus（简称 MP）是一个 MyBatis的增强工具，在 MyBatis 的基础上只做增强不做改变，为简化开发、提高效率而生。
smart：微信小程序，小程序的一种，英文名Wechat Mini Program，是一种不需要下载安装即可使用的应用，它实现了应用“触手可及”的梦想，用户扫一扫或搜一下即可打开应用。
全面开放申请后，主体类型为企业、政府、媒体、其他组织或个人的开发者，均可申请注册小程序。微信小程序、微信订阅号、微信服务号、微信企业号是并行的体系。
微信小程序是一种不用下载就能使用的应用，也是一项创新，经过将近两年的发展，已经构造了新的微信小程序开发环境和开发者生态。微信小程序也是这么多年来中国IT行业里一个真正能够影响到普通程序员的创新成果，已经有超过150万的开发者加入到了微信小程序的开发，与我们一起共同发力推动微信小程序的发展，微信小程序应用数量超过了一百万，覆盖200多个细分的行业，日活用户达到两个亿，微信小程序还在许多城市实现了支持地铁、公交服务。微信小程序发展带来更多的就业机会，2017年小程序带动就业104万人，社会效应不断提升。
协同过滤算法：协同过滤算法是一种基于用户历史行为数据的推荐算法，它通过对用户历史行为数据的挖掘发现用户的偏好，基于不同的偏好对用户进行群组划分并推荐品味相似的商品。协同过滤推荐算法分为两类，分别是基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。