springboot基于vue的高校思想政治教育平台

已开发项目效果实现截图

同行可拿货,招校园代理
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开发技术详细介绍

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)
本系统由表现层(用户浏览器界面)、业务逻辑层(Web应用服务器)和数据服务层(数据库服务器)构成的层次化技术体系。软件开发过程采用瀑布模型,该模型作为软件工程领域经典方法论,通过线性推进的需求分析、系统设计、编码实现、测试验证、部署维护五个阶段形成开发闭环,这种架构下,前端浏览器通过HTTP协议与中间层Web服务器进行交互,Web服务器处理业务规则并向数据库服务器发起数据操作请求,最终将处理结果动态渲染至浏览器界面,形成完整的事务处理链路。
IntelliJ IDEA是一款由JetBrains公司推出的集成开发环境(IDE),专门针对Java开发而设计。作为业界领先的Java开发工具之一,IntelliJ IDEA提供了丰富的功能和工具,帮助开发者提高开发效率和质量。其强大的代码编辑器支持智能代码补全、语法高亮、代码导航等功能,让开发者可以更快速地编写和修改代码。此外,IntelliJ IDEA还集成了各种调试工具和版本控制系统,方便开发者进行代码调试和团队协作
Spring Boot是一种极具便利性的框架,它不需要进行繁琐的代码生成,并且无需配置复杂的XML文件。这得益于Spring Boot内置了大量接口,只需简单配置这些接口,系统就能自动识别和应用所需的依赖,使得配置过程非常简便。使用Spring Boot时,仿佛没有使用到框架,而是在自然地编写代码。此外,Spring Boot还提供了许多默认的配置文件,并允许对这些文件进行自定义修改,可以设置为自动加载,同时还能灵活处理异常情况,包括全局异常和默认异常的处理。在Spring Boot的使用过程中,只需在相应的类和方法上进行简单的声明,就能完成所需的注册和配置,使得开发过程更为简洁高效。

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。
时间匆匆,不知不觉毕业设计即将完成,不论是程序开发还是论文撰写都顺利的结束了,回想做毕业设计的过程,心情无法表达,这个过程充满了重重困难, 很辛酸,但是当顺利完成的那一刻,也让我感觉很自豪,想到自己克服了种种困难,经过不懈的努力将这些困难克服时,那种自豪感油然而生,无以言表

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文章最下方名片联系我即可~ 所有项目都经过测试完善,本系统包修改时间和标题,包安装部署运行调试

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