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项目介绍
ssm果蔬销售商城
果蔬销售系统—便于商家记录销售情况同时方便消费者购买水果蔬菜的电商平台
前台用户模块：实现用户注册登录后进行商品浏览加购付费下单确认收货等的完整购物流程过程
后台管理模块：实现商家对商品分类、手动对商品详情信息添加（蔬菜的好处、保质期）让用户
更直观的了解果蔬的营养价值进而提高消费欲望。订单的管理功能以及商品库存管理功能使商家动态
获取水果蔬菜的现存量，方便管理商品。系统首页根据不同用户的购买情况依次自动推荐展示购买率靠前的
商品系统功能界面可以增加过期果蔬处理模块，一方面方便商家计算利润，更明确消费者的喜好，尽可能
的减少浪费的情况，另一方面可以提供给对过期果蔬有特殊处理方式的用户，使得过期果蔬利用最大化。
系统界面简洁美观布局新颖符合新时代协同过滤算法 echart可视化springboot
系统实现截图
协同过滤算法
协同过滤算法是一种常用的推荐算法，基于用户或物品的相似性来预测用户的兴趣。它分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。基于用户的协同过滤通过找到与目标用户相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的物品给目标用户。而基于物品的协同过滤则是通过找到与目标用户喜欢的物品相似的其他物品，然后推荐给目标用户。这种算法简单有效，但可能受到数据稀疏性和冷启动问题的影响。
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
B/S架构
B/S结构（Browser/Server，浏览器/服务器模式）是一种网络应用程序架构模式，其中客户端通过Web浏览器访问服务器上的应用程序。在B/S结构中，用户不需要安装任何客户端软件，只需要使用标准的Web浏览器即可访问应用程序。服务器端负责处理用户的请求并返回相应的结果给客户端。这种模式具有跨平台、易于维护和升级等优点，因此在Web开发中得到广泛应用。
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。
核心代码部分展示
/**
* 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));
}
}
}
论文结构
本论文主要通过六个章节来展开研究，并在论文的最后会做出我的给个人总结。
第一章绪论主要介绍了本课题的研究背景与意义，以及国内外的研究现状并给出了本篇论文的结构。
第二章主要介绍了系统的相关技术和系统环境，主要涉及JAVA相关技术、MySQL数据库技术，使用idea/Eclipse作为开发工具等。
第三章主要进行了系统需求分析，先进行了总体分析，再分别从前台系统需求分析和后台系统需求分析两个方面展开分析。
第四章主要介绍了系统的总体设计以及详细系统的设计，包括数据库设计、前台功能设计和后台功能设计。
第五章主要介绍了系统各种功能的实现，通过展示相关功能截图，展示了本系统的具体实现细节。
第六章主要介绍了系统测试，分析了软件测试的意义并讲述了测试方法和测试环境。
最后，进行了论文的个人总结。
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系统测试
进行系统测试，能够及时地发现、直接地找出在实际运行中的问题，排除基本功能的问题，提前解决影响用户基本使用的大问题，大大减少了用户遇到的各种问题，降低了二次开发的成本，不论是对用户的使用体验和日后的维护工作都有积极作用，在系统测试这一道保护伞之下，系统会得到越来越好的优化，变得越来越完善。
不论是什么类型的Web项目，在设计和开发完成后都少不了测试工作。对于教学管理系统来说，在开发完成后，BUG的产生无法避免，如果不进行系统的软件测试，BUG可能会影响系统的稳定性和安全性，有些BUG甚至会导致正常功能无法使用，无论如何都将大大影响用户的体验，对于软件开发来说，测试贯穿了整个开发过程，是教学管理系统开发不可缺少的一部分。
系统测试，就是验证系统实际功能的实现与设计的功能相比是否正确和完整，以及系统性能是否达到预期，其实，就是将实际输出与预期输出进行对比，观察结果是否相符。
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技术范围：uniapp框架,Android,Kotlin框架,koa框架,express框架,go语言,laravel框架,thinkphp框架,springcloud,django,flask框架,SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。
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