目录
项目技术路线
本课题使用了SpringBoot、Vue和MySQL作为技术栈,体现了其技术可行性。SpringBoot作为轻量级Java开发框架,能提高开发效率和降低系统复杂度;Vue作为流行的前端框架,实现页面的动态渲染和交互;MySQL作为关系型数据库管理系统,支持数据的存储和管理。整合后,平台可以借助RESTful API、Vue前端、MySQL数据库实现用户操作和数据管理,保证系统可靠性和用户体验。
系统采用了基于SpringBoot、Vue和MySQL的三层结构体系。前端部分通过Vue框架构建用户界面,实现页面展示和交互功能,后端则利用SpringBoot框架处理业务逻辑和数据库操作。前后端通过API进行数据交互,数据库层采用MySQL存储健康档案信息。这种设计方式使系统前后端独立运作,耦合度低,提高了可维护性和扩展性,提供更好的用户体验。
系统实现截图
技术栈说明
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
本系统选择了Windows作为操作系统,提供稳定可靠的基础环境。开发工具采用IntelliJ IDEA,这是一个功能强大且高效的集成开发环境,为开发人员提供丰富的功能和插件,使得开发过程更加顺畅和高效。在数据库方面,系统选用了MySQL作为后端数据库,具有高性能、稳定性等优点。Tomcat作为系统的服务器,能够为系统提供强大的Web服务支持,帮助系统实现更好的性能和稳定性[18]。
本课题软硬件环境
为了确保系统正常运行,安装了JRE/JDK 8作为Java运行环境。JRE/JDK 8是Java平台的基础环境,支持系统的所有Java应用程序正常运行,提供丰富的API库和工具,为系统的开发和部署提供有力支持。通过以上平台的选择和配置,系统的稳定性、高效性和安全性得到了保障,用户能够获得更好的体验和服务[19]。
(1) 硬件环境
处理器: 1.4 GHz 四核Intel Core i5
内存:8G大小
硬盘:256G以上
(2) 软件环境
操作系统:Windows10操作系统
开发工具:IntellijIDEA2021
Java开发环境:JDK8.0
Web服务器:SpringBoot内置Tomcat
数据库:MySQL5.7数据库
浏览器:Google Chrome浏览器
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));
}
}
}
源码获取- 详细视频演示
标签:userRatings,生鲜,java,springboot,get,用户,item,user,String From: https://blog.csdn.net/yibo2022/article/details/143456650需要成品,加我们的时候,记得把本页面标题截图发下我,方便查找相应的源代码和演示视频。
文章最下方名片联系我即可~