springboot+vue社团活动报名经费花销管理系统

目录

• • 系统实现截图
  • 详细技术介绍
  • 核心代码部分展示
  • 其他springboot项目推荐
  • 详细视频演示
  • 源码获取

社团管理系统有管理员，社长，学生三个角色。管理员功能有个人中心，活动类型管理，社长管理，学生管理，社团简介管理，社团活动管理，活动花销管理，活动结项管理，负责人更换管理，参团申请管理，活动报名管理，系统管理。社长可以修改个人资料，管理员社团简介，管理社团管理，管理员负责人更换，审核参团申请，审核活动报名，提交活动花销让管理员审核，提交活动结项让管理员审核。学生可以查看各种社团，提交参团申请和活动报名，等待社团负责人的审核。社团管理系统的开发根据操作人员需要设计的界面简洁美观，在功能模块布局上跟同类型网站保持一致，程序在实现基本要求功能时，也为数据信息面临的安全问题提供了一些实用的解决方案。可以说该程序在帮助管理者高效率地处理工作事务的同时，也实现了数据信息的整体化，规范化与自动化。

系统实现截图

详细技术介绍

本课题中我选择的是IntelliJ IDEA开发工具、JAVA语言、SpringBoot框架、MySQL数据库进行开发。
IntelliJ IDEA是一种功能强大的JVM IDE，在行业里被认可为几乎是最佳的Java设计工具。开发人员就能够随时利用现有的、关键任务的工具，包括集成的版本控制系统以及各种支持的编程语言和框架，而不需要额外的插件。即便在Java代码的字符串字中加入不同语言表示，也仍然得以识别。深化了内隐的智能设计:在IntelliJ IDEA中的编码辅助功能不仅表现在编辑器中，它还可能协助我们在处理他人工作时也同样保持高生产力:比如，填写属性、搜索元素表、使用工具窗口或切换选择。
Spring Boot是一个用于创建基于Spring框架的应用程序的开源框架。它提供了一堆依赖打包，并已经按照使用习惯解决了依赖问题。使用该技术可以不用或者只需要很少的Spring配置就可以让企业项目快速运行起来。该技术是开发者和Spring本身框架的中间层，帮助开发者统筹管理应用的配置，提供基于实际开发中常见配置的默认处理，简化应用的开发，简化应用的运维。该技术采用自动化配置的方式，可以根据应用程序中使用的依赖库自动配置应用程序，从而省去了大量的手动配置工作。同时，该技术还提供了许多常用的功能，如嵌入式 Web 服务器、安全性、指标监控等。
MySQL数据库一种开源的关系型数据库管理系统，它被广泛应用于各种规模的应用程序和网站开发中。MySQL具有高度可靠性、稳定性和灵活性，提供了强大的数据存储、检索和管理功能。该数据库使用SQL作为其查询语言，能够处理大量的数据，并提供高效的索引和查询优化功能。它支持多个平台和操作系统，并提供了多种编程语言的接口，如Java、Python、PHP等，使得开发者可以方便地与数据库进行交互。
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

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));
                }
            }
        }

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