山東電力建設(shè)第一工程公司網(wǎng)站,電子商務的6種類型,網(wǎng)站備案找誰,企業(yè)網(wǎng)站建設(shè) 法規(guī)目錄具體實現(xiàn)截圖項目介紹論文大綱核心代碼部分展示項目運行指導結(jié)論源碼獲取詳細視頻演示 #xff1a;文章底部獲取博主聯(lián)系方式#xff01;同行可合作具體實現(xiàn)截圖 本系統(tǒng)#xff08;程序源碼數(shù)據(jù)庫調(diào)試部署講解#xff09;同時還支持java、ThinkPHP、Node.js、Spring B…目錄具體實現(xiàn)截圖項目介紹論文大綱核心代碼部分展示項目運行指導結(jié)論源碼獲取詳細視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作具體實現(xiàn)截圖本系統(tǒng)程序源碼數(shù)據(jù)庫調(diào)試部署講解同時還支持java、ThinkPHP、Node.js、Spring Boot、SSM、Springcloud 帶文檔1萬字以上 有源碼 程序 和表結(jié)構(gòu)sql文檔,vue基于Spring Boot框架的電子商城_電子商務網(wǎng)站 騎手配送系統(tǒng)ge56516b項目介紹前端開發(fā)框架:vue.js數(shù)據(jù)庫 mysql 版本不限后端語言框架支持1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.NodejsVue.js -vscode3.python(django)–pycharm/vscode4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx數(shù)據(jù)庫工具Navicat/SQLyog等都可以開發(fā)工具IntelliJ IDEAVScode數(shù)據(jù)庫管理軟件Navicat開發(fā)技術(shù)框架MyBatisSpring BootVue采用B/S架構(gòu)使用Maven作為項目管理工具前后端分離項目使用vue.jsElementUiSpringbootMysql做整合開發(fā) ,前端頁面數(shù)據(jù)處理傳輸以及頁面展示使用Vue技PHP是英文超文本預處理語言Hypertext Preprocessor的縮寫。PHP 是一種 HTML 內(nèi)嵌式的語言是一種在服務器端執(zhí)行的嵌入HTML文檔的腳本語言語言的風格有類似于C語言被廣泛地運用IDEA是Java語言的一個收費的企業(yè)集成開發(fā)環(huán)境是企業(yè)級開發(fā)中使用最多的IDE工具也有很多開發(fā)者稱它為沉浸式開發(fā)工具免除了很多繁雜的配置讓開發(fā)者專注于代碼的開發(fā)。有一些非常好用的輔助開發(fā)的功能比如可以一鍵查看源碼而不需要先去官網(wǎng)下載并導入源碼包等。還可以自動下載一些包免去了項目初始進行導包的繁雜讓開發(fā)變得更加快捷和靈活。Flask 是一個輕量級的 Web 框架使用 Python 語言編寫較其他同類型框架更為靈活、輕便且容易上手小型團隊在短時間內(nèi)就可以完成功能豐富的中小型網(wǎng)站或 Web 服務的實現(xiàn)。Django用Python編寫屬于開源Web應用程序框架。采用模型M、視圖V和模板t的框架模式。該框架以比利時吉普賽爵士吉他手詹戈·萊因哈特命名。該架構(gòu)的主要組件如下SpringBoot整合了業(yè)界上的開源框架hadoop集群技術(shù)Hadoop是一個分布式系統(tǒng)的基礎(chǔ)框架用戶可以在不了解分布式底層細節(jié)的情況下開發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進行高速運算和存儲。Hadoop的框架最核心的設(shè)計就是HDFS和MapReduce。Hadoop實現(xiàn)了一個分布式文件系統(tǒng)簡稱HDFS。HDFS有高容錯性的特點并且設(shè)計用來部署在低廉的硬件上而且它提供高吞吐量來訪問應用程序的數(shù)據(jù)適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應用程序。HDFS放寬了POSIX的要求可以以流的形式訪問文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。同時Hadoop有著高可靠性、高拓展性、高效性、高容錯性的特點非常適合于此次題目的使用論文大綱第一章 引言1.1 研究背景與意義1.2 研究目的與目標1.3 論文結(jié)構(gòu)概述第二章 系統(tǒng)需求分析與設(shè)計2.1 系統(tǒng)需求分析2.1.1 用戶需求分析2.1.2 功能需求分析2.1.3 性能需求分析2.2 系統(tǒng)設(shè)計2.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計2.2.2 功能模塊設(shè)計2.2.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計第三章 系統(tǒng)實現(xiàn)3.1 開發(fā)環(huán)境搭建3.2 前端實現(xiàn)3.2.1 頁面設(shè)計與布局3.2.2 交互邏輯實現(xiàn)3.3 后端實現(xiàn)3.4 數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)3.4.1 數(shù)據(jù)庫連接與操作3.4.2 數(shù)據(jù)存儲與查詢優(yōu)化第四章 系統(tǒng)測試4.1 測試環(huán)境搭建4.2 功能測試4.3 性能測試4.4 安全性測試第五章 系統(tǒng)評估與優(yōu)化5.1 系統(tǒng)評估5.1.1 用戶體驗評估5.1.2 系統(tǒng)性能評估5.1.3 安全性評估第六章 結(jié)論與展望6.1 研究總結(jié)6.2 研究創(chuàng)新點6.3 未來研究方向核心代碼部分展示協(xié)同過濾算法是一種廣泛應用于推薦系統(tǒng)的算法特別適合處理那些基于用戶行為和偏好來提供個性化推薦的場景/** * 協(xié)同過濾算法 */publicUserBasedCollaborativeFiltering(MapString,MapString,DoubleuserRatings){this.userRatingsuserRatings;this.itemUsersnewHashMap();this.userIndexnewHashMap();//輔助存儲每一個用戶的用戶索引index映射:user-indexthis.indexUsernewHashMap();//輔助存儲每一個索引index對應的用戶映射:index-user// 構(gòu)建物品-用戶倒排表intkeyIndex0;for(Stringuser:userRatings.keySet()){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(!itemUsers.containsKey(item)){itemUsers.put(item,newArrayList());}itemUsers.get(item).add(user);}//用戶ID與稀疏矩陣建立對應關(guān)系this.userIndex.put(user,keyIndex);this.indexUser.put(keyIndex,user);keyIndex;}intNuserRatings.size();this.sparseMatrixnewLong[N][N];//建立用戶稀疏矩陣用于用戶相似度計算【相似度矩陣】for(inti0;iN;i){for(intj0;jN;j)this.sparseMatrix[i][j](long)0;}for(Stringitem:itemUsers.keySet()){ListStringuserListitemUsers.get(item);for(Stringu1:userList){for(Stringu2:userList){if(u1.equals(u2)){continue;}this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]1;}}}}publicdoublecalculateSimilarity(Stringuser1,Stringuser2){//計算用戶之間的相似度【余弦相似性】Integerid1this.userIndex.get(user1);Integerid2this.userIndex.get(user2);if(id1null||id2null)return0.0;returnthis.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());}publicListStringrecommendItems(StringtargetUser,intnumRecommendations){// 計算目標用戶與其他用戶的相似度MapString,DoubleuserSimilaritiesnewHashMap();for(Stringuser:userRatings.keySet()){if(!user.equals(targetUser)){doublesimilaritycalculateSimilarity(targetUser,user);userSimilarities.put(user,similarity);}}// 根據(jù)相似度進行排序ListMap.EntryString,DoublesortedSimilaritiesnewArrayList(userSimilarities.entrySet());sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));// 選擇相似度最高的K個用戶ListStringsimilarUsersnewArrayList();for(inti0;inumRecommendations;i){if(isortedSimilarities.size()){similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey());}else{break;}}// 獲取相似用戶喜歡的物品并進行推薦MapString,DoublerecommendationsnewHashMap();for(Stringuser:similarUsers){MapString,DoubleratingsuserRatings.get(user);for(Stringitem:ratings.keySet()){if(userRatings.get(targetUser)!null!userRatings.get(targetUser).containsKey(item)){recommendations.put(item,ratings.get(item));}}}項目運行指導1、在運行本畢業(yè)設(shè)計項目系統(tǒng)項目之前需要電腦配備運行環(huán)境安裝運行工具包括MySQL 5.7、IDEA和Visual Studio Code。在安裝完成IDEA導入后端代碼文件MuseumSystem通過maven文件刷新下載依賴。導入項目后檢查application.yml的數(shù)據(jù)庫連接配置正確直接運行MuseumApplication.java文件。2、對于前端用戶端front文件部分的啟動請按照一下步驟進行操作前端運行確保已安裝Node且版本在14.0以上。使用npm install -g cnpm 來安裝cnpm。執(zhí)行cnpm install來安裝依賴。在本地開發(fā)時npm run server啟動項目。通過訪問 來訪問用戶端系統(tǒng)。3、對于前端管理端admin文件部分的啟動確保已安裝Node并且版本號在12.0以上。使用npm install-g cnpm 來安裝cnpm。執(zhí)行cnpm install來安裝依賴。通過訪問來訪問后臺管理系統(tǒng)。4、按照上述步驟逐個啟動后端服務和前端項目。這將確保項目的順利運行并能夠通過相應的地址和端口訪問后端服務和前端界面[18]使用Navicat或者其它工具在mysql中創(chuàng)建對應名稱的數(shù)據(jù)庫并導入項目的sql文件結(jié)論該系統(tǒng)嚴格按照需求分析制作相關(guān)模塊并利用所學知識盡力完成但是本人由于學識淺薄無法真正做到讓該程序可以投入市場使用僅僅簡單實現(xiàn)部分功能希望日后還能改善。性能測試對系統(tǒng)進行全面的性能測試包括負載測試、壓力測試和穩(wěn)定性測試等確保系統(tǒng)在高并發(fā)和大數(shù)據(jù)量情況下仍能保持穩(wěn)定運行。優(yōu)化與調(diào)整根據(jù)性能測試結(jié)果對系統(tǒng)進行優(yōu)化和調(diào)整提高系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性。用戶測試設(shè)計用戶測試計劃邀請測試人員參與測試收集他們對系統(tǒng)的反饋意見。迭代優(yōu)化根據(jù)用戶反饋意見對系統(tǒng)進行迭代優(yōu)化設(shè)計確保系統(tǒng)更加貼合的實際需求。源碼獲取詳細視頻演示 文章底部獲取博主聯(lián)系方式同行可合作所有項目都經(jīng)過測試完善本系統(tǒng)包修改時間和標題,包安裝部署運行調(diào)試,就是在你的電腦上運行起來需要成品或者定制加我們的時候記得把本頁面標題截圖發(fā)下我方便查找相應的源代碼或者其他版本。不滿意的可以定制文章最下方名片聯(lián)系我即可~