计算机Java项目|基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

简介: 计算机Java项目|基于协同过滤算法的体育商品推荐系统

项目编号:L-BS-QBBSSPRINGBOOT-45

一,环境介绍

语言环境:Java:  jdk1.8

数据库:Mysql: mysql5.7

应用服务器:Tomcat:  tomcat8.5.31

开发工具:IDEA或eclipse

技术:springboot+mysql+html+java

二,项目简介

相比于传统的体育商品推荐方式,个性化智能的管理方式可以大幅提高体育商品推荐的管理效率,实现了个性化智能体育商品推荐的标准化、制度化、程序化的管理,有效地防止了体育商品推荐的随意管理,提高了信息的处理速度和精确度,能够及时、准确地查询和修正个性化智能体育商品推荐情况等信息。

本课题基于协同过滤算法,主要采用java技术和MySQL数据库技术以及springboot框架进行开发。功能主要包括首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等功能,从而实现个性化智能体育商品推荐方式,提高个性化智能体育商品推荐的效率。

本次系统所涉及到的有关的功能,都是用功能结构图来简洁和清晰的表示出来,功能结构图就是能够把比较复杂的功能结构用图的形式清晰的描绘下来,并且为后续的设计以及测试等模块提供了明确的方向,在构思功能结构图的时候,便可以给设计的过程带来一定的思维导向,不至于在设计过程中有所遗漏,可以尽可能的明确系统所涉及到的功能。

三,系统展示

3.1系统功能实现

当人们打开系统的网址后,首先看到的就是首页界面。在这里,人们能够看到系统的导航条,通过导航条导航进入各功能展示页面进行操作。系统首页界面如图5-1所示:

图5-1 系统首页界面

系统注册:在系统注册页面的输入栏中输入用户注册信息进行注册操作,系统注册页面如图5-2所示:

图5-2系统注册页面

系统登录:在系统登录页面的输入栏中输入用户名和密码进行登录;系统登录页面如图5-3所示        

图5-3系统登录页面

个人中心:在个人中心页面可以对个人中心、我的发布、我的订单、我的地址和我的收藏进行详细操作;如图5-4所示:

图5-4个人中心界面

后台管理,用户进入系统首页,在导航栏中点击后台管理,进入后台管理页面可以对密码和个人信息进行修改操作等进行操作。用户后台管理主页面如图5-5所示:

图5-5 用户后台管理主界面

3.2管理员功能模块实现

管理员登录,在登录页面正确输入用户名和密码后,进入操作系统进行操作;如图5-6所示。                              

图5-6 管理员登录界面

管理员进入主页面,主要功能包括对首页、个人中心、用户管理、商品分类管理、商品信息管理、交流论坛、留言板、系统管理、订单管理等进行操作。管理员主页面如图5-7所示:

图5-7 管理员主界面

管理员点击用户管理。在用户页面输入用户账号进行查询、新增或删除用户列表,并根据需要对用户详情信息进行详情、修改或删除操作;如图5-8所示:

图5-8用户管理界面

管理员点击商品分类管理。在商品分类页面输入商品分类进行查询、新增或删除商品分类列表,并根据需要对商品分类信息进行修改或删除操作;如图5-9所示:

图5-9商品分类管理界面

管理员点击商品信息管理。在商品信息页面输入商品分类进行查询、新增或删除商品信息列表,并根据需要对商品信息进行详情、修改、查看评论或删除操作;如图5-10所示:

图5-10商品信息管理界面

管理员点击交流论坛管理。在交流论坛页面输入帖子标题进行查询、新增或删除交流论坛列表,并根据需要对交流论坛信息进行详情、修改、查看评论或删除操作;如图5-11所示:

图5-11交流论坛界面

管理员点击留言板管理。在留言板页面输入商品分类进行查询或删除留言板列表,并根据需要对留言板信息进行修改或删除操作;如图5-12所示:

图5-12留言板界面

管理员点击系统管理。在关于我们页面输入标题进行查询关于我们列表,并根据需要对关于我们详细信息进行详情或修改操作,还可以对公告资讯、系统简介和轮播图管理进行详细操作。如图5-13所示:

图5-13系统管理界面

管理员点击订单管理。在已支付订单页面输入订单编号和商品名称进行查询或删除已支付订单列表,并根据需要对已支付订单详细信息进行详情、发货或删除操作,还可以对已发货订单、已完成订单、已取消订单、已退款订单和未支付订单进行详细操作。如图5-14所示:

图5-14订单管理界面

四,核心代码展示

五,相关作品展示

基于Java开发、Python开发、PHP开发、C#开发等相关语言开发的实战项目

基于Nodejs、Vue等前端技术开发的前端实战项目

基于微信小程序和安卓APP应用开发的相关作品

基于51单片机等嵌入式物联网开发应用

基于各类算法实现的AI智能应用

基于大数据实现的各类数据管理和推荐系统

相关实践学习
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