博主✌全网拥有30W粉丝、博客专家、全栈领域优质创作者、平台优质Java创作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌开发技术SpringBoot、Vue、SSM、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、机器学习等设计与开发。 推荐订阅Java精品实战案例《600套》文末获取源码数据库感兴趣的可以先收藏起来大家在毕设选题项目以及报告编写等相关问题都可以给我咨询希望帮助更多的人免费选题指导系统需求分析系统一般采用前端后端mysql数据库的模式进行代码分层开发方便代码的维护和功能的扩展设计系统前需要设计数据库表然后搭建前后端框架进行开发。系统实现截图程序代码参考package com.utils; import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class UserBasedCollaborativeFiltering { private MapString, MapString, Double userRatings; private MapString, ListString itemUsers; private MapString, Integer userIndex; private MapInteger, String indexUser; private Long[][] sparseMatrix; public UserBasedCollaborativeFiltering(MapString, MapString, 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()) { MapString, 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.sparseMatrixnew 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 i0;iN;i){ for(int j0;jN;j) this.sparseMatrix[i][j](long)0; } for(String item : itemUsers.keySet()) { ListString 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(id1null || id2null) return 0.0; return this.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size()); } public ListString recommendItems(String targetUser, int numRecommendations) { // 计算目标用户与其他用户的相似度 MapString, 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 ListMap.EntryString, 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 ListString 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 MapString, Double recommendations new HashMap(); for (String user : similarUsers) { MapString, 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)); } } } // 排序推荐物品 LinkedHashMapString, Double sortedRecommendations new LinkedHashMap(recommendations); // 取前N个推荐物品 int numItems Math.min(numRecommendations, sortedRecommendations.size()); sortedRecommendations sortedRecommendations.entrySet() .stream() .sorted((Map.Entry.String, DoublecomparingByValue().reversed())).limit(numItems) .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue, (e1, e2) - e1, LinkedHashMap::new)); ListString result new ArrayListString(); result.addAll(sortedRecommendations.keySet()); return result; } }SQL设计参考/* Navicat Premium Data Transfer Source Server : 本地mysql8 Source Server Type : MySQL Source Server Version : 80029 Source Host : localhost:3306 Source Schema : chongwudianxinxixitong Target Server Type : MySQL Target Server Version : 80029 File Encoding : 65001 */ SET NAMES utf8mb4; SET FOREIGN_KEY_CHECKS 0; -- ---------------------------- -- Table structure for yonghu -- ---------------------------- DROP TABLE IF EXISTS yonghu; CREATE TABLE yonghu ( id int NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 主键, username varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 账户, password varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 密码, yonghu_name varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 用户姓名 Search111 , yonghu_phone varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 用户手机号, yonghu_id_number varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 用户身份证号, yonghu_photo varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 用户头像, sex_types int DEFAULT NULL COMMENT 性别, yonghu_email varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT 电子邮箱, new_money decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT 余额 , yonghu_sum_jifen decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT 总积分, yonghu_new_jifen decimal(10,2) DEFAULT NULL COMMENT 现积分, huiyuandengji_types int DEFAULT NULL COMMENT 会员等级, create_time timestamp NULL DEFAULT NULL COMMENT 创建时间, PRIMARY KEY (id) ) ENGINEInnoDB AUTO_INCREMENT5 DEFAULT CHARSETutf8mb3 COMMENT用户; -- ---------------------------- -- Records of yonghu -- ---------------------------- BEGIN; INSERT INTO yonghu VALUES (1, a1, 1, 用户姓名1, 17703786901, 410224199610232001, http://localhost:8080/chongwudianxinxixitong/upload/yonghu1.jpg, 2, 1qq.com, 9721.86, 2697.35, 2477.74, 1, 2024-02-22 16:41:17); INSERT INTO yonghu VALUES (2, a2, 123456, 用户姓名2, 17703786902, 410224199610232002, http://localhost:8080/chongwudianxinxixitong/upload/yonghu2.jpg, 2, 2qq.com, 908.55, 980.07, 474.04, 1, 2024-02-22 16:41:17); INSERT INTO yonghu VALUES (3, a3, 123456, 用户姓名3, 17703786903, 410224199610232003, http://localhost:8080/chongwudianxinxixitong/upload/yonghu3.jpg, 2, 3qq.com, 152.33, 993.05, 441.46, 1, 2024-02-22 16:41:17); INSERT INTO yonghu VALUES (4, 3, 3, 3, 17383729213, NULL, NULL, 2, 333qq.com, 0.00, 0.00, 0.00, 1, 2024-04-28 16:19:34); COMMIT; SET FOREIGN_KEY_CHECKS 1;系统技术介绍Springboot框架介绍通过约定优于配置减少了复杂的 XML 配置提供了自动配置功能让开发者可以快速上手。内置的启动器Starter和自动配置功能使得新项目的搭建变得非常简单开发者可以专注于业务逻辑。Spring Boot 支持内嵌的 Tomcat、Jetty 或 Undertow无需外部应用服务器方便部署和开发。与 Spring Cloud 无缝集成提供了构建微服务架构的便利支持服务注册、配置管理等功能。活跃的社区和丰富的文档使得开发者在遇到问题时能够快速找到解决方案。可与 Spring 框架的其他模块无缝集成支持多种数据源和技术栈满足不同项目需求。内置的 Actuator 模块提供了应用监控、健康检查和指标统计功能方便运维管理。可以轻松集成 Spring Security为应用提供安全保护。 这些优势使得 Spring Boot 成为构建现代 Java 应用的热门选择。黑白盒系统测试黑盒测试和白盒测试是软件测试中两种主要的方法各有不同的侧重点和应用场景。黑盒测试是一种测试方法关注软件的功能和输出而不考虑其内部实现。测试人员根据需求文档和用户界面设计来编写测试用例测试系统的功能是否按预期工作。黑盒测试的主要特点包括测试输入和输出不涉及内部代码结构。模拟最终用户的使用场景验证系统的行为是否符合需求。有效发现功能缺陷、界面问题和用户体验不足等。包括功能测试、界面测试、兼容性测试等。白盒测试是一种测试方法测试人员需要了解软件的内部结构和实现逻辑通常由开发人员进行。测试通过检查代码的逻辑路径、分支和循环等来确保软件的功能和性能。白盒测试的主要特点包括测试的焦点在于代码的内部结构和实现确保每个逻辑路径都得到验证。通常由开发人员进行能够检查代码质量和潜在缺陷。有效发现逻辑错误、边界条件问题和性能瓶颈等。包括单元测试、集成测试和代码覆盖率测试等。黑盒测试和白盒测试在软件开发生命周期中相辅相成前者关注用户需求和功能实现后者则专注于代码质量和逻辑正确性。结合这两种测试方法可以全面提高软件的质量和稳定性。开发案例选择我的理由博主从事java开发多年拥有丰富的java软件开发经验可以一对一指导并实现需求避免中介参与有java技术疑问的博主都可以免费解答。源码获取大家点赞、收藏、关注、评论啦 、查看获取联系方式Java精品实战项目案例《600套》精彩专栏推荐订阅在下方专栏下方名片联系我即可~