MySQL是一種開放源代碼的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。MySQL的特點是快速、多線程、多用戶。它可以對數(shù)據(jù)進行許多精確且詳細的增加、刪除、修改、查詢等操作。MySQL提供了創(chuàng)建和訪問數(shù)據(jù)庫體制機制，如果你想要創(chuàng)建、修改、增加、刪除數(shù)據(jù)庫的表和項均可以通過簡單、直接的方式完成，且能夠得到表和項之間的數(shù)據(jù)關(guān)系。MySQL經(jīng)歷了三十多年的發(fā)展，已經(jīng)非常成熟，中小型企業(yè)級應用MySQL數(shù)據(jù)庫已經(jīng)十分廣泛。

數(shù)據(jù)庫包含了數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)庫對象，而數(shù)據(jù)庫對象主要是指關(guān)系表（Table）、視圖（View）、存儲過程（Stored Procedure）和觸發(fā)器（Trigger）等。SQL（Structured Query Language）是實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫操作和管理數(shù)據(jù)的主要方式，select、delete、insert、update語句等都是一些基本的操作。

Spring Boot是一個基于Java的開源框架，它簡化了Spring應用程序的開發(fā)過程。Spring Boot提供了一種快速構(gòu)建、運行和部署微服務(wù)的方法，使得開發(fā)人員能夠更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，而無需關(guān)心底層的基礎(chǔ)設(shè)施和配置。Spring Boot的主要特點包括：

（1）約定優(yōu)于配置（Convention Over Configuration）：Spring Boot遵循約定優(yōu)于配置的原則，提供了一系列的默認配置和自動配置功能，使得開發(fā)者可以按照約定的方式編寫代碼，而無需顯式地配置各種組件和依賴關(guān)系。這使得開發(fā)人員可以更加專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，而無需關(guān)心底層的基礎(chǔ)設(shè)施和配置。

（2）獨立運行：Spring Boot應用程序的啟動過程被抽象為一個獨立的可執(zhí)行jar文件，這個jar文件包含了應用程序的所有依賴項以及應用程序的主類。這使得應用程序的部署變得更加簡單和快捷，只需要將應用程序打包成一個jar文件，然后使用Java命令行工具即可運行。

（3）簡化開發(fā)：Spring Boot提供了一種聲明式的編程方式，允許開發(fā)者通過注解來定義和管理應用程序的各種組件。這使得開發(fā)人員可以更加簡潔地描述應用程序的行為和結(jié)構(gòu)，而無需編寫大量的XML或Java配置代碼。此外，Spring Boot還支持多種開發(fā)模式，如Spring MVC、Spring Data JPA等，使得開發(fā)人員可以根據(jù)項目需求選擇最適合的開發(fā)方式。

（4）集成豐富：Spring Boot集成了大量的常用庫和框架，如數(shù)據(jù)庫連接池、緩存、安全等。這使得開發(fā)人員可以輕松地集成這些庫和框架，而無需手動配置各種依賴關(guān)系。此外，Spring Boot還支持各種插件和擴展機制，使得開發(fā)人員可以根據(jù)項目需求定制自己的應用程序。

（5）監(jiān)控與診斷：Spring Boot提供了一種自動化的應用程序監(jiān)控和診斷功能，可以幫助開發(fā)人員快速定位和解決問題。通過集成各種監(jiān)控工具，如Prometheus、Grafana等，Spring Boot可以實時收集應用程序的性能數(shù)據(jù)，并提供可視化的儀表盤來展示這些數(shù)據(jù)。此外，Spring Boot還支持各種日志記錄和審計功能，可以幫助開發(fā)人員更好地了解應用程序的運行情況。

（6）社區(qū)活躍：Spring Boot擁有一個龐大的開發(fā)者社區(qū)，提供了大量的教程、文檔和示例代碼。這使得開發(fā)人員可以更容易地學習和掌握Spring Boot技術(shù)，也可以獲得豐富的技術(shù)支持和幫助。

Spring Boot為Java開發(fā)人員提供了一個快速、簡便的方式來構(gòu)建現(xiàn)代化的、可擴展的應用程序。通過使用Spring Boot，開發(fā)人員可以更專注于業(yè)務(wù)邏輯的實現(xiàn)，而無需關(guān)心底層的技術(shù)細節(jié)。

Vue.js是一款用于構(gòu)建用戶界面的漸進式JavaScript框架。與其他大型框架不同的是，Vue被設(shè)計為可以自底向上逐層應用。Vue的核心庫只關(guān)注視圖層，不僅易于上手，還便于與第三方庫或既有項目整合。另一方面，當與現(xiàn)代化的工具鏈以及各種支持類庫結(jié)合使用時，Vue也完全能夠為復雜的單頁應用提供驅(qū)動。

2.5 ?B/S結(jié)構(gòu)

B/S（Browser/Server，瀏覽器/服務(wù)器）架構(gòu)是目前軟件開發(fā)中最常用的軟件結(jié)構(gòu)。在很大程度上減輕了客戶機的負擔，只要安裝、配置少量的客戶端運行軟件在客戶機上就可以了，大量的工作將有服務(wù)器承擔。

B/S系統(tǒng)的最強大的優(yōu)點是他可以很好地讓客戶機的工作量被大量的簡化掉，而對于客戶機來說就可以只配置很少的在客戶端上來運行的軟件就可以實現(xiàn)了，也就是說這其中的最大部分的工作就會安置在服務(wù)器上，由服務(wù)器來執(zhí)行，這樣說來服務(wù)器的主要的任務(wù)就是實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的訪問以及應用程序的執(zhí)行操作。

2.6? 推薦算法介紹

推薦算法是一類算法，它根據(jù)用戶的歷史行為、偏好和需求，利用數(shù)據(jù)分析技術(shù)為用戶推薦他們可能感興趣的商品或服務(wù)。常見的推薦算法包括基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦以及混合推薦等?；趦?nèi)容的推薦通過分析用戶過去喜歡的物品特征來推薦類似的物品；協(xié)同過濾推薦則分為用戶基和物品基兩種，前者通過找到相似用戶來推薦物品，后者則是通過找到相似物品來進行推薦；混合推薦結(jié)合了多種方法，以提高推薦的準確度和覆蓋度。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學習也被應用于推薦系統(tǒng)中，使得推薦更加精準和個性化。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_splitclass SVDRecommender:def __init__(self, n_factors=20, n_epochs=30, lr=0.005, reg=0.02):self.n_factors = n_factorsself.n_epochs = n_epochsself.lr = lrself.reg = regdef fit(self, ratings):self.user_ids = ratings['user_id'].unique()self.item_ids = ratings['item_id'].unique()self.user_id_map = {uid: i for i, uid in enumerate(self.user_ids)}self.item_id_map = {iid: i for i, iid in enumerate(self.item_ids)}self.id_user_map = {i: uid for uid, i in self.user_id_map.items()}self.id_item_map = {i: iid for iid, i in self.item_id_map.items()}self.n_users = len(self.user_ids)self.n_items = len(self.item_ids)self.P = np.random.normal(scale=0.1, size=(self.n_users, self.n_factors))self.Q = np.random.normal(scale=0.1, size=(self.n_items, self.n_factors))for epoch in range(self.n_epochs):for _, row in ratings.iterrows():u = self.user_id_map[row['user_id']]i = self.item_id_map[row['item_id']]r_ui = row['rating']pred = self.predict_single(u, i)err = r_ui - predself.P[u] += self.lr * (err * self.Q[i] - self.reg * self.P[u])self.Q[i] += self.lr * (err * self.P[u] - self.reg * self.Q[i])print(f"Epoch {epoch+1}/{self.n_epochs} completed.")def predict_single(self, u, i):return np.dot(self.P[u], self.Q[i])def predict(self, user_id, item_id):if user_id not in self.user_id_map or item_id not in self.item_id_map:return np.nanu = self.user_id_map[user_id]i = self.item_id_map[item_id]return self.predict_single(u, i)def recommend(self, user_id, N=5):if user_id not in self.user_id_map:return []u = self.user_id_map[user_id]scores = np.dot(self.Q, self.P[u])top_indices = np.argsort(scores)[::-1][:N]return [(self.id_item_map[i], scores[i]) for i in top_indices]

系統(tǒng)實現(xiàn)界面：

系統(tǒng)測試就是對項目是否存在錯誤而運行程序的一種檢測方式。系統(tǒng)測試對于一個軟件來說極為重要，并且在開發(fā)過程中占有很大的比重。每一次功能的實現(xiàn)都伴隨著很多次的測試。它是軟件是否能用的檢測環(huán)節(jié)，對于軟件質(zhì)量的評估有著重要影響。系統(tǒng)能否被驗收成功是測試中最后一個至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。

當進行軟件測試時，有一些原則需要遵循，以確保測試的有效性和效率。

第一：測試應該盡早開始。在需求分析和系統(tǒng)設(shè)計階段就應該進行測試準備，以便盡早發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的不足之處。這樣可以降低修復成本，提高開發(fā)效率。測試人員應該在分析需求時就參與進來，確保需求具備可測試性和正確性。

第二：測試應該是全面的。測試應該覆蓋軟件的各個功能模塊和不同的使用場景，以確保軟件在各種情況下都能正常運行。測試還應該關(guān)注軟件的性能、安全性和可用性等方面，以全面評估軟件的質(zhì)量。

隨著軟件開發(fā)的復雜性增加，手動測試已經(jīng)無法滿足需求。自動化測試可以提高測試的效率和準確性，減少人為錯誤。通過編寫自動化測試腳本，可以快速執(zhí)行大量的測試用例，并及時發(fā)現(xiàn)問題。軟件的開發(fā)是一個迭代的過程，每個迭代都會引入新功能和修復舊問題。因此，測試也應該是一個持續(xù)的過程，與開發(fā)同步進行。持續(xù)集成和持續(xù)交付等技術(shù)可以幫助實現(xiàn)持續(xù)測試，確保軟件在每個迭代中都能達到預期的質(zhì)量標準。通過測試不僅僅是為了發(fā)現(xiàn)問題，更重要的是提供有價值的反饋給開發(fā)人員。測試人員應該及時向開發(fā)人員報告問題，并提供詳細的復現(xiàn)步驟和環(huán)境信息，以便開發(fā)人員能夠快速定位和解決問題。

（1）用戶登陸測試用例

表 6-1 用戶登錄用例表

（2）用戶注冊測試用例

表 6-2? 用戶注冊用例表

論文部分參考：

為什么選擇我（我可以給你的定制項目推薦核心功能，一對一推薦）實現(xiàn)定制！！！
? ? ?博主提供的項目均為博主自己收集和開發(fā)的！所有的源碼都經(jīng)由博主檢驗過，能過正常啟動并且功能都沒有問題！同學們拿到后就能使用！且博主自身就是高級開發(fā)，可以將所有的代碼都清晰講解出來。
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