首页 > 分享 > springboot基于ssm的宠物店商城管理系统

springboot基于ssm的宠物店商城管理系统

萌宠菠菠乐园
2025-01-11 18:34

目录项目介绍系统实现截图详细技术介绍本课题软硬件环境核心代码部分展示详细视频演示源码获取

项目介绍

宠物店管理系统主要是为了用户方便对商品信息的了解以及查看商品分类和查看订单信息，也是为了更好的让管理员进行更好存储所有数据信息及快速方便的检索功能，对系统的各个模块是通过许多今天的发达系统做出合理的分析来确定考虑用户的可操作性，遵循开发的系统优化的原则，经过全面的调查和研究。
系统所要实现的功能分析，对于现在网络方便的管理，根据自己的需求可以进行查看商品信息、新闻资讯、我的、跳转到后台、购物车等，这样既能节省用户的时间，不用在像传统的方式，需要查询，由于很多用户的时间原因，没有办法去相关实体店了解信息，真的很难去满足用户的各种需求。所以宠物店管理系统的开发不仅仅是能满足用户的需求，还能提高管理员的工作效率，减少原有不必要的工作量。

系统实现截图

在这里插入图片描述

详细技术介绍

本课题使用了SpringBoot、Vue和MySQL作为技术栈，体现了其技术可行性。SpringBoot作为轻量级Java开发框架，能提高开发效率和降低系统复杂度；Vue作为流行的前端框架，实现页面的动态渲染和交互；MySQL作为关系型数据库管理系统，支持数据的存储和管理。整合后，平台可以借助RESTful API、Vue前端、MySQL数据库实现用户操作和数据管理，保证系统可靠性和用户体验。

系统采用了基于SpringBoot、Vue和MySQL的三层结构体系。前端部分通过Vue框架构建用户界面，实现页面展示和交互功能，后端则利用SpringBoot框架处理业务逻辑和数据库操作。前后端通过API进行数据交互，数据库层采用MySQL存储健康档案信息。这种设计方式使系统前后端独立运作，耦合度低，提高了可维护性和扩展性，提供更好的用户体验。

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

本系统选择了Windows作为操作系统，提供稳定可靠的基础环境。开发工具采用IntelliJ IDEA，这是一个功能强大且高效的集成开发环境，为开发人员提供丰富的功能和插件，使得开发过程更加顺畅和高效。在数据库方面，系统选用了MySQL作为后端数据库，具有高性能、稳定性等优点。Tomcat作为系统的服务器，能够为系统提供强大的Web服务支持，帮助系统实现更好的性能和稳定性[18]。

本课题软硬件环境

为了确保系统正常运行，安装了JRE/JDK 8作为Java运行环境。JRE/JDK 8是Java平台的基础环境，支持系统的所有Java应用程序正常运行，提供丰富的API库和工具，为系统的开发和部署提供有力支持。通过以上平台的选择和配置，系统的稳定性、高效性和安全性得到了保障，用户能够获得更好的体验和服务[19]。

(1) 硬件环境
处理器: 1.4 GHz 四核Intel Core i5
内存：8G大小
硬盘：256G以上
(2) 软件环境
操作系统：Windows10操作系统
开发工具：IntellijIDEA2021
Java开发环境：JDK8.0
Web服务器:SpringBoot内置Tomcat
数据库：MySQL5.7数据库
浏览器：Google Chrome浏览器

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)); } } }

123456789101112131415161718192021222324252627282930313233343536373839404142434445464748495051525354555657585960616263646566676869707172737475767778798081