首页 > 分享 > php+uniapp宠物饲养交流系统APP的小程序3

php+uniapp宠物饲养交流系统APP的小程序3

萌宠菠菠乐园
2026-01-14 07:33

目录系统概述技术架构核心功能特色设计应用场景开发技术核心代码参考示例1.建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】2.计算目标用户与其他用户的相似度总结源码文档获取/同行可拿货,招校园代理：文章底部获取博主联系方式！系统概述

php+uniapp宠物饲养交流系统APP是一款基于PHP后端与UniApp前端框架开发的跨平台应用，支持小程序、H5及Android/iOS端。系统聚焦宠物爱好者的社交与知识共享需求，提供社区交流、饲养指南、健康管理及周边服务等功能模块。

技术架构

后端采用PHP+MySQL组合，通过RESTful API与前端交互。UniApp实现多端兼容，利用Vue.js语法与组件化开发提升效率。数据交互使用JSON格式，结合JWT进行用户认证，确保通信安全。

核心功能

社区交流：用户可发布图文动态、点赞评论，支持话题分类与热门推荐。
饲养指南：提供品种百科、喂养教程及常见问题库，内容由专业兽医审核。
健康管理：宠物档案记录疫苗接种、体检提醒，支持数据图表可视化。
服务对接：集成宠物医院、商家的LBS定位与预约功能，便于用户快速获取周边服务。

特色设计

采用uniapp的uView UI组件库优化界面交互，实现高性能渲染。后端通过Redis缓存高频访问数据（如热门帖子），MySQL分表处理用户行为日志。小程序端利用微信云开发缩短部署周期，支持实时消息推送。

应用场景

适合个人宠物主、宠物社群运营者及宠物行业商家使用。通过知识共享降低饲养门槛，同时为商家提供精准流量入口，形成“内容-社交-服务”闭环生态。

（注：实际摘要需根据具体代码与需求文档调整细节，此处为通用框架示例。）

在这里插入图片描述

开发技术

系统决定采用Vue.js作为前端框架，因其易用、灵活且支持组件化开发，适合快速开发动态交互的Web应用。Vue.js的生态系统丰富，社区支持强大，可以有效地加速开发进程和提高前端开发效率。经过评估，Vue.js完全满足系统对前端技术的需求。研究如何通过Spring Boot实现系统的快速开发和部署，利用Vue构建动态的前端页面，以及如何通过MySQL进行高效的数据管理和查询。系统后端选择Spring Boot框架，该框架基于Java，支持快速开发、微服务架构，且易于部署。Spring Boot广泛应用于企业级应用中，稳定性和性能都得到了验证。结合MyBatis作为持久层框架，可以简化数据库操作，提高数据处理效率。这套技术栈既符合现代Web应用开发的趋势，也满足了系统对后端技术的要求。
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
JDK版本不限,最低jdk1.8
技术栈:JAVA+Mysql+Springboot+Vue+Maven
数据库工具：Navicat/SQLyog都可以
数据库：mysql (版本不限)

核心代码参考示例

1.建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】

协同过滤算法代码如下（示例）：

/** * 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()); }

java

运行

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152

2.计算目标用户与其他用户的相似度

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)); } } }

java

运行

12345678910111213141516171819202122232425262728293031

总结

本次毕业设计主要围绕老师要求的设计与实现展开，通过综合运用现代信息技术，旨在解决传统管理系统中存在的流程冗杂、信息孤岛化、评审透明度不足等问题。在系统的设计与实现过程中，我们采用了SpringBoot框架和MySQL数据库等先进技术，实现了系统的前后端分离、模块化设计以及高效的数据处理与存储功能。
通过本次毕业设计，我成功构建了一个高效、安全、易用的毕业设计定系统。该系统不仅提高了传统的效率和透明度。同时，系统的无纸化操作也符合当前环保和可持续发展的理念。
然而，在系统的实际应用过程中，我也发现了一些待改进之处。例如，需要进一步完善以提高用户体验；系统的安全性也需要进一步加强，以确保用户信息的安全与隐私。此外，系统的界面设计也有待优化，以提升用户的使用感受。
本次毕业设计虽然取得了一定的成果，但仍存在许多需要改进和完善的地方。在未来的工作中，我将继续努力学习和探索，不断优化系统功能，提升系统性能，为今后的工作提供更加高效、便捷的服务。