首页 > 分享 > springboot毕设基于协同过滤算法的宠物收养系统论文+程序+部署

springboot毕设基于协同过滤算法的宠物收养系统论文+程序+部署

萌宠菠菠乐园
2024-11-29 01:37

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上 文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。

系统程序文件列表

开题报告内容

一、研究背景

随着人们生活水平的提高，越来越多的人开始关注宠物收养问题。然而，传统的宠物收养方式存在诸多不便，例如信息不透明、匹配效率低等。据调查显示，很多想要收养宠物的人无法快速找到合适的宠物，而宠物收容所也难以将宠物信息精准地推送给潜在的收养者[1] 。同时，在宠物收养后的相关服务，如宠物用品购买、寄养等方面也缺乏有效的整合。协同过滤算法在推荐系统领域已经有了广泛的应用，它能够根据用户的历史行为数据挖掘用户的喜好偏向，并进行精准推荐。将协同过滤算法应用于宠物收养系统，可以提高宠物与收养者之间的匹配度，优化整个宠物收养流程。

二、研究意义

从社会角度看，该系统有助于提高宠物收养的成功率，减少流浪宠物数量，对构建人与动物和谐相处的社会环境具有积极意义。对于收养者而言，能更便捷地找到符合自己需求的宠物，同时也能获取到宠物用品、寄养等相关服务的推荐，节省时间和精力。对于宠物收容所和商家来说，可以提高工作效率，更好地管理宠物信息并精准推广宠物用品和寄养服务等。此外，基于协同过滤算法的宠物收养系统的研究也能为其他类似的特殊领域的资源匹配提供参考。

三、研究目的

本研究旨在构建一个基于协同过滤算法的宠物收养系统，通过分析用户的行为数据，如用户对不同宠物种类的偏好、对宠物用品的购买历史、寄养服务的使用情况等，实现宠物与收养者的精准匹配。同时，为用户提供一站式的宠物相关服务，包括宠物信息查询、宠物领养、宠物用品推荐以及寄养服务管理等，提高整个宠物收养及相关服务领域的信息化水平和运营效率。

四、研究内容

用户行为数据的收集与分析：收集用户在系统中的各种行为数据，包括浏览宠物种类、查询宠物信息、领养宠物记录、购买宠物用品记录以及使用寄养服务的情况等。通过对这些数据的分析，了解用户的偏好和需求。例如，通过用户对不同宠物种类的频繁浏览和关注，判断其对特定宠物的喜好程度。采用数据挖掘技术，对收集到的数据进行预处理，去除噪声和异常数据，提取有价值的信息，为协同过滤算法的应用奠定基础。基于协同过滤算法的宠物匹配：基于用户的协同过滤算法：针对特定用户，在用户集合中寻找与该用户在宠物偏好、行为模式等方面相似的其他用户。例如，若一个用户与另一个用户都对小型犬类有较高的兴趣，并且在宠物用品购买上有相似的选择，那么可以将这两个用户视为相似用户。然后，根据这些相似用户领养或关注的宠物，向特定用户推荐可能感兴趣的宠物。基于物品（宠物）的协同过滤算法：计算宠物之间的相似度。例如，从宠物的品种、年龄、性别、健康状况等多个维度计算宠物之间的相似性。然后，根据用户对相似宠物的行为（如领养、寄养等），预估用户对某一宠物的喜好程度，并进行推荐。系统功能模块的构建与整合： 用户管理模块：负责用户的注册、登录、信息修改等功能。同时，记录用户的基本信息，如年龄、性别、居住环境等，这些信息也将作为协同过滤算法的参考因素，以提供更个性化的推荐。宠物种类管理模块：对系统中的宠物种类进行分类和管理。包括宠物的品种、来源（如流浪宠物、家养宠物繁殖等）、基本特征等信息的录入和维护。商品分类与宠物用品模块：对宠物用品进行分类管理，如食品、玩具、护理用品等。根据用户的宠物领养情况和购买历史，通过协同过滤算法推荐适合的宠物用品。宠物信息模块：详细记录每只宠物的信息，包括照片、健康状况、性格特点等。用户可以通过该模块查询宠物的详细信息，为领养决策提供依据。宠物领养模块：实现宠物领养的流程管理，包括领养申请、审核、领养协议签订等功能。在这个过程中，协同过滤算法可以根据用户与宠物的匹配度，为领养者提供合适的宠物推荐，提高领养的成功率。寄养管理员与寄养服务模块：管理寄养管理员的信息，以及寄养服务的相关信息，如寄养场所、寄养费用、寄养条件等。通过分析用户的寄养需求和历史寄养行为，为用户推荐合适的寄养服务。寄养订单与照顾日志模块：处理寄养订单的生成、查询、修改等功能。寄养管理员可以通过照顾日志记录宠物在寄养期间的生活状况，用户也可以查看照顾日志，了解宠物的寄养情况。同时，这些信息也将反馈到协同过滤算法中，用于优化后续的推荐服务。

五、拟解决的主要问题

宠物与收养者匹配度低的问题：传统的宠物收养方式往往依靠人工匹配或者简单的搜索筛选，很难实现宠物与收养者的精准匹配。通过协同过滤算法，充分挖掘用户和宠物的多维度信息，提高两者之间的匹配度。宠物收养相关服务的整合问题：宠物收养涉及到多个环节和多种服务，如宠物用品购买、寄养等，这些服务在传统模式下相对分散。本研究旨在将这些服务整合到一个系统中，通过协同过滤算法实现各服务之间的协同推荐，为用户提供一站式的宠物收养体验。信息不对称问题：在宠物收养过程中，收养者和宠物收容所之间存在信息不对称的情况。例如，收养者可能不了解宠物的真实健康状况和性格特点，宠物收容所也可能不了解收养者的真实需求。通过建立完善的宠物信息模块和用户行为分析机制，减少这种信息不对称。

六、研究方案

数据收集阶段：通过与宠物收容所、宠物用品商家、寄养服务机构等合作，获取宠物信息、用户行为数据以及相关服务信息。在系统中设置数据采集点，收集用户在各个功能模块中的操作行为数据，如点击、浏览、搜索等记录。算法设计与实现阶段：根据收集到的数据特点，选择合适的协同过滤算法（如基于用户的协同过滤算法或基于物品的协同过滤算法），并进行算法的设计和优化。利用编程语言（如Python）和相关的机器学习库（如Scikit - learn）实现协同过滤算法在宠物收养系统中的应用。系统开发与测试阶段：采用合适的软件开发框架（如Web开发框架Django或Flask）进行系统的开发，将各个功能模块进行集成，构建完整的宠物收养系统。对系统进行功能测试、性能测试和安全测试，确保系统的稳定性、可靠性和安全性。在测试过程中，邀请部分宠物收容所工作人员、收养者和寄养服务提供者参与测试，收集反馈意见，对系统进行优化。系统部署与推广阶段：将系统部署到服务器上，使其能够对外提供服务。通过线上线下相结合的方式进行系统的推广，如在宠物相关网站、社交媒体平台进行宣传，与宠物收容所、商家等合作推广等。

七、预期成果

构建一个完整的基于协同过滤算法的宠物收养系统：该系统具备用户管理、宠物种类管理、宠物用品推荐、宠物信息查询、宠物领养、寄养服务管理等功能，能够为用户提供一站式的宠物收养及相关服务体验。提高宠物与收养者的匹配效率和成功率：通过协同过滤算法的应用，使宠物能够更快地找到合适的收养者，收养者也能更容易地找到心仪的宠物，预期宠物与收养者的匹配成功率提高[X]%（具体数值可根据实际测试数据确定）。优化宠物收养相关服务的整合与推荐：实现宠物用品、寄养服务等与宠物领养之间的协同推荐，提高用户对宠物收养相关服务的满意度。同时，通过系统的推广和应用，减少流浪宠物数量，对宠物收养行业的信息化发展起到积极的推动作用。

进度安排：

2022-09-08 至 2022-10-20：确定项目方向，收集相关技术的资料与文档以及开发环境的搭建与配置。

2022-10-21 至 2022-11-30：准备参考文献，编写开题报告和文献综述，对整体框架做好相关的设计，从而为以后进一步详细的完成设计做好准备。

2022-12-01 至 2023-01-10：编写代码实现功能模块，完成设计要求的具体功能。

2023-01-11 至 2023-02-28：论文初稿、代码测试，完成整个项目的测试并且做好后期的修改工作。

2023-03-01 至 2023-03-31：论文完善、提交答辩申请和相关资料。

2023-04：准备毕业设计相关资料，并且审核论文，准备答辩。

参考文献：

[1]王帅, 刘磊. 测试驱动开发在Java程序设计课程实验教学中的应用[J]. 淮北师范大学学报(自然科学版), 2023, 44 (03): 83-87.

[2]杜兆芳. 探析计算机应用软件开发中编程语言的选择[J]. 信息记录材料, 2023, 24 (07): 59-61.

[3]李乐. Java语言应用研究[J]. 智慧中国, 2022, (09): 80-81.

[4]黄丽萍. 基于Java的Web软件程序框架分层设计探讨[J]. 信息记录材料, 2022, 23 (07): 74-76.

[5]王志辉. 基于Java开发的数据库迁移方法和系统设计[J]. 电脑知识与技术, 2022, 18 (17): 19-21.

[6]王南. Java编程在计算机应用软件中的应用特征与技术研究[J]. 信息记录材料, 2022, 23 (04): 130-132.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取！！

运行环境

开发工具：idea/eclipse/myeclipse

数据库：mysql5.7或8.0

操作系统：win7以上，最好是win10

数据库管理工具：Navicat10以上版本

环境配置软件： JDK1.8+Maven3.3.9

服务器：Tomcat7.0

技术栈

前端技术：使用Vue.js框架构建用户界面，这是一个现代的前端JavaScript框架，能够帮助创建动态的、单页的应用程序。后端技术： SSM框架：这是Spring、SpringMVC和MyBatis三个框架的整合，其中： Spring负责业务对象的管理和业务逻辑的实现。SpringMVC处理Web层的请求分发，将用户的请求指派给后端的控制器处理。MyBatis作为数据持久层框架，负责与MySQL数据库的交互。数据库技术：使用MySQL作为关系型数据库管理系统，存储应用数据。Navicat作为数据库可视化工具，方便进行数据库的管理、维护和设计。开发环境和工具： JDK 1.8：Java开发工具包，用于编译和运行Java应用程序。Apache Tomcat 7.0：作为Web应用服务器，用于部署和运行Web应用程序。Maven 3.3.9：用于项目管理和构建自动化，它可以帮助您管理项目的构建、报告和文档。开发流程：使用Maven进行项目依赖管理和构建。开发时，前后端可以分离开发，前端通过Vue.js构建用户界面，并通过Ajax与后端进行数据交互。后端使用SSM框架进行业务逻辑处理和数据持久化操作。开发完成后，将前端静态文件部署到Tomcat服务器，后端代码也部署在Tomcat上，实现整个Web应用的运行。