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基于Spring Boot的鲜花商城销售进销存系统的设计与实现

花匠小妙招
2024-11-25 04:35

目录项目介绍系统实现截图技术栈说明本课题软硬件环境核心代码部分展示源码获取- 详细视频演示

项目介绍

基于Spring Boot的鲜花商城进销存系统的设计与实现

系统实现截图

在这里插入图片描述

技术栈说明

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
SpringBoot 是一个高效的后端开发框架，因为 SpringBoot 的开发几乎不用写配置文件，只需要利用SpringBoot 来构建网站的后台环境，在SpringBoot 的 YML配置文件中写项目启动端口，项目就可以启动了，项目的Java和静态文件由SpringBoot 管理。[9]

Mysql 数据库 MySQL 是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），稳定性和性能优异，在网络应用开发中得到了广泛的应用。MySQL具备强大的连接能力、高度的灵活性和安全性、较低的内存占用以及良好的跨平台兼容性，可以独立的运行，支持客户端-服务器架构，同时也能够作为嵌入式库集成到其他应用程序中。[11] 在信息管理中，对于数据库的应用也日益广泛，MySQL使用的SQL语言是访问数据库较为常用的标准化语言，它可以通过一些简单的操作从而实现对复杂的功能进行查询，并且具有良好的可扩展性和可维护性等优点，MySQL软件非常的适合用作中小型网站发展的网站数据库，因为它的体积小，速度快，总体拥有成本低，尤其是开放源码。[12

Vue 是一个灵活的、用于构建用户界面的JavaScript框架，支持从基础到复杂应用的逐层构建，在界面开发中极为流行，并且能够与现代开发工具很好的配合，为构建单页应用程序（SPA）提供强大的支持。Vue专注于视图层面的开发，采用增量式开发方法，允许开发者从简单的需求开始，逐步扩展至更复杂的功能，Vue 的设计能够轻松地与第三方库或现有项目集成。

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)); } } }

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