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SpringBoot下协同过滤驱动的宠物医院智能服务平台设计
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更新于2024-06-21
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本篇论文深入探讨了"springboot基于协同过滤算法的初心宠物医院综合服务平台"的设计与实现。随着信息技术的飞速发展,传统的宠物医院管理面临着效率低下、信息处理繁琐的问题。作者针对这些问题,提出了一种创新的解决方案,即采用SpringBoot框架作为开发工具,结合协同过滤算法,构建一个高效且用户友好的综合服务平台。 首先,论文概述了当前宠物医院服务管理的痛点,强调了人工管理的局限性,包括时间消耗大、错误率高等。为了改进这一状况,研究者选择SpringBoot作为后端开发平台,其简洁的架构和强大的功能能满足项目需求。同时,选择轻量级的MySQL数据库来存储丰富的医疗数据,确保数据的稳定性和易扩展性。 接下来,论文详细阐述了系统的需求分析和功能设计。前端界面包括信息浏览、在线挂号、在线咨询等功能,为宠物饲养者提供了便利的就医通道,简化了就诊流程。后台则专注于资讯管理、挂号管理以及在线诊疗等专业服务,有助于医生快速诊断和治疗,提升工作效率。 协同过滤算法在该平台中的应用尤为重要,它可以根据用户的就诊历史和行为习惯,推荐相似病例或医生,实现个性化医疗服务,从而提高用户满意度。通过这种方式,初心宠物医院综合服务平台不仅提高了宠物主人的就医体验,也为医生的工作带来了智能化支持。 关键词:“宠物医院”、“医生”、“JAVA”、“在线挂号”等揭示了论文的核心内容和技术背景。总结来说,这篇论文旨在展示如何利用现代技术优化宠物医疗服务,通过SpringBoot和协同过滤算法打造一个智能、高效的宠物医院综合服务平台,旨在提升整个行业的服务水平和技术含量。
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2 相关技术介绍
2.1 JAVA 语言
Java 语言是 Sun 公司推出的第一代面向对象高级编程语言,Java 是一种编译
型的语言,是从生成字节码开始,提高了很多性能。Java 语言的多态提供方法
中的和复写,Java 语言不仅仅可以支持后台框架的开发,也可以与 web 前端进
行融合。Java 语言稳定性强、安全性高,可以跨平台使用。
Java 包括多种开发框架,如 servlet、ssh、ssm、springboot 等,本系统选择
springboot 框架进行开发。在不同的框架版本中,需要引用不同的 jar 包。jar 包
是为 Java 运行提供基础的接口服务。各种类型的架包可以通过 maven 可以完成
架包的管理,不需要引入各种版本的架包文件。实现轻量级的开发和部署,并
支持类和接口等的应用。
2.2 开发工具
基于协同过滤算法的初心宠物医院综合服务平台使用 Eclipse 进行开发,
Eclipse 是目前开发 Java 语言常用的工具之一,可以进行企业级开发、云开发、
移动开发 Java web 开发。Eclipse 是一个集成的软件包,里面集成了服务器 Jdk,
Tomcat 服务器,可以直接运行程序,不需要额外的安装服务器。Eclipse 可以进
行程序的集成开发,包括编码、调试、发布,并支持常见的开发框架自动生成,
简化开发工作量。同时 Eclipse 提供了许多的快捷键,通过快捷键可以实现代码
的切换等操作,通过 Eclipse 官网下载软件之后,全部下一步可以快速的进行软
件安装。Eclipse 打开后可以进行软件的开发设置,包括整体的字体、颜色、代
码风格、服务器配置等。
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2.3 数据库技术
MySQL 是个中小型关系型数据库,开源免费,安装简单,应用面广。虽然 MySQL
是一个小型数据库,但是却具有非常强大的功能,并为管理系统提供必要的数
据支持。在本基于 Web 的基于协同过滤算法的初心宠物医院综合服务平台中,
对数据安全要求较高,而 MySQL 就具有非常高的数据安全性特征。通过设置数
据库的登录权限,实现用户权限的控制,包括访问数据库的用户,设置对应的
密码,也可以详细的进行设置数据操作权限,另外还可以设置数据库表内的信
息加密。
2.4 协同过滤算法
协同过滤算法是目前应用比较广泛的推荐和预测算法,广泛应用在各种类型
的管理系统中。协同过滤算法根据用户的历史行为对数据进行挖掘,从而发现
用户的兴趣偏好,进行相似物品的推荐。
协同过滤算法分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。基
于用户的协同过滤算法是根据用户的兴趣爱好来进行用户类型划分,比如两个
不同的用户同时喜欢某一种商品,并对商品进行收藏或者好评,那么就可以判
定这两种用户属于同一种类型,在后期的处理中就可以将 A 用户的浏览或者购
买历史信息推荐给和他相同兴趣爱好的 B 用户,同理,也可以将 B 用户喜欢的
商品推荐给 a 用户,这就是基于用户的协同过滤算法。在基于用户的协同过滤
算法中,关键是找到相似用户,将这些用户进行分类划分。
基于物品的系统过滤算法和基于用户的算法类似,如果 A 用户喜欢某一个商
品,同时购买了另外一种商品,那么通过算法可以将两种不同的商品划定为相
似度较高,这时就可以为 B 用户也推荐对应的商品。比如用户购买了手机,那
么在接下来一段时间内,用户又购买了手机保护壳和手机支架,这时就可以判
断手机和手机支架以及手机保护壳具有一定的关联关系。所以当 B 用户购买了
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手机时,就可以为他推荐对应的手机支架和手机保护壳。
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