Java SSM实现的协同过滤图书推荐系统设计与代码

资源摘要信息:"协同过滤算法的图书推荐系统是基于Java语言开发的，利用了SSM框架（Spring、SpringMVC和MyBatis）作为后端开发技术栈，并结合Vue前端技术、ajax通信技术以及Maven项目管理工具，以MySQL作为后端数据库。该系统通过协同过滤算法对用户的阅读喜好进行分析，并基于分析结果向用户推荐图书资源。 1. 技术栈：系统使用了多种技术组合，包括Java、SSM框架、Vue前端、ajax通信、Maven项目管理、MySQL数据库和MyBatisPlus。这些技术的选择为系统提供了强大的后端支持和前端交互能力。 2. 系统实现：系统包括用户信息管理、图片素材管理、视频素材管理等功能模块。通过这些模块，用户可以在平台上查看图书信息，并接收系统根据自身喜好和行为数据生成的个性化推荐。 3. 功能设计：系统设计包括用户登录、信息查询、信息修改、信息删除等功能，可以满足基本的图书推荐需求。 4. 数据库设计：系统中使用MySQL数据库存储用户数据、图书数据、推荐记录等信息，确保数据的持久化和高效处理。 5. 相关技术介绍：文档中详细介绍了MySQL数据库和Vue前端技术，以及B/S架构模式和ElementUI前端框架，这些都是实现图书推荐系统所必需的技术基础。 6. 系统分析：包括可行性分析和技术可行性、经济可行性和运行可行性分析，确保了项目的实施符合实际需求和技术实现的可行性。 7. 系统设计：在系统分析的基础上进行了详细的设计，包括系统整体结构、功能设计和数据库设计，为后续的系统实现提供了蓝图。 8. 系统的实现：文档中介绍了用户信息管理和图片素材管理的实现细节，以及如何通过系统的具体操作来管理这些信息。 通过上述内容，我们可以看出，协同过滤算法的图书推荐系统是一个集成了多种技术和功能的复杂系统，旨在通过分析用户的阅读习惯和偏好，提供个性化的图书推荐服务，以此提高用户的阅读体验和满意度。"