【源码+论文】Java毕业设计：基于SpringBoot协同过滤算法的汽车推荐网站（Mysql数据库）

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总体功能需求分析

1、用户管理功能
管理员管理：系统需要允许管理员进行自身的信息维护，包括查看、修改用户名、密码、姓名、电话等基本信息。同时，管理员应有权限进行其他用户（如客服和用户）的信息管理。
客服管理：客服人员需要能够登录系统，查看和修改自己的个人信息，如用户名、密码、姓名、性别、电话等。此外，客服应有权限处理用户咨询、提供产品信息和服务等。
用户信息管理：用户应能注册账号、登录系统，并查看、修改自己的个人信息，包括用户名、密码、名称、性别、电话、年龄、地址等。用户还应能管理自己的收藏、评论等信息。

2、车辆信息管理功能
汽车品牌管理：系统应能添加、修改和删除汽车品牌信息，包括品牌名称、编号、品牌特点、创立时间、创办人等。
汽车分类管理：管理员或授权用户应能管理汽车分类信息，包括分类名称和分类说明的添加、修改和删除。
汽车信息管理：系统应支持汽车的详细信息管理，包括汽车首图、指导价、汽车名称、品牌、分类、描述、详情、发布时间等。用户应能浏览、搜索汽车信息，管理员和客服应能进行信息的添加、修改和删除。
3、资讯与评论功能
汽车资讯管理：管理员或指定人员应能发布、编辑和删除汽车资讯，包括资讯首图、标题、描述、详情和发布时间等。用户应能浏览和搜索这些资讯。
评论管理：用户应能对汽车、资讯等内容进行评论，包括发布评论、查看自己的评论历史等。管理员或客服应能管理评论，包括审核、删除不适当的评论等。
4、公告与通知功能
公告发布与管理：管理员应能发布系统公告，包括标题、内容和发布时间，以便向所有用户传达重要信息或系统更新。
5、收藏功能
车辆收藏管理：用户应能收藏自己感兴趣的汽车信息，并随时查看自己的收藏列表。系统应记录用户的收藏时间，以便用户追踪和管理自己的收藏。
这些功能需求涵盖了用户管理、车辆信息管理、资讯与评论、公告与通知以及收藏等多个方面，共同构成了汽车信息系统的核心功能。通过实现这些功能，系统可以为用户提供全面、便捷的汽车信息服务，提升用户体验，促进汽车行业的信息化发展。

摘 要

随着汽车市场的日益繁荣和消费者需求的个性化、多样化，汽车推荐系统成为提升购车体验的关键。在此背景下，本文介绍了一种基于协同过滤算法的汽车推荐系统，该系统利用SpringBoot框架与MySQL数据库技术构建，通过深入挖掘用户与汽车数据之间的关系，为用户提供精准化、个性化的汽车推荐服务。
在数据库设计方面，系统建立了多个关系模型，包括管理员、客服、用户、汽车品牌、汽车分类、汽车、汽车资讯、评论、公告以及收藏等实体。这些实体之间通过主键和外键建立了丰富的关联关系，保证了数据的完整性和准确性。其中，管理员负责整个系统的运营与管理；客服为用户提供专业的咨询与服务；用户是系统的核心，其个人信息与偏好数据是推荐算法的重要依据。
基于这些关系模型，系统通过协同过滤算法，根据用户的历史行为、偏好以及车辆属性等信息，为用户推荐符合其需求的车辆。同时，系统还提供了丰富的交互功能，如搜索、筛选、排序等，进一步提升了用户体验。
本汽车推荐系统通过合理的数据库设计、先进的算法应用以及丰富的交互功能，实现了高效、精准的汽车推荐服务，为用户提供了便捷、个性化的购车体验。

关键词：协同过滤算法；汽车推荐系统；SpringBoot；

汽车推荐系统基于SpringBoot框架进行构建，充分利用了SpringBoot的简化开发、快速部署和高度集成的特性。整个系统模型结构采用分层架构，从上到下分为表示层、控制层、业务逻辑层、数据访问层和持久层。
表示层作为系统的前端界面，负责与用户进行交互，展示车辆信息、推荐结果以及提供搜索、筛选等交互功能。通过友好的界面设计，提升了用户体验，使用户能够方便地浏览和选择心仪的车辆。
控制层通过SpringMVC框架接收用户的请求，并调用相应的业务逻辑层逻辑进行处理。它负责解析用户请求的参数，调用相应的服务方法，并将处理结果返回给表示层进行展示。

协同过滤算法

协同过滤算法是一种基于用户或物品的行为数据，通过计算用户之间的相似度或物品之间的相似度，来给用户推荐他们可能感兴趣的物品的算法。协同过滤算法的核心思想是“人们会倾向于喜欢和与自己兴趣相似的人喜欢的东西”。它通过分析用户行为数据（如评分、点击、购买等）来发现用户的兴趣和偏好，并向其推荐相关的内容或商品。协同过滤算法主要包括两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。这种算法也通过分析用户的历史行为和其他用户的行为进行比较，以发现用户的兴趣和偏好，并据此进行预测和推荐。
基于用户的协同过滤算法是通过计算用户之间的相似度来推荐物品，即找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些用户喜欢的物品推荐给目标用户。该算法的主要思想是“类似的人会喜欢类似的东西”。具体而言，首先需要构建用户-物品的评分矩阵，然后计算用户之间的相似度，最后根据用户的相似度和用户对其他物品的评分来推荐物品。
具体来说，基于用户的协同过滤算法包括以下几个步骤：

1. 构建用户-物品评分矩阵：将用户的历史评分数据表示为一个矩阵，行表示用户，列表示物品，矩阵中的元素表示用户对物品的评分。
2. 计算用户之间的相似度：通过计算用户之间的相似度，找出与目标用户兴趣相似的其他用户。常用的相似度计算方法包括余弦相似度和皮尔逊相关系数等。
3. 预测目标用户对未知物品的评分：根据与目标用户相似的其他用户的评分信息，预测目标用户对未知物品的评分。一种常见的方法是加权平均，即将与目标用户相似度较高的其他用户的评分进行加权平均得到预测评分。
4. 推荐高评分的物品：将预测得分高的物品推荐给目标用户作为个性化推荐结果。
   在实际应用中，协同过滤算法可以根据用户的历史行为数据，如评分、点击、购买等，构建用户-物品评分矩阵或用户-物品关联矩阵。然后，通过计算相似度矩阵，找到与目标用户或已喜欢物品最相似的用户或物品。最后，根据相似用户或相似物品的评分或行为，进行预测和推荐。
   协同过滤算法的优点包括个性化推荐、无需事先知识、可扩展性和发现潜在兴趣等。然而，也存在一些缺点，如数据稀疏性、冷启动问题、可解释性差、对用户行为的依赖和计算复杂度高。因此，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的推荐算法，并进行优化和改进。

数据库设计

E-R图

图4.1 E-R图
在本汽车推荐系统的数据库设计中，ER图（实体-关系图）展示了各个实体（如用户、汽车等）以及它们之间的关系。用户表是系统的核心，记录着用户的个人信息和偏好，它与汽车表通过收藏表建立多对多的关系，表示用户可以收藏多辆汽车，而每辆汽车也可以被多个用户收藏。此外，用户表与评论表是一对多的关系，因为一个用户可以发表多条评论，但每条评论只对应一个用户。汽车表则与汽车品牌表和汽车分类表通过外键关联，形成一对多的关系，即一辆汽车只能属于一个品牌和分类，但一个品牌或分类可以包含多辆汽车。用于展示汽车的最新动态和相关信息。整个ER图的设计充分考虑了系统的功能需求和数据完整性，为汽车推荐系统的稳定运行提供了坚实的基础。

根据以上ER图可以得到以下关系模型：
管理员(主键,用户名,密码,姓名,电话)
客服(主键,用户名,密码,客服姓名,性别,电话,编号)
用户(主键,用户名,密码,名称,性别,电话,年龄,地址)
汽车品牌(主键,品牌名称,编号,品牌特点,创立时间,创办人)
汽车分类(主键,分类名称,分类说明)
汽车(主键,汽车首图,指导价,汽车名称,品牌,汽车分类,汽车描述,汽车详情,发布时间,更多信息)
汽车资讯(主键,资讯首图,资讯标题,资讯描述,资讯详情,发布时间,补充内容)
评论(主键,用户编号,用户名,用户角色,内容,发布时间,内容编号,内容类型,状态)
公告(主键,标题,内容,发布时间)
收藏（用户，汽车，收藏时间）

首页实现

首先，代码通过carService.list()获取了所有汽车的信息，并以ID为键，汽车对象为值存储到Map中。接着，利用starService.list()查询了所有用户给汽车的点赞信息，条件限定在用户角色为“user”且点赞对象为“car”。然后，遍历这些点赞信息，将每个用户的点赞ID列表以用户ID为键存储到另一个Map中。之后，将Map中的值（即每个用户的点赞列表）转换为List的List，以便进行后续的协同过滤计算。
获取当前用户的ID后，如果存在至少一个点赞记录，就调用Xietong.compute()方法，根据当前用户的ID和其他用户的点赞记录来计算推荐列表。这个推荐列表包含的是汽车ID的字符串列表。最后，根据这些汽车ID从先前创建的Map中取出对应的汽车对象，添加到推荐列表中。同时，为了确保推荐列表中包含了所有汽车，代码还遍历了最初的汽车Map，将未出现在推荐列表中的汽车也加入其中。这样，最终得到的itemList就是一个包含了推荐汽车和所有汽车的列表。

汽车管理页面

汽车管理页面
这个界面代码是一个Web应用程序的一部分，主要处理汽车信息的管理。首先，@RequestMapping("list") 方法负责展示汽车列表，包括分页和根据查询参数筛选功能。它还会计算并统计汽车的总价，并将分页信息和汽车列表传递给前端进行展示。
接下来，@RequestMapping("edit") 和 @RequestMapping("detail") 方法分别用于编辑和查看汽车的详细信息。这些方法会根据汽车ID获取相关信息，并获取汽车品牌和分类的列表，用于下拉框的选择。
最后，@RequestMapping("save") 方法负责保存汽车的修改或新增信息。如果汽车首图和更多信息文件被上传，它们将被保存到本地。然后，根据汽车ID是新增还是更新进行相应的数据库操作。成功保存后会返回一个API结果，标记保存成功或失败。
整个程序中，外键数据（如汽车品牌和分类）是通过调用其他服务方法获取的，以确保数据的一致性和完整性。

协同算法

…

参考文献

参考文献
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