Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发个性化小说推荐系统简单教程 基于用户的协同过滤推荐算法 可视化数据分析 爬虫 在线小说推荐系统

Java+SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发个性化小说推荐系统简单教程 基于用户的协同过滤推荐算法 可视化数据分析 爬虫 在线小说推荐系统PersonalizedNovelRecSystem

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

eclipse或者idea，jdk1.8，mysql5或者mysql8，navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具，tomcat7及以上版本，SSM（spring+springmvc+mybatis）开发框架，thymeleaf模板渲染引擎，html页面，javascript脚本，jquery脚本，echarts.js可视化图表工具，自定义心形评分功能（使用font-awesome心形图标字体），kindeditor富文本框js组件等。

2、实现功能

前台用户首页地址：http://localhost:8080/PersonalizedNovelRecSystem/
后台管理员首页地址：http://localhost:8080/PersonalizedNovelRecSystem/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin

前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索小说、浏览小说、小说章节阅读、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、个性化推荐等功能；

后台管理员包含：可视化数据分析、小说类型管理、小说管理、小说章节管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户浏览管理、用户偏好管理、管理员管理等。

个性化推荐：
游客（用户未登录）：热门推荐（推荐用户偏好较高的小说）；
用户（用户已登录）：
基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户偏好数据；
如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果），采用热门推荐（推荐用户偏好较高的小说）。

猜你喜欢：
查询当前小说类型下，偏好值较高的小说，同时排除登录用户已有偏好的小说

使用echarts.js组件实现柱状图和饼状图可视化效果。
用户偏好小说Top20：平均偏好值较高的前20个小说。
用户偏好小说类型：有用户偏好的小说中，小说类型的平均偏好值。

小说数据来源：爬取纵横中文网小说数据

3、开发步骤

一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如：前台用户需要有登录、注册、注销、搜索小说、小说评分、个性化推荐等，后台管理员需要有登录、注销、数据统计、用户管理、小说管理、小说类型管理等，个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Java开发语言，mysql数据库，ssm开发框架等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具，可通过sql语句脚本生成数据库表，也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计，例如：评分记录表需要外键关联用户表和小说表。
三、页面设计
使用html、css、javascript等前端技术，自行设计网页，主要以div和table布局。
四、开发框架搭建
SSM开发框架（spring+springmvc+mybatis）搭建，首先是jar包的导入，可以在https://mvnrepository.com/官网（存储jar包的仓库网站）搜索找到对应的jar包下载并导入项目，然后是开发框架配置文件的编写，编写规则主要是通过框架官方文档进行来发。
五、功能开发
首先是进行前台用户首页的开发，其次是小说详情，然后是用户注册、登录等，接着是用户的评分、修改信息等，然后是进行管理员功能的开发，最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改，推荐算法测试。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。