java基于springboot优选水果店销售管理系统

项目介绍

本系统采用B/S架构，数据库是MySQL，网站的搭建与开发采用了先进的java进行编写，使用了Vue框架。在设计过程中，很好地发挥了该开发方式的优势，让实现代码有了良好的可读性，而且使代码的更新和维护更加的方便，操作方便，对以后的维护减少了很多麻烦。系统的顺利开发和实现，对于优选水果店销售管理系统管理这一方面提供巨大的便利服务，无论是用户还是管理员，都带来了极大的便利，方便大众，为社会的进步与发展提供了一些动力。
本论文的主要内容包括：
第一，研究分析当下主流的Vue，结合优选水果店销售管理系统日常管理方式，进行优选水果店销售管理系统的数据库设计，设计优选水果店销售管理系统功能，并对每个模块进行说明。
第二，陈列说明该系统实现所采用的架构、系统搭建采用的服务器、系统开发环境和使用的工具，以及系统后台采用的数据库。
最后，对系统进行全面测试。

系统实现截图

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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