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网站建设需要提供那些资料,河北省和城乡住房建设厅网站首页,wordpress博客数据库50m够用吗,wap网站cms#x1f393; 一、 选题背景#xff1a;为什么选这个题#xff1f; 兄弟们#xff0c;如果你还在做普通的《校园二手交易平台》#xff0c;那你大概率只能拿个及格分。为什么#xff1f;因为闲鱼、转转已经把这个模式做烂了#xff0c;导师会觉得你只是个 CRUD 搬运工。… 一、 选题背景为什么选这个题兄弟们如果你还在做普通的《校园二手交易平台》那你大概率只能拿个及格分。为什么因为闲鱼、转转已经把这个模式做烂了导师会觉得你只是个CRUD 搬运工。但是只要我们在标题里加上“智能推荐”或“协同过滤算法”这几个字逼格瞬间起飞技术降维打击别的同学在讲“怎么增删改查”你在讲“基于用户行为矩阵的推荐算法”这就像拿着加特林去打冷兵器战争。解决痛点解决了二手交易中“东西太多找不到”和“不知道买啥”的痛点逻辑满分。实现极简所谓的“算法”其实就是一条SQL 语句买了A的人也买了B。️ 二、 系统架构设计为了撑起论文的字数架构图必须画得像那么回事。我们采用推荐引擎 业务系统双核心架构。1. 技术栈选型后端Spring Boot 2.7、MyBatis Plus前端Vue 3 Element Plus算法核心SQL (Item-CF 核心逻辑 implementation)数据库MySQL 8.0加分项Redis (缓存热门推荐列表)2. 系统逻辑架构图 (Mermaid)这张图的精髓在于把简单的查询包装成了“推荐引擎”。智能推荐引擎 (核心)业务交易系统浏览/下单API调用落库异步上报行为构建关联矩阵SQL聚合分析返回关联商品ID推荐列表行为采集器(浏览/购买)协同过滤分析器推荐结果生成交易服务模块订单管理‍ 学生用户 前端页面 业务数据库\n(订单/图书)️ 三、 核心数据库设计实现协同过滤我们不需要复杂的 Python 库只需要两张表图书表和订单详情表或者收藏表。1. 订单详情表 (sys_order_item)这张表是算法的数据源。它记录了“谁”买了“什么”。字段名类型说明备注idBIGINT主键-user_idBIGINT用户ID谁买的book_idBIGINT图书ID买了什么category_idINT分类ID兜底推荐用create_timeDATETIME下单时间-2. 图书信息表 (sys_book)字段名类型说明备注book_idBIGINT主键-titleVARCHAR书名-authorVARCHAR作者-category_idINT分类ID计算机/文学/教材 四、 核心功能实现算法解密这里我们实现一个经典的基于物品的协同过滤 (Item-Based CF)的简化版。核心逻辑“喜欢物品 A 的用户同时也喜欢物品 B”。转化成 SQL找到所有买了“当前这本书”的用户再看看这些用户还买了“哪些其他书”按出现次数排序。1. 算法核心 Service (RecommendService.java)ServicepublicclassRecommendService{AutowiredprivateOrderItemMapperorderItemMapper;AutowiredprivateBookMapperbookMapper;/** * 核心推荐算法接口 * param bookId 当前用户正在看的书ID * return 推荐的书籍列表 */publicListBookgetRecommendations(LongbookId){// 1. 协同过滤推荐 (Item-CF)// 逻辑找出买了 bookId 的人还买了啥ListLongrecommendedBookIdsorderItemMapper.selectCoOccurringBooks(bookId);// 2. 冷启动兜底方案 (Cold Start)// 如果没人买过这本书算法查不到数据就退化为同类目推荐if(recommendedBookIds.isEmpty()){BookcurrentBookbookMapper.selectById(bookId);returnbookMapper.selectList(newQueryWrapperBook().eq(category_id,currentBook.getCategoryId()).ne(book_id,bookId)// 排除自己.last(LIMIT 5));// 取前5本}// 3. 根据ID查详情returnbookMapper.selectBatchIds(recommendedBookIds);}}2. 核心 SQL 写法 (OrderItemMapper.xml)这就是价值 100 分的 SQL 语句。它完成了数据挖掘工程师的工作。selectidselectCoOccurringBooksresultTypejava.lang.LongSELECT t2.book_id FROM sys_order_item t1 JOIN sys_order_item t2 ON t1.user_id t2.user_id -- 同一个用户 WHERE t1.book_id #{bookId} -- 买了当前这本书 AND t2.book_id ! #{bookId} -- 排除当前这本书自己 GROUP BY t2.book_id -- 按其他书分组 ORDER BY COUNT(t2.book_id) DESC -- 按共现次数倒序(买的人越多越靠前) LIMIT 5 -- 只推荐前5本/select 五、 运行效果展示 (答辩 PPT 素材)答辩时你不需要展示后台代码要展示前台的“智能”。书籍详情页左边展示《Java编程思想》。右侧侧边栏标题叫“猜你喜欢”或者“购买此书的同学也买了”。内容展示算法推出来的《深入理解JVM》、《高性能MySQL》。话术“老师这里不是乱推的是根据全校同学的真实交易数据计算出来的关联度。”首页“千人千面”如果用户登录了根据他最近浏览的分类展示相关推荐。如果没登录展示“全站热销榜”简单的ORDER BY sales DESC。️ 六、 答辩高分话术防御术老师一看到“算法”肯定会产生兴趣或者质疑你要准备好这套说辞Q1: 你的协同过滤算法数据量够吗会有冷启动问题吗A (高情商版):老师您问到了点子上。协同过滤确实强依赖历史数据。为了解决**‘冷启动’(Cold Start)** 问题我设计了一套混合推荐策略当一本书有足够的交易记录时我使用Item-CF算法推荐准确度高。当这是一本新上架的书无交易记录时系统会自动降级为基于内容的推荐 (Content-Based)也就是推荐同分类下的热门书籍。这样保证了无论数据多少用户体验都是流畅的。Q2: 为什么用 SQL 做算法性能跟得上吗A (务实版):“在校园二手书这个场景下图书数量通常在万级以内。MySQL 对于百万级数据的 Join 和 Group By 操作是非常高效的能在毫秒级返回结果。而且为了进一步提升性能我可以在 Service 层加入Redis 缓存将热门书籍的推荐结果缓存 1 小时避免重复计算。对于毕设场景这是性价比最高的架构选择。”总结同学这个项目的核心就在于那个 SQL 语句。把User-Item 矩阵简化为SQL Join既省去了学习 Python/TensorFlow 的时间又能名正言顺地在论文里写“基于协同过滤算法”。这就是**“降维打击”**