java157_springboot基于Hive的网络电视剧收视率分析系统python爬虫可视化大屏

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系统实现截图

详细技术介绍

本课题使用了SpringBoot、Vue和MySQL作为技术栈，体现了其技术可行性。SpringBoot作为轻量级Java开发框架，能提高开发效率和降低系统复杂度；Vue作为流行的前端框架，实现页面的动态渲染和交互；MySQL作为关系型数据库管理系统，支持数据的存储和管理。整合后，平台可以借助RESTful API、Vue前端、MySQL数据库实现用户操作和数据管理，保证系统可靠性和用户体验。

系统采用了基于SpringBoot、Vue和MySQL的三层结构体系。前端部分通过Vue框架构建用户界面，实现页面展示和交互功能，后端则利用SpringBoot框架处理业务逻辑和数据库操作。前后端通过API进行数据交互，数据库层采用MySQL存储健康档案信息。这种设计方式使系统前后端独立运作，耦合度低，提高了可维护性和扩展性，提供更好的用户体验。

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

本系统选择了Windows作为操作系统，提供稳定可靠的基础环境。开发工具采用IntelliJ IDEA，这是一个功能强大且高效的集成开发环境，为开发人员提供丰富的功能和插件，使得开发过程更加顺畅和高效。在数据库方面，系统选用了MySQL作为后端数据库，具有高性能、稳定性等优点。Tomcat作为系统的服务器，能够为系统提供强大的Web服务支持，帮助系统实现更好的性能和稳定性[18]。

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
 */publicUserBasedCollaborativeFiltering(Map<String,Map<String,Double>> userRatings){this.userRatings = userRatings;this.itemUsers =newHashMap<>();this.userIndex =newHashMap<>();//辅助存储每一个用户的用户索引index映射:user->indexthis.indexUser =newHashMap<>();//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,newArrayList<>());}
                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++;}intN= userRatings.size();this.sparseMatrix=newLong[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;}}}}publicdoublecalculateSimilarity(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)return0.0;returnthis.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size());}publicList<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 =newHashMap<>();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 =newArrayList<>(userSimilarities.entrySet());
        sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder()));// 选择相似度最高的K个用户List<String> similarUsers =newArrayList<>();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 =newHashMap<>();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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