作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码
系统展示
【2025最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL的个性化视频推荐系统，前后端分离。
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
- 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven
前台界面
后台界面
摘要
本研究旨在设计并实现一个基于SpringBoot和Vue.js的个性化视频推荐系统。该系统通过深度挖掘用户行为数据、兴趣偏好及视频内容特征，运用先进的推荐算法，为用户提供精准、个性化的视频推荐服务。该系统不仅优化了用户的视频选择过程，提升了观影体验，还增强了平台的用户粘性和商业化能力。此外，本系统的实现采用前后端分离的技术架构，提高了系统的响应速度和可扩展性，为在线视频行业的创新与发展提供了新的思路和方法。
研究意义
本研究的意义在于：通过构建个性化视频推荐系统，能够显著提升用户的观影体验，帮助用户快速发现感兴趣的内容，增强用户粘性。同时，该系统能基于用户数据优化视频内容分发，提高平台商业价值。采用SpringBoot+Vue的架构，不仅确保了系统的高效与稳定，还为未来功能的扩展与维护提供了坚实基础，对推动在线视频行业的智能化发展具有重要意义。
研究目的
本研究的主要目的在于开发一个高效、智能且用户友好的个性化视频推荐系统，该系统基于SpringBoot和Vue.js技术栈构建，旨在通过深度分析用户行为、兴趣偏好及视频内容特征，运用先进的推荐算法，为用户提供高度个性化的视频推荐服务。通过实现这一目标，我们期望能够解决当前在线视频平台中普遍存在的信息过载问题，帮助用户快速发现符合其兴趣的高质量视频内容，从而提升用户满意度和平台活跃度。同时，该系统也将为视频内容创作者和平台运营者提供有价值的数据洞察，助力其优化内容创作与分发策略，实现双赢局面。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
package com.entity.vo;import com.entity.YonghuEntity;import com.baomidou.mybatisplus.annotations.TableName;
import java.util.Date;
import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonFormat;
import java.io.Serializable;public class YonghuVO implements Serializable {private static final long serialVersionUID = 1L;/*** 密码*/private String mima;/*** 姓名*/private String xingming;/*** 头像*/private String touxiang;/*** 性别*/private String xingbie;/*** 联系电话*/private String lianxidianhua;/*** 余额*/private Float money;/*** 设置：密码*/public void setMima(String mima) {this.mima = mima;}/*** 获取：密码*/public String getMima() {return mima;}/*** 设置：姓名*/public void setXingming(String xingming) {this.xingming = xingming;}/*** 获取：姓名*/public String getXingming() {return xingming;}/*** 设置：头像*/public void setTouxiang(String touxiang) {this.touxiang = touxiang;}/*** 获取：头像*/public String getTouxiang() {return touxiang;}}总结
本研究通过结合SpringBoot后端框架与Vue.js前端技术，设计并实现了一个个性化视频推荐系统。该系统旨在通过深度分析用户行为、兴趣偏好及视频内容特征，运用先进的推荐算法，为用户提供高度定制化的视频推荐服务。此研究不仅提升了用户的观影体验，增强了平台的用户粘性和商业价值，还为视频内容创作者和平台运营者提供了宝贵的数据支持。
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