【开源免费】基于SpringBoot+Vue.JS购物推荐网站(JAVA毕业设计)

博主说明:本文项目编号 T 073 ,文末自助获取源码 \color{red}{T073,文末自助获取源码} T073,文末自助获取源码


目录

  • 一、系统介绍
  • 二、演示录屏
  • 三、启动教程
  • 四、功能截图
  • 五、文案资料
    • 5.1 选题背景
    • 5.2 国内外研究现状
    • 5.3 可行性分析
  • 六、核心代码
    • 6.1 新增购物订单
    • 6.2 查询商品
    • 6.3 新增商品


一、系统介绍

随着信息互联网购物的飞速发展,一般企业都去创建属于自己的电商平台以及购物管理系统。本文介绍了购物推荐网站的开发全过程。通过分析企业对于购物推荐网站的需求,创建了一个计算机管理购物推荐网站的方案。文章介绍了购物推荐网站的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。购物推荐网站管理员和用户两个角色。管理员功能有,个人中心,用户管理,商品类型管理,商品信息管理,商品销售排行榜管理,系统管理,订单管理。用户功能有,个人中心,查看商品,查看购物资讯,购买商品,查看订单,我的收藏,商品评论。因而具有一定的实用性。本站是一个B/S模式系统,采用Spring Boot框架作为开发技术,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得购物推荐网站管理工作系统化、规范化。

在这里插入图片描述

基于Vue.js和SpringBoot的购物推荐网站是一个全栈应用,前端使用Vue.js构建用户界面,后端则由SpringBoot提供服务。该网站分为管理后台和用户网页端,分别满足管理员和普通用户的需求。管理后台允许管理员进行商品类型管理、商品信息编辑、订单处理以及查看销售排行榜等操作,而用户网页端则提供商品浏览、搜索、购买、订单管理等功能。商品类型模块允许管理员定义商品的分类,商品信息模块则用于展示商品的详细信息,包括图片、描述和价格等。商品订单模块负责处理用户的购买请求,生成订单并跟踪订单状态。销售排行榜模块则根据销售数据动态展示最受欢迎的商品。整个网站设计注重用户体验和后台管理的便捷性,旨在提供一个高效、直观的购物平台。

在这里插入图片描述

基于Vue.js和SpringBoot的购物推荐网站,分为管理后台和用户网页端,可以给管理员、普通用户使用,包括商品类型、商品信息、商品订单、销售排行榜模块和系统基础模块,项目编号T073。

在这里插入图片描述

二、演示录屏

三、启动教程

四、功能截图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

五、文案资料

5.1 选题背景

在当今快节奏的生活中,消费者面临着琳琅满目的商品选择,这不仅令人兴奋,也带来了选择困难。为了帮助用户在海量商品中快速找到心仪的产品,购物推荐网站应运而生。这类网站通过分析用户的购物习惯、偏好以及实时的购物趋势,利用先进的算法为用户提供个性化的购物建议。它们不仅节省了用户的时间,还提高了购物的满意度。随着电子商务的蓬勃发展,购物推荐网站正成为连接消费者与商品的重要桥梁,它们通过精准的推荐,不仅满足了用户的需求,也为商家提供了展示产品的机会,实现了双赢。

5.2 国内外研究现状

近年来,随着全球化的不断推进和互联网技术的飞速发展,国外购物推荐网站逐渐成为消费者获取购物信息、比较商品价格和选择购物渠道的重要平台。这些网站通过大数据分析、用户评价系统和个性化推荐算法,为用户提供了丰富的商品信息和购物建议。研究现状表明,国外购物推荐网站在用户体验、推荐准确性和市场覆盖率方面取得了显著进步。例如,亚马逊和eBay等大型电商平台通过不断优化推荐系统,提高了用户满意度和购物转化率。同时,一些专注于特定领域的推荐网站,如时尚购物网站ASOS和电子产品推荐网站Best Buy,也通过精准的市场定位和专业的推荐服务,吸引了大量忠实用户。此外,随着人工智能和机器学习技术的应用,国外购物推荐网站在理解用户需求、预测购物趋势和提供个性化服务方面展现出巨大潜力。然而,这些网站在隐私保护、数据安全和推荐系统透明度等方面仍面临挑战,需要进一步研究和改进。

国内购物推荐网站的研究现状呈现出多元化和智能化的趋势。随着大数据和人工智能技术的发展,这些网站能够通过用户行为分析、偏好预测等手段,为用户提供个性化的商品推荐。目前,主流的购物推荐网站如淘宝、京东、拼多多等,都在不断优化算法,以提高推荐的准确性和用户满意度。此外,一些新兴的推荐平台,如小红书、蘑菇街等,也在通过社交网络和内容营销的方式,吸引用户参与,形成独特的推荐机制。研究者们正致力于探索如何结合用户反馈、商品特性和市场趋势,构建更加智能和高效的推荐系统。同时,隐私保护和数据安全也是当前研究的热点问题,如何在提供个性化服务的同时保护用户隐私,是推荐系统设计中不可忽视的一环。

5.3 可行性分析

购物推荐网站在当前的电子商务环境中具有显著的经济可行性。随着互联网的普及和消费者购物习惯的转变,越来越多的人倾向于在线购物。购物推荐网站通过分析用户行为、偏好和历史购买数据,提供个性化的商品推荐,从而提高用户满意度和购买转化率。此外,这类网站可以通过广告、会员服务、数据分析服务等多种方式实现盈利。随着大数据和人工智能技术的发展,购物推荐系统能够更加精准地预测用户需求,进一步提升用户体验和商业价值。因此,投资于购物推荐网站是一个具有长期增长潜力和盈利前景的商业决策。

购物推荐网站的社会可行性在于其能够满足消费者日益增长的个性化购物需求,通过算法分析用户的购物历史、浏览习惯和偏好,为用户推荐符合其品味的商品,从而提高购物效率和满意度。此外,这类网站还能帮助商家更精准地定位目标客户群体,实现产品的有效推广,同时减少广告成本。随着大数据和人工智能技术的发展,购物推荐系统能够不断优化,提供更加智能和个性化的服务,增强用户粘性,促进电子商务的健康发展。

六、核心代码

6.1 新增购物订单

@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody OrdersEntity orders, HttpServletRequest request){orders.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());ValidatorUtils.validateEntity(orders);ordersService.insert(orders);return R.ok();
}

6.2 查询商品

@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity shangpinxiaoshoupaixingbang,HttpServletRequest request){EntityWrapper<ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity> ew = new EntityWrapper<ShangpinxiaoshoupaixingbangEntity>();PageUtils page = shangpinxiaoshoupaixingbangService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, shangpinxiaoshoupaixingbang), params), params));return R.ok().put("data", page);
}

6.3 新增商品

@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody ShangpinxinxiEntity shangpinxinxi, HttpServletRequest request){shangpinxinxi.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());ValidatorUtils.validateEntity(shangpinxinxi);shangpinxinxiService.insert(shangpinxinxi);return R.ok();
}

本文项目编号 T073,希望给大家带来帮助!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/web/62099.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

AI在SEO中的应用与关键词优化探讨

内容概要 在当今数字化时代&#xff0c;人工智能&#xff08;AI&#xff09;技术为搜索引擎优化&#xff08;SEO&#xff09;带来了革命性的改变。传统的SEO主要依赖于人为的经验和判断&#xff0c;而AI则通过算法分析海量数据&#xff0c;提供更加精准和高效的方式优化关键词…

Tomcat新手成长之路:安装部署优化全解析(下)

接上篇《Tomcat新手成长之路&#xff1a;安装部署优化全解析&#xff08;上&#xff09;》: link 文章目录 7.应用部署7.1.上下文7.2.启动时进行部署7.3.动态应用部署 8.Tomcat 类加载机制8.1.简介8.2.类加载器定义8.3.XML解析器和 Java 9.JMS监控9.1.简介9.2.启用 JMX 远程监…

服务器数据恢复—服务器raid0阵列硬盘指示灯显示黄颜色的数据恢复案例

服务器数据恢复环境&故障情况&#xff1a; 某品牌服务器上有一组由两块SAS硬盘组建的raid0阵列&#xff0c;上层是windows server操作系统ntfs文件系统。服务器上一个硬盘指示灯显示黄颜色&#xff0c;该指示灯对应的硬盘离线&#xff0c;raid不可用。 服务器数据恢复过程…

Ant-Design-Vue 全屏下拉日期框无法显示,能显示后小屏又位置错乱

问题1&#xff1a;在全屏后 日期选择器的下拉框无法显示。 解决&#xff1a;在Ant-Design-Vue的文档中&#xff0c;很多含下拉框的组件都有一个属性 getPopupContainer可以用来指定弹出层的挂载节点。 在该组件上加上 getPopupContainer 属性,给挂载到最外层盒子上。 <temp…

php 系统函数 记录

PHP intval() 函数 PHP函数介绍—array_key_exists(): 检查数组中是否存在特定键名 如何使用PHP中的parse_url函数解析URL PHP is_array()函数详解&#xff0c;PHP判断是否为数组 PHP函数介绍&#xff1a;in_array()函数 strpos定义和用法 strpos() 函数查找字符串在另一字符串…

Hive学习基本概念

基本概念 hive是什么&#xff1f; Facebook 开源&#xff0c;用于解决海量结构化日志的数据统计。 基于Hadoop的一个数据仓库工具&#xff0c;可以将结构化的数据文件映射为一张表&#xff0c;并提供类SQL查询功能 本质是将HQL转化为MapReduce程序。 Hive处理的数据存储在H…

chrome使用问题记录

1. http自动跳转https问题 step1. 地址栏输入&#xff1a; chrome://net-internals/#hsts step2. 找到底部Delete domain security policies一栏&#xff0c;输入想处理的域名&#xff0c;点击delete。 注意&#xff1a;输入域名时去掉前缀http step3. 搞定了&#xff0c;再…

内网穿透 natapp安装与使用

前言 NATAPP是一款基于ngrok的内网穿透工具。以下是对NATAPP的详细概述&#xff1a; 基本概念 定义&#xff1a;内网穿透&#xff08;NAT穿透&#xff09;是一种技术&#xff0c;它允许具有特定源IP地址和端口号的数据包能够绕过NAT设备&#xff0c;从而被正确地路由到内网主机…

计算机光电成像理论基础

一、透过散射介质成像 1.1 光在散射介质中传输 光子携带物体信息并进行成像的过程是一个涉及光与物质相互作用的物理现象。这个过程可以分为几个步骤来理解&#xff1a; 1. **光的发射或反射**&#xff1a; - 自然界中的物体可以发射光&#xff08;如太阳&#xff09;&am…

视频监控汇聚平台Liveweb视频安防监控实时视频监控系统操作方案

Liveweb国标GB28181视频平台是一种基于国标GB/T28181协议的安防视频流媒体能力平台。它支持多种视频功能&#xff0c;包括实时监控直播、录像、检索与回看、语音对讲、云存储、告警以及平台级联等功能。该平台部署简单、可扩展性强&#xff0c;支持全终端、全平台分发接入的视频…

ASP.NET Core 9.0 静态资产传递优化 (MapStaticAssets )

一、结论 &#x1f4a2;先看结论吧&#xff0c; MapStaticAssets 在大多数情况下可以替换 UseStaticFiles&#xff0c;它已针对为应用在生成和发布时了解的资产提供服务进行了优化。 如果应用服务来自其他位置&#xff08;如磁盘或嵌入资源&#xff09;的资产&#xff0c;则应…

在 Windows 11 WSL (Ubuntu 24.04.1 LTS) | Python 3.12.x 下部署密码学库 charm

1. 在 Windows 11 上部署 Ubuntu (WSL) 由于作者没有高性能的 Ubuntu 服务器或个人电脑&#xff0c;且公司或学校提供的 Ubuntu 服务器虽然提供高性能 GPU 等硬件配置但通常不会提供 root 权限&#xff0c;因而作者通过在搭载了 Windows 11 的个人电脑上启动 Ubuntu (WSL) 来进…

Qt自定义 Qt Designer 插件

创建 Qt Designer 插件项目 Qt 提供两种设计插件的 API&#xff0c;可以用于扩展 Qt 的功能。高级 API 用于设计插件以扩展 Qt 的功能&#xff0c;例如定制数据库驱动、图像格式、文本编码、定制样式等。Qt Designer 里大量采用了插件&#xff0c;点击 Qt Creator 的“Help”-…

springboot利用easypoi实现简单导出Excel

vue springboot利用easypoi实现简单导出 前言一、easypoi是什么&#xff1f;二、使用步骤 1.传送门2.前端vue3.后端springboot 3.1编写实体类&#xff08;我这里是dto,也一样&#xff09;3.2控制层结尾 前言 今天玩了一下springboot利用easypoi实现excel的导出&#xff0c;以前…

【学习总结|DAY012】Java面向对象基础

一、前言 今天主要学习了以下内容&#xff1a;面向对象的理解与使用、对象的内存布局、构造器的概念和作用、封装的重要性以及JavaBean实体类的实现等。下面我将详细阐述这些知识点。 二、面向对象的理解与使用 1. 什么是面向对象&#xff1f; 类&#xff1a;一种特殊的数据…

【免费】最新区块链钱包和私钥的助记词碰撞器,bybit使用python开发

使用要求 1、用的是google里面的扩展打包成crx文件&#xff0c;所以在使用之前你需要确保自己电脑上有google浏览器&#xff0c;而且google浏览器版本需要在124之上。&#xff08;要注意一下&#xff0c;就是电脑只能有一个Chrome浏览器&#xff09; 2、在win10上用vscode开发…

【AI模型对比】AI新宠Kimi与ChatGPT的全面对比:技术、性能、应用全揭秘

文章目录 Moss前沿AI技术背景Kimi人工智能的技术积淀ChatGPT的技术优势 详细对比列表模型研发Kimi大模型的研发历程ChatGPT的发展演进 参数规模与架构Kimi大模型的参数规模解析ChatGPT的参数体系 模型表现与局限性Kimi大模型的表现ChatGPT的表现 结论&#xff1a;如何选择适合自…

C#实时监控指定文件夹中的动态,并将文件夹中生成的新图片显示在界面上(相机采图,并且从本地拿图)

结果展示 此类原理适用于文件夹中自动生成图片&#xff0c;并提取最新生成的图片将其显示&#xff0c; 如果你是相机采图将其保存到本地&#xff0c;可以用这中方法可视化&#xff0c;并将检测的结果和图片匹配 理论上任何文件都是可以监视并显示的&#xff0c;我这里只是做了…

Unity性能优化---动态网格组合(二)

在上一篇中&#xff0c;组合的是同一个材质球的网格&#xff0c;如果其中有不一样的材质球会发生什么&#xff1f;如下图&#xff1a; 将场景中的一个物体替换为不同的材质球 运行之后&#xff0c;就变成了相同的材质。 要实现组合不同材质的网格步骤如下&#xff1a; 在父物体…

深入解析Spring AI框架:在Java应用中实现智能化交互的关键

众所周知&#xff0c;Java是一种面向对象的编程语言&#xff0c;因此不论我们调用什么AI接口&#xff0c;从业务的角度来看&#xff0c;它本质上只是一个接口&#xff0c;而AI则充当了一个第三方对接平台。然而&#xff0c;值得注意的是&#xff0c;AI的聊天回复往往不适用于对…