基于协同过滤算法非遗推荐系统[springboot]—计算机毕业设计源码

摘要：随着数字化时代的到来，非物质文化遗产（简称“非遗”）的保护与传播面临着新的挑战与机遇。本文旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的非遗推荐系统，该系统通过分析用户的历史行为和偏好，智能推荐具有相似特征或主题的非遗内容，以提高非遗项目的可见度和影响力。本文首先介绍了

摘要

随着数字化时代的到来，非物质文化遗产（简称“非遗”）的保护与传播面临着新的挑战与机遇。本文旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的非遗推荐系统，该系统通过分析用户的历史行为和偏好，智能推荐具有相似特征或主题的非遗内容，以提高非遗项目的可见度和影响力。本文首先介绍了协同过滤算法的基本原理及其在非遗推荐系统中的应用，随后详细分析了非遗推荐系统的背景、意义、功能需求和性能需求。在系统设计部分，我阐述了系统的整体架构、模块划分和流程设计，并给出了部分核心代码示例。最后，我对系统的实现效果进行了总结，并提出了可能的改进方向。

绪论

非物质文化遗产是人类文化的重要组成部分，包括口头传统、表演艺术、社会实践、节庆活动、传统手工艺等多个方面。然而，随着现代化进程的加速，许多非遗项目面临着消失的风险。因此，利用现代技术手段保护和传承非遗显得尤为重要。非遗推荐系统作为一种创新的保护方式，通过智能推荐技术提高非遗项目的曝光度和影响力，为非遗文化的传播与保护提供了新的途径。本文旨在研究基于协同过滤算法的非遗推荐系统，以满足用户对非遗文化的个性化需求，促进非遗文化的传承与发展。

技术简介

协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，广泛应用于电商、社交网络、内容推荐等领域。该算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两类。基于用户的协同过滤通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐相似用户评价高但目标用户尚未评价的物品；而基于物品的协同过滤则分析物品之间的相似性，推荐与用户已喜欢物品相似的其他物品。在非遗推荐系统中，协同过滤算法能够根据用户的历史浏览和偏好数据，智能推荐符合用户兴趣的非遗项目，提高推荐的准确性和用户满意度。

需求分析

功能需求

非遗推荐系统应满足用户多样化的需求，包括用户注册与登录、非遗项目推荐、非遗项目分布、非遗项目类型、非遗项目详情以及个人中心模块等功能。用户注册与登录功能确保用户信息的安全性和系统的稳定性；非遗项目推荐功能根据用户的历史行为和偏好智能推荐非遗项目；非遗项目分布、类型和详情功能则为用户提供全面的非遗项目信息；个人中心模块允许用户管理个人信息和查看浏览历史等。

性能需求

非遗推荐系统应具备良好的稳定性、可扩展性和可维护性。系统应能够处理大量用户并发访问，确保在高峰时段也能稳定运行。同时，系统应具备良好的可扩展性，以适应未来用户数量和非遗项目数量的增长。此外，系统还应具备易于维护和管理的特点，方便开发人员对系统进行升级和优化。

系统设计

整体架构

非遗推荐系统采用B/S架构（浏览器/服务器架构），包括浏览器客户端、Web服务器端和数据库端。浏览器客户端负责与用户进行交互，展示非遗项目信息和推荐结果；Web服务器端负责处理业务逻辑、数据访问和Web服务等功能；数据库端则负责存储非遗项目信息、用户行为数据等。系统使用Spring Boot作为后端核心框架，利用其自动配置、约定优于配置等特性简化开发过程。前端采用Vue.js框架进行开发，实现用户界面的交互和展示。数据库使用MySQL进行数据存储和管理。

模块划分

非遗推荐系统划分为多个模块，包括用户管理模块、非遗项目管理模块、数据预处理模块、相似度计算模块和推荐生成模块等。用户管理模块负责处理用户注册、登录、个人信息管理等功能；非遗项目管理模块负责处理非遗项目的录入、编辑、删除等操作；数据预处理模块负责对用户行为数据和非遗项目数据进行清洗、格式转换等预处理操作；相似度计算模块负责计算用户或非遗项目之间的相似度；推荐生成模块则根据相似度计算结果生成个性化推荐列表。

流程设计

非遗推荐系统的流程设计包括数据采集、ETL（提取、转换、加载）、特征工程和离线算法模型的训练等步骤。首先，系统通过数据采集模块收集用户行为数据和非遗项目信息；然后，ETL模块对数据进行清洗、转换和加载处理；接着，特征工程模块从处理后的数据中提取有用的特征；最后，离线算法模型训练模块利用提取的特征训练协同过滤算法模型，生成推荐结果。此外，系统还包括在线推荐流程，根据实时用户行为数据动态调整推荐结果。

总结

本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的非遗推荐系统，该系统通过分析用户的历史行为和偏好智能推荐非遗项目，提高了非遗项目的可见度和影响力。在系统设计过程中，我充分考虑了用户需求和市场趋势，采用了先进的协同过滤算法和前后端分离架构等技术手段。通过实际测试和应用验证表明，该系统能够准确推荐符合用户兴趣的非遗项目，并具备良好的稳定性和可扩展性。未来，我将继续优化算法模型和提高系统性能以满足更多用户的需求，并探索更多创新的技术手段以促进非遗文化的传承与发展。