系统介绍：
社会发展日新月异。利用计算机应用程序实现的数据管理功能已经非常完善。然而，随着移动互联网的出现，信息的处理不再受到地域的限制。处理信息及时高效，深受人们喜爱。这次我们开发了一个基于协同过滤技术的在线书店，有两个角色：管理员和用户。管理员功能包括个人中心、用户管理、图书分类管理、图书信息管理、订单信息管理、系统管理。用户可以注册登录、查看和收藏图书信息、购买和下单图书。基于协同过滤技术的网上书店服务器采用Java开发，网站后台采用SSM框架开发。数据库采用MySQL数据库作为数据存储。这使得用户可以通过同一个后端方便快捷地处理业务，并且可以根据并发量来部署后端，利用硬件和软件协同，满足数据的交互处理，让用户的数据存储更加方便。获取数据安全、便捷。
****关键**** ** **字**** ** **:**** 基于协同过滤技术的在线书店； SSM框架；爪哇； MySQL
在确定管理员功能模块的基础上，对管理员的各项功能进行设计，确定管理员功能的具体模块。绘制的管理员功能结构如下图所示。管理员功能包括个人中心、用户管理、图书分类管理、图书信息管理、订单管理、系统管理。
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图4-2 管理员功能结构图
当程序交给用户使用时，需要提供程序的运行流程图，以便用户方便地了解程序的具体工作步骤。如今，程序的操作流程已经有了一个通用的标准，即首先通过登录页面提交登录数据，程序验证无误后，用户就可以在程序功能操作区页面上操作相应的功能。
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程序运行流程图
功能截图：
5.1管理员功能实现
5.1.1 用户管理
管理员可以添加、修改、删除、查询用户信息。
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图5-1 用户管理页面
5.1.2 图书分类管理
管理员可以添加、修改、删除、查询图书分类信息。
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图5-2 图书分类管理页面
5.1.3 图书信息管理
管理员可以添加、修改、删除、查询图书信息。
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图5-3 图书信息管理页面
5.1.4 订单管理
管理员可以查看已付款订单和查询订单。
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图5-4 订单管理页面
5.2 用户功能实现
5.2.1 图书信息
用户可以查看图书信息、购买并加入购物车、评论和收藏。
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图5-5 图书信息页面
5.2.2 购物车
将图书添加到购物车后，用户可以更改和删除购物车中的图书数量。
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图5-6 购物车页面
5.2.3 点击购买
用户在购物车中点击购买后，会进入如下界面。在该界面中可以修改收货地址并进行支付操作。
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图5-7 点击购买页面
代码实现：
/**
登录相关
*/
@RequestMapping("用户")
@RestController
公共类用户控制器{
@Autowired
私有UserService 用户服务；
@Autowired
私有TokenService 令牌服务；
/**
登录
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(值="/登录")
公共R登录（字符串用户名，字符串密码，字符串角色，HttpServletRequest请求）{
UserEntity user=userService.selectOne(new EntityWrapper().eq("用户名", 用户名));
如果（用户！=空）{
if(!user.getRole().equals(角色)){
return R.error("权限异常");
}
if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
return R.error("账号或密码错误");
}
String token=tokenService.generateToken(user.getId(),用户名， "用户", user.getRole());
return R.ok().put("token", token);
}别的{
return R.error("账号或密码或权限不正确");
}}
/**
登记
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(值="/register")
公共R寄存器（@RequestBody UserEntity用户）{
//ValidatorUtils.validateEntity(用户);
if(userService.selectOne(new EntityWrapper().eq("用户名", user.getUsername())) !=null) {
return R.error("用户已存在");
}
userService.insert(用户);
返回R.ok();
}/**
辞职
*/
@GetMapping(值="注销")
公共R 注销（HttpServletRequest 请求）{
request.getSession().invalidate();
return R.ok("退出成功");
}/**
密码重置
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping(值="/resetPass")
公共R重置密码（字符串用户名，HttpServletRequest请求）{
UserEntity user=userService.selectOne(new EntityWrapper().eq("用户名", 用户名));
如果（用户==空）{
return R.error("账户不存在");
}
user.setPassword("123456");
userService.update(用户，null);
return R.ok("密码已重置为：123456");
}/**
列表
*/
@RequestMapping("/page")
公共R页面（@RequestParam Mapparams，UserEntity用户）{
EntityWrapperew=new EntityWrapper();
PageUtils page=userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil. Between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}/**
信息
*/
@RequestMapping("/info/{id}")
公共R信息（@PathVariable（"id"）字符串id）{
UserEntity 用户=userService.selectById(id);
return R.ok().put("data", user);
}/**
获取用户的会话用户信息
*/
@RequestMapping("/会话")
公共R getCurrUser（HttpServletRequest 请求）{
Integer id=(Integer)request.getSession().getAttribute("userId");
UserEntity 用户=userService.selectById(id);
return R.ok().put("data", user);
}/**
节省
*/
@PostMapping("/保存")
公共R 保存（@RequestBody UserEntity 用户）{
//ValidatorUtils.validateEntity(用户);
if(userService.selectOne(new EntityWrapper().eq("用户名", user.getUsername())) !=null) {
return R.error("用户已存在");
}
userService.insert(用户);
返回R.ok();
}/**
修订
*/
@RequestMapping("/更新")
公共R 更新（@RequestBody UserEntity 用户）{
//ValidatorUtils.validateEntity(用户);
userService.updateById(user);//更新全部
返回R.ok();
}/**
删除
*/
@RequestMapping("/删除")
公共R 删除（@RequestBody Integer [] ids）{
userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
返回R.ok();
}
}
论文参考：
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总结
大家可以帮忙点赞、收藏、关注、评论啦
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3.王羲之临池学书
8.郑板桥轶事十则
用户评论
这个书城系统看起来挺有意思的！想看看它能推荐哪些好书
有9位网友表示赞同！
协同过滤技术确实很厉害，能根据我的阅读习惯精准推荐书籍。
有20位网友表示赞同！
源码、部署文档都有提供，方便 banget!
有16位网友表示赞同！
这么全面的分享真是太感谢了!
有15位网友表示赞同！
想学学这方面的技术，这个案例应该是个不错的学习资源。
有8位网友表示赞同！
有没有其他网站也应用了这种技术？
有16位网友表示赞同！
这个书城设计会不会比较复杂呢？
有20位网友表示赞同！
想知道协同过滤技术的具体实现方法。
有11位网友表示赞同！
看这个标题，应该是可以浏览、借阅书籍的平台吧？
有14位网友表示赞同！
希望这个书城的界面友好易用。
有14位网友表示赞同！
网上书城确实越来越流行了！
有10位网友表示赞同！
推荐系统真的能帮我节省很多时间！
有16位网友表示赞同！
期待能看到这个书城的实际效果!
有14位网友表示赞同！
感觉这样就能找到更多自己喜欢的书籍啦!
有14位网友表示赞同！
分享的学习资料一定要详细啊！
有15位网友表示赞同！
对协同过滤这种技术一直很感兴趣，这次正好可以看看。
有11位网友表示赞同！
网上购物已经越来越普遍了，书城也是一样!
有18位网友表示赞同！
这个案例的讲解能让新手更容易理解吧？
有17位网友表示赞同！
感觉基于协同过滤技术的推荐系统更精准一些！
有8位网友表示赞同！