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、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码
精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码
系统展示
【2025最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL+协同过滤算法的个性化课程推荐系统，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
本文介绍了一个基于Java、SpringBoot、Vue.js、MySQL和协同过滤算法的个性化课程推荐系统。该系统采用前后端分离架构，前端使用Vue.js框架，后端使用SpringBoot框架，数据库采用MySQL。系统通过协同过滤算法为学习者提供个性化的课程推荐，提高了课程推荐的准确性和用户满意度。系统具备完整的用户管理、课程管理、课程推荐及用户交互等功能，实现了智能化的课程推荐管理方式。
研究意义
个性化课程推荐系统的研究具有重要意义。首先，该系统能够显著提高学习者的学习效率和满意度，通过推荐符合其兴趣和需求的课程，帮助学习者更快地找到适合自己的学习资源。其次，对于教育机构而言，该系统能够优化课程资源的分配，提高课程的利用率和招生效果。此外，个性化课程推荐系统还能够促进教育资源的均衡发展，为不同背景的学习者提供平等的学习机会。通过智能化的推荐算法，系统能够挖掘潜在的学习需求，推动教育服务的创新和发展。
研究目的
本研究的主要目的是开发一个基于协同过滤算法的个性化课程推荐系统，以提高课程推荐的准确性和用户满意度。通过该系统，学习者可以方便地浏览和选择适合自己的课程，提高学习效率。同时，教育机构可以更有效地管理课程资源，优化课程设置和招生策略。此外，本研究还旨在探索协同过滤算法在教育领域的应用潜力，为未来的教育服务创新提供技术支持和参考。
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
<template>
<div>
<h1>课程推荐</h1>
<ul>
<li v-for="course in recommendedCourses" :key="course.id">
{{ course.name }}
</li>
</ul>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return {
recommendedCourses: []
};
},
created() {
this.fetchRecommendedCourses();
},
methods: {
fetchRecommendedCourses() {
// 调用后端API获取推荐课程列表
axios.get('/api/recommended-courses')
.then(response => {
this.recommendedCourses = response.data;
})
.catch(error => {
console.error('获取推荐课程列表失败:', error);
});
}
}
};
</script>
总结
本研究成功开发了一个基于Java、SpringBoot、Vue.js、MySQL和协同过滤算法的个性化课程推荐系统。该系统实现了前后端分离架构，具备完整的用户管理、课程管理、课程推荐及用户交互等功能。通过协同过滤算法，系统能够为学习者提供个性化的课程推荐，显著提高了课程推荐的准确性和用户满意度。未来，我们将继续优化算法和系统功能，提高系统的实用性和用户体验。
获取源码
一键三连噢~
