基于协同过滤+SpringBoot+Vue的剧本杀服务平台系统
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”。
系统展示
【2025最新】基于协同过滤+Java+SpringBoot+Vue+MySQL的剧本杀服务平台系统，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
本系统基于协同过滤算法、SpringBoot后端框架与Vue前端技术栈，构建了一个剧本杀服务平台。该平台通过智能推荐系统，根据用户历史行为及偏好，精准推送个性化剧本杀剧本，提升用户体验。同时，集成在线组队、剧本浏览、评价互动等功能，形成完整的剧本杀社交生态，为剧本杀爱好者提供一站式服务体验。
研究意义
在当前剧本杀市场蓬勃发展的背景下，本研究旨在通过技术创新优化用户体验，促进剧本杀文化的传播与交流。协同过滤算法的应用，不仅解决了信息过载问题，还增强了用户粘性，为平台持续吸引并留住用户提供了技术支撑。同时，系统的开发也为剧本杀行业的数字化转型提供了参考范例，推动行业向更加智能化、个性化方向发展。
研究目的
本研究的主要目的在于开发一个高效、智能的剧本杀服务平台，通过协同过滤技术实现剧本的精准推荐，满足用户个性化需求。同时，通过SpringBoot与Vue的结合，构建稳定、易用的前后端架构，提升系统的开发效率与维护便捷性。此外，本研究还致力于探索剧本杀社交化的新模式，通过平台功能设计促进用户之间的互动与交流，增强社区活跃度。
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>推荐剧本</h1>
<ul>
<li v-for="script in scripts" :key="script.id">
{{ script.name }} - 评分: {{ script.rating }}
</li>
</ul>
</div>
</template>
<script>
import axios from 'axios';
export default {
data() {
return {
scripts: []
};
},
created() {
this.fetchRecommendedScripts();
},
methods: {
async fetchRecommendedScripts() {
try {
const response = await axios.get('/scripts/recommended', { params: { userId: '当前用户ID' } });
this.scripts = response.data;
} catch (error) {
console.error('获取推荐剧本失败:', error);
}
}
}
};
</script>
总结
本剧本杀服务平台系统，以协同过滤为核心，融合SpringBoot与Vue技术，成功实现了剧本的个性化推荐与社交化功能。系统不仅提升了用户体验，也为剧本杀行业的数字化发展注入了新活力。未来，随着技术的不断迭代与用户需求的变化，系统将持续优化与升级，为用户提供更加丰富、便捷的剧本杀服务体验。
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原文地址：https://blog.csdn.net/2301_78335941/article/details/142389508
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