毕业设计：基于SpringBoot和Vue的图书推荐系统（源码）
目录
一、项目背景
二、技术介绍
三、功能介绍
四、代码设计
五、系统实现
一、项目背景
在信息技术飞速发展的今天，我们已全面迈入数字阅读时代。互联网的普及和智能终端的广泛应用，使得获取信息的渠道从传统的纸质媒介向数字化平台大规模迁移。这一变革极大地丰富了人们的阅读资源，但同时也带来了一个显著的问题：信息过载。面对海量的图书资源，读者往往感到无所适从，难以从浩瀚的书海中高效、精准地定位到自己真正感兴趣或有价值的书籍。传统的关键词检索方式已无法满足用户日益增长的个性化、智能化阅读需求，如何帮助读者在海量信息中“披沙拣金”，已成为当前数字阅读领域亟待解决的核心痛点。
与此同时，随着大数据、人工智能等前沿技术的成熟与落地，个性化推荐系统已发展成为众多互联网内容平台（如电商、短视频、新闻资讯等）的核心竞争力。其背后的核心理念在于，通过挖掘和分析用户的行为数据、兴趣偏好及历史记录，构建用户画像，并利用特定的算法模型，主动为用户推送其可能感兴趣的内容，从而提升用户体验和平台粘性。将这一成功的模式应用于图书阅读领域，构建一个智能化的图书推荐系统，不仅能够有效缓解信息过载带来的困扰，更能主动发现并引导读者的阅读兴趣，具有极高的现实应用价值。
此外，随着我国对“全民阅读”战略的持续推广和深入，公众的精神文化需求日益增长，对阅读服务的质量也提出了更高的要求。图书馆、高校及各类阅读平台亟需从“被动提供资源”向“主动服务读者”转型。因此，本课题旨在设计并实现一个基于SpringBoot和Vue框架的图书推荐系统。该系统将采用主流的前后端分离架构，后端利用SpringBoot框架的稳健与高效构建业务逻辑与数据接口，前端则采用Vue框架打造动态、流畅的用户交互界面，并融入协同过滤等推荐算法。本系统的研发，旨在为广大读者提供一个个性化、智能化的图书发现平台，助力提升全民阅读素养，推动书香社会建设。
二、技术介绍
本系统采用前后端分离的现代Web开发模式，前端和后端通过基于JSON格式的RESTful API进行数据交互，这不仅提高了开发效率，也增强了系统的可维护性和可扩展性。
前端技术栈方面，系统选用Vue3作为核心框架，其组合式API（Composition API）提供了更优的逻辑复用和代码组织方式。UI层面采用Element Plus组件库，它丰富的企业级组件能快速构建美观、一致的用户界面。在状态管理上，使用Pinia替代Vuex，它更轻量且对TypeScript支持更友好，能高效管理用户登录状态、偏好设置等全局数据。Vue Router负责前端路由管理，实现页面间的无刷新切换。同时，通过Axios库发起HTTP请求，并利用其拦截器机制统一处理请求头携带的JWT令牌和响应错误，确保前后端通信的安全与高效。
后端技术栈基于SpringBoot3框架，它简化了项目配置，并充分利用了Java的新特性。Spring Security作为安全框架，结合JWT（JSON Web Token）技术，实现了用户身份认证与接口级别的权限控制，保障了系统的安全性。数据持久层采用MyBatis Plus，它在MyBatis基础上增强了CRUD功能，并支持Lambda表达式，能高效地完成数据库访问操作。系统使用MySQL8作为核心数据库，利用其稳定性和性能存储用户信息、图书数据及行为日志，并为推荐算法的实时计算提供数据支撑。整个后端架构清晰分层，为图书推荐系统的稳定运行和智能计算提供了坚实基础。
三、功能介绍
系统基础角色：普通用户、管理员
数据表数量：8张
功能介绍：
普通用户端功能：
用户模块：账号注册；用户登录；修改密码；更新个人档案；头像上传
图书模块：浏览图书列表；查看图书详情；搜索图书；分类筛选；查看热门图书；查看新书
借阅模块：借阅图书；归还图书；续借图书；取消借阅；查看借阅记录；到期提醒
收藏模块：收藏图书；取消收藏；查看收藏列表
评价模块：图书评分；发表评论；回复评论
推荐模块：个性化推荐；热门图书推荐；新书推荐；相似图书推荐
排行榜模块：图书排行榜
管理员端功能：
控制台模块：系统数据统计；图书分类分布；借阅趋势分析；高分图书统计；热门图书统计
图书管理模块：添加图书；编辑图书；删除图书；更新图书状态；分类管理；添加分类；编辑分类；删除分类
用户管理模块：查看用户列表；添加用户；编辑用户；删除用户；批量删除；禁用启用用户
借阅管理模块：查看所有借阅记录；审批借阅；拒绝借阅；按条件筛选
评论管理模块：查看评论列表；删除评论
系统配置模块：系统参数配置；配置项增删改查
亮点功能：
多策略推荐算法：集成用户协同过滤与物品协同过滤实现个性化图书推荐
混合推荐引擎：融合多种推荐策略提升推荐精准度
相似图书推荐：基于图书特征关联推荐同类优质图书
大屏数据统计：可视化展示图书分类分布与借阅趋势
图书排行榜：按借阅量和评分多维度展示热门图书
四、代码设计
@Slf4j @Component public class JwtAuthenticationTokenFilter extends OncePerRequestFilter { @Autowired private JwtUtils jwtUtils; @Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain chain) throws ServletException, IOException { String token = request.getHeader("Authorization"); if (StringUtils.hasText(token) && token.startsWith("Bearer ")) { token = token.substring(7); try { Claims claims = jwtUtils.parseToken(token); String userId = claims.getSubject(); // 将用户信息存入SecurityContextHolder... } catch (Exception e) { log.error("JWT解析失败: {}", e.getMessage()); } } chain.doFilter(request, response); } } @Service public class RecommendService { @Autowired private UserBehaviorMapper behaviorMapper; /** * 为目标用户生成个性化推荐列表 */ public List<Book> getRecommendBooks(Long userId) { // 1. 获取所有用户的行为数据 List<UserBehavior> allBehaviors = behaviorMapper.selectList(null); // 2. 构建用户-图书评分矩阵 Map<Long, Map<Long, Double>> userScoreMap = buildScoreMatrix(allBehaviors); // 3. 计算目标用户与其他用户的相似度（皮尔逊相关系数） Map<Long, Double> similarityMap = calculateSimilarity(userId, userScoreMap); // 4. 生成Top-N推荐列表 return generateTopNRecommendations(userId, similarityMap, userScoreMap); } // 具体相似度计算与推荐逻辑... }