基于大数据的专业智能在线学习网站系统

基于大数据的专业智能导学系统数据分析可视化

前言介绍

本文基于大数据的专业智能导学系统的设计与实现采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Hadoop等技术，构建了一个功能全面的Web应用。该系统实现了学生用户注册与登录、用户信息管理、学习资源、学习视频和交流论坛等管理、学习资源学习时长用户数量等数据分析大屏展示等功能模块，为用户提供了一个在线自主学习的资源平台。管理员可以通过系统进行各种信息管理和学习资源的更新，以及对系统的数据进行统计分析了解系统运营状况，确保学习资源推荐内容的时效性和准确性。

系统通过整合前后端技术，提供了高效的数据处理和用户体验。Hadoop集群负责存储和处理大规模学习资源数据。系统的模块化设计使得各功能相互独立又紧密协作，提升了系统的可扩展性和维护性。用户能够方便地自主导学在线观看资源视频下载资源文件进行学习，管理员则可以灵活地管理用户和学习资源以及对数据进行数据分析统计，准确洞悉平台系统运营状况，为后续提升平台的运营效率提供了便捷的途径。

01开发环境

1.1 Java 技术

1.2 Spring Boot 框架

1.3 Hadoop，hdfs

1.4 MySQL数据库

1.5 B/S 结构

1.6 Vue.js 技术

1.7 基于用户收藏的协同算法

02系统功能模块

亮点（基于用户收藏的协同算法、数据分析大屏展示、Echarts可视化）

1、数据管理：后台信息列表管理。

2、数据存储：mysql数据库。

3、可视化分析：各种数据分析统计后图表大屏展示

4、数据分析：根据hadoop大数据技术进行数据分析

03视频演示

04图片展示

05 部分代码展示

 /**
     * 协同算法（基于用户收藏的协同算法）（交流学习+vx：S20231025S ）
     */
    @RequestMapping("/autoSort2")
    public R autoSort2(@RequestParam Map<String, Object> params,ZiyuanxinxiEntity ziyuanxinxi, HttpServletRequest request){
        String userId = request.getSession().getAttribute("userId").toString();
        Integer limit = params.get("limit")==null?10:Integer.parseInt(params.get("limit").toString());
        List<StoreupEntity> storeups = storeupService.selectList(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("type", 1).eq("tablename", "ziyuanxinxi"));
        Map<String, Map<String, Double>> ratings = new HashMap<>();
        if(storeups!=null && storeups.size()>0) {
            for(StoreupEntity storeup : storeups) {
                Map<String, Double> userRatings = null;
                if(ratings.containsKey(storeup.getUserid().toString())) {
                    userRatings = ratings.get(storeup.getUserid().toString());
                } else {
                    userRatings = new HashMap<>();
                   ratings.put(storeup.getUserid().toString(), userRatings);
                }
                if(userRatings.containsKey(storeup.getRefid().toString())) {
                    userRatings.put(storeup.getRefid().toString(), userRatings.get(storeup.getRefid().toString())+1.0);
                } else {
                    userRatings.put(storeup.getRefid().toString(), 1.0);
                }
            }
        }

        // 创建协同过滤对象
        UserBasedCollaborativeFiltering filter = new UserBasedCollaborativeFiltering(ratings);

        // 为指定用户推荐物品
        String targetUser = userId;
        int numRecommendations = limit;
        List<String> recommendations = filter.recommendItems(targetUser, numRecommendations);
        // 输出推荐结果
        System.out.println("Recommendations for " + targetUser + ":");
        for (String item : recommendations) {
            System.out.println(item);
        }
        EntityWrapper<ZiyuanxinxiEntity> ew = new EntityWrapper<ZiyuanxinxiEntity>();
        ew.in("id", String.join(",", recommendations));
        if(recommendations!=null && recommendations.size()>0 && recommendations.size()>0) {
            ew.last("order by FIELD(id, "+"'"+String.join("','", recommendations)+"'"+")");

        }

        PageUtils page = ziyuanxinxiService.queryPage(params, ew);
        List<ZiyuanxinxiEntity> pageList = (List<ZiyuanxinxiEntity>)page.getList();
        if(recommendations!=null && recommendations.size()>0 && pageList.size()<limit) {
            int toAddNum = limit-pageList.size();
            ew = new EntityWrapper<ZiyuanxinxiEntity>();
            ew.notIn("id", recommendations);
            ew.orderBy("id", false);
            ew.last("limit "+toAddNum);
            pageList.addAll(ziyuanxinxiService.selectList(ew));
        } else if(pageList.size()>limit) {
            pageList = pageList.subList(0, limit);
        }
        page.setList(pageList);
        return R.ok().put("data", page);
    }