计算机毕业设计之springboot旅游推荐系统

　　项目简介采用前后端分离架构RESTful API风格接口化、Json形式数据传输前端页面进行了升级，引用了一些基本的组件，如dataTables.js、bootstrap.js、bootbox.js前端没有采用主流框架如Vue、React等，使用基本的HTML+CSS+JQ也减轻了上手难度引入皮尔逊线性相似度推荐算法的Java实现，应用于项目的＂景点推荐＂栏目
　　项目简介项目架构采用前后端分离，Jquery + SpringBoot2.0后端语言JavaORM使用SpringDataJPA数据库使用MySql5.7+Mongodb3缓存Redis部署Nginx+Jar
　　算法介绍皮尔逊相关系数的相似度算法(Pearson)该算法在本系统中实现了基于景点分数近似度的推荐功能，以下给出数据获取方法代码，具体算法实现请查看CFUtils.cosineSimilarity()方法。public List findRecommendList(String id) {         //系统中我将景点抽象成了产品，这样便于扩展，如酒店、旅行团均可看作产品评分，统一记录在系统的分数表中         //如果是查询景点推荐列表，则根据入参景点id查询景点         List productScoreList = scoreDao.findByProductId(id);         //因为相似度比对需要两份数据，首先得到自己查询的景点的分数集合         double[] ownProductScoreList = new double[productScoreList.size()];         for (int i = 0; i < productScoreList.size(); i++) {             ownProductScoreList[i] = Double.parseDouble(productScoreList.get(i).getGrade());         }         //然后得到分数表中所有景点的分数集合         List productCountInScoreList = scoreDao.findAllGroupByProductId();         HashMap ss = new HashMap();         //循环所有景点         for (int i = 0; i < productCountInScoreList.size(); i++) {             //得到该产品的所有分数             List bb = scoreDao.findByProductId(productCountInScoreList.get(i).getProductId());             double[] otherProductScoreList = new double[bb.size()];             //循环该产品的所有分数             for (int j = 0; j < bb.size(); j++) {                 otherProductScoreList[j] = Double.parseDouble(bb.get(j).getGrade());             }             //将产品作为key，分数集合作为value存入map             ss.put(productCountInScoreList.get(i).getProductId(),otherProductScoreList);         }         List resSpotsList = new ArrayList<>();         //循环Map依次比对其线性相似度         ss.forEach((String k, double[] v)->{             //得到相似度值             double n = CFUtils.cosineSimilarity(ownProductScoreList,v);             log.info(＂id：{},线性相似度：{}＂,k,n);             //判断相似度值是否符合自己设定的阈值             if(n > pearsonCorrelation) {                 //符合相似阈值，放入推荐列表                 resSpotsList.add(spotsDao.findById(k));             }         });         return resSpotsList;     }运行截图
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