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本系统(已开发完成)->成品实现截图
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本系统包修改时间和标题(就是把系统的标题改成你的毕设题目哦),包安装部署运行调试,就是在你的电脑上运行起来
可行性分析
（1）技术可行性：选用Spring Boot、Vue和MySQL的技术栈可视为成本效益高的选择。Spring Boot通过提供大量自动配置的功能，减少了系统开发初期的配置需求，加速了项目的启动及交付过程。并且可以轻松地与Vue.js集成，实现前后端分离。Vue.js为前端开发领域中的轻量级框架，专注于视图层的设计理念，加快了交互式用户界面的构建速度，降低了前端开发的复杂度和相关培训成本，有效节约了开发资源。选用MySQL这一成熟的开源关系数据库管理系统作为后端数据管理，不仅能处理大规模数据操作，还保证了数据处理的高效性和安全性，避免了高昂的商业数据库许可费用，从而降低了整体的运营成本。因此，该系统在技术上是可行的。
（2）经济可行性：本系统的设计与实现核心集中于一个基于Spring Boot的网站，其开发依赖于Eclipse或 IDEA免费软件资源。MySQL数据库，一个开源且免费的数据库系统能确保数据存储的高效与稳定。Spring Boot框架的开源特性大大降低了开发成本，加速了开发进程。
（3）操作可行性：该系统通过直观的用户界面，分层的权限设计，用户和管理员可以访问不同级别的操作界面，以提高用户体验。系统中的导航菜单和功能模块的设计考虑了用户习惯，使用户和管理员可以快速熟悉和掌握系统的使用。
本系统支持的技术栈
开发语言：Java 框架支持：springboot/ssm/springcloud 微服务分布式
JDK版本：JDK1.8
数据库：mysql (版本不限)
数据库工具：Navicat
开发软件：eclipse/myeclipse/idea
Maven包：Maven3.3.9
浏览器：谷歌浏览器
可开发功能创新亮点之深度学习之LSTM算法
深度学习之LSTM算法:使用场景：进行时间序列的预测，主要进行未来数据的预测，比如预测未来多少天的天气情况等几点：
金融市场预测：LSTM可用于预测股票价格、汇率、交易量等金融指标的未来走势。通过分析历史交易数据，LSTM能够捕捉市场趋势和波动，为投资者提供决策支持。
销售预测：在零售和电商领域，LSTM可以根据历史销售数据预测未来一段时间内的销售量、库存需求等，帮助企业进行供应链管理和库存优化。
情感分析：通过分析文本数据中的情感倾向，LSTM可以对文本进行情感分类，判断其是正面、负面还是中性情感，这在社交媒体分析、品牌监测等领域具有重要应用价值
疾病预测：利用患者的历史医疗记录、生活习惯等数据，LSTM可以预测患者未来患某种疾病的风险。
可开发功能创新亮点之情感分析
情感分析 针对通用场景下带有主观描述的中文文本，自动判断该文本的情感极性类别并给出相应的置信度，情感极性分为积极、消极、中性
可开发功能创新亮点之机器学习之决策树算法
机器学习之决策树算法:使用场景：一般用于有分类性质的项目预测、医学诊断、金融领域、市场营销、人脸识别、数据分析与预测等，比如根据数据判断是不是某种动物，是不是优质客户。
决策树（Decision Tree）是机器学习领域中一种极具代表性的算法，主要用于解决分类和回归问题，通过递归分割数据构建树形结构用于分类或回归任务 决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个特征（或属性），每个分支表示一个特征取值的判断条件，而每个叶子节点表示一个类别（对于分类问题）或者一个数值（对于回归问题）。通过对特征的逐层划分，决策树可以对数据进行分类或者预测。
可开发功能创新亮点之协同过滤算法
协同过滤算法（Collaborative Filtering, CF）是一种广泛应用的推荐算法，它通过分析和挖掘顾客的历史行为数据，发现顾客之间的相似性或者物品之间的相似性，从而为顾客推荐他们可能感兴趣的物品。我们所使用的协同过滤算法是基于顾客的协同过滤（User-Based Collaborative Filtering, UserCF），它的原理是首先计算顾客之间的相似度，然后根据相似顾客的行为和评分来预测目标顾客对未评分物品的兴趣程度。相似度计算方法：包括余弦相似度、皮尔逊相关系数、杰卡德相似系数等。
可开发功能创新亮点之机器学习之随机森林回归算法
机器学习之随机森林回归算法:随机森林回归算法是一种强大且灵活的机器学习算法，通过集成多个决策树的预测结果来提高模型的性能。它在处理大规模数据集、高维数据以及非线性关系时表现出色，是机器学习领域的重要工具之一。该算法通过构建多个决策树，并将它们的预测结果进行集成，从而提高了模型的预测精度和稳定性。也是一种基于线性回归算法的优化进阶算法。
可开发功能创新亮点之机器学习之线性回归算法
机器学习之线性回归算法使用场景：市场营销、教育评估、人力资源管理、销售预测、交通规划等，线性回归算法因其简单性和有效性，在多个领域都有广泛应用，包括但不限于：
房价预测：通过分析房屋的各种特征（如面积、位置、装修等）来预测房价。
销售预测：基于历史销售数据和市场趋势来预测未来的销售额。
贷款额度评估：根据借款人的信用记录、收入情况等因素来评估贷款额度。
医疗健康：预测疾病风险、药物效果等。
金融市场：预测股票价格、汇率等。
员工培训时间与绩效关系：人力资源管理者可以利用线性回归模型分析员工培训时间与工作绩效之间的线性关系，以确定最有效的培训时长和方式。
工资与员工满意度关系：通过线性回归，可以研究工资水平对员工满意度的影响，帮助企业制定更具吸引力的薪酬政策。
可开发功能创新亮点之朴素贝叶斯算法
朴素贝叶斯算法:朴素贝叶斯算法的使用场景多种多样，包括但不限于以下几个领域：
文本分类：朴素贝叶斯算法在文本分类任务中表现出色，尤其是在新闻文章、情感分析等方面。通过对文本数据的特征提取和预处理，该算法能够有效地将文本归类到不同的类别中。
垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯算法是垃圾邮件过滤的经典应用之一。通过学习邮件中的词汇出现频率，该算法能够预测新邮件是否为垃圾邮件，从而帮助顾客筛选出不必要的邮件。
医疗诊断：在医疗领域，朴素贝叶斯算法被用于疾病的预测和医学影像分析。例如，根据患者的症状和检查结果，该算法可以预测患者可能患有的疾病，或者帮助判断医学影像是否显示某种病变。
金融风险评估：金融机构可以利用朴素贝叶斯算法进行信用评估和金融市场预测。通过分析客户的个人信息和信用记录，该算法可以预测客户的信用风险等级；同时，也可以根据宏观经济数据和公司财务数据等特征，尝试预测金融市场的走势。
总的来说，朴素贝叶斯算法以其简单高效的特点，在多个领域展现出了出色的分类性能。然而，值得注意的是，尽管该算法在很多场景下表现良好，但其假设特征之间相互独立的前提在实际中往往不成立，因此在实际应用中需要根据具体任务对算法进行调整和优化。
操作手册
1、在运行项目之前，需要电脑配备运行环境，安装运行工具，包括MySQL 5.7/mysql8.0+、IDEA和Visual Studio Code。
在安装完成IDEA，导入后端代码文件，通过maven文件刷新下载依赖。导入项目后，检查application.yml的数据库连接配置正确，直接运行 springbootApplication.java文件。
2、对于前端顾客端front文件部分的启动，请按照一下步骤进行操作：前端运行：确保已安装Node，且版本在14.0以上。
使用npm install -g cnpm 来安装cnpm。执行cnpm install来安装依赖。在本地开发时，npm run server启动项目。通过访问http://localhost:8201/来访问顾客端系统。
3、对于前端管理端admin文件部分的启动：确保已安装Node，并且版本号在12.0以上。
使用npm install-g cnpm 来安装cnpm。执行cnpm install来安装依赖。通过访问：
后台路径地址：localhost:8080/项目名称/admin/dist/index.html 来访问后台管理系统。
前台路径地址：localhost:8080/项目名称/front/dist/index.html （无前台不需要输入）
管理员账号：admin 管理员密码：admin
4、按照上述步骤逐个启动后端服务和前端项目。这将确保项目的顺利运行，并能够通过相应的地址和端口访问后端服务和前端界面[18]
核心代码部分展示
/**
* 登录相关
*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UsersController{
@Autowired
private UsersService userService;
@Autowired
private TokenService tokenService;
/**
* 列表
*/
@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UsersEntity user){
EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>();
PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
/**
* 登录
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/login")
public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {
UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {
return R.error("账号或密码不正确");
}
String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());
return R.ok().put("token", token);
}
/**
* 注册
*/
@IgnoreAuth
@PostMapping(value = "/register")
public R register(@RequestBody UsersEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);
if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {
return R.error("顾客已存在");
}
userService.insert(user);
return R.ok();
}
/**
* 退出
*/
@GetMapping(value = "logout")
public R logout(HttpServletRequest request) {
request.getSession().invalidate();
return R.ok("退出成功");
}
/**
* 密码重置
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping(value = "/resetPass")
public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){
UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));
if(user==null) {
return R.error("账号不存在");
}
user.setPassword("123456");
userService.update(user,null);
return R.ok("密码已重置为：123456");
}
视频演示/源码获取
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标签：vue,预测,贝叶斯,亮点,算法,开发,user,毕业设计,springboot From： https://blog.csdn.net/QQ3166678367/article/details/146096610