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2024 届
本 科 生 毕 业 论 文(设计)
论文题目 基于大数据的电脑硬件推荐系统
学生学号
学生姓名
指导教师
二级学院 商务信息学院
专业班级
完成时间 2024 年 1 月 26 日
上海商学院毕业论文原创性声明
本人郑重声明: 本人所呈交的毕业论文,系我个人在导师的指导下进行研
究工作所取得的成果。除文中已特别加以标注和致谢的地方外,不包含其它个人
或机构已经发表或撰写过的研究成果。对本研究做出贡献的其它个人和集体,均
已在文中明确说明和致谢。本人充分意识到本声明的法律结果完全由本人承担。
毕业论文作者签名:
日 期: 2023 年 4 月 28 日
毕业论文使用授权的声明
本人完全了解上海商学院有关保留和使用毕业论文的规定,学校有权保留和
向有关部门或机构送交本论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。学校
可以将本毕业论文的全部或部分内容编入有关数据库,可以采用影印、缩印或其
它复印手段保存和汇编本毕业论文。
保密论文在解密后适用本声明。
论文作者签名: 论文导师签名:
日 期: 2024 年 1 月 26 日 日 期: 2024 年 1 月 26 日
基于大数据的电脑硬件推荐系统
I
基于大数据的电脑硬件推荐系统
摘 要
随着大数据技术的不断发展和普及,越来越多的用户需要使用电脑硬件来处
理庞大的数据量。然而,在市面上繁多的电脑硬件产品中,用户往往难以选择到
最适合自己需求的产品。为了解决这一问题,本文提出了基于大数据的电脑硬件
推荐系统。
本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述,分析了大数据技术
对电脑硬件性能的要求。然后,结合用户需求和电脑硬件参数,构建了一个包含
用户偏好信息的大数据集。在数据集的基础上,利用机器学习技术构建了电脑硬
件推荐系统模型,通过训练模型来预测用户对不同硬件产品的喜好程度。
在实验部分,我们使用了真实的用户数据集和电脑硬件数据集,验证了推荐
系统的有效性和准确性。实验结果表明,我们构建的基于大数据的电脑硬件推荐
系统具有良好的推荐性能和用户体验,能够为用户提供个性化的电脑硬件推荐服
务。通过结合大数据技术和机器学习算法,提出了一种新颖的电脑硬件推荐系统。
该系统能够根据用户的个性化需求和电脑硬件性能参数,为用户推荐最适合的硬
件产品。未来,我们将进一步优化推荐算法,提高推荐系统的准确性和稳定性,
为用户提供更加优质的电脑硬件推荐服务。
【关键词】电脑硬件;协同过滤算法;推荐;大数据
基于大数据的电脑硬件推荐系统
II
A Computer Hardware Recommendation System Based on
Big Data
Abstract
With the continuous development and popularization of big data technology,
more and more users need to use computer hardware to process large amounts of data.
However, among the numerous computer hardware products on the market, users
often find it difficult to choose the product that best suits their needs. To address this
issue, this article proposes a computer hardware recommendation system based on big
data.
This article first provides an overview of the relevant knowledge of big data and
computer hardware, and analyzes the requirements of big data technology for
computer hardware performance. Then, combining user needs and computer hardware
parameters, a big dataset containing user preference information was constructed. On
the basis of the dataset, a computer hardware recommendation system model was
constructed using machine learning technology, and the model was trained to predict
the user's preference for different hardware products.
In the experimental section, we used real user datasets and computer hardware
datasets to verify the effectiveness and accuracy of the recommendation system. The
experimental results show that our computer hardware recommendation system based
on big data has good recommendation performance and user experience, and can
provide personalized computer hardware recommendation services for users. A novel
computer hardware recommendation system has been proposed by combining big data
technology and machine learning algorithms. This system can recommend the most
suitable hardware products to users based on their personalized needs and computer
hardware performance parameters. In the future, we will further optimize
recommendation algorithms, improve the accuracy and stability of recommendation
systems, and provide users with higher quality computer hardware recommendation
services.
【Key words】Computer hardware; Collaborative filtering algorithm;
Recommendation; Big data
基于大数据的电脑硬件推荐系统
目 录
摘 要 ............................................................................I
Abstract ........................................................................II
第 1 章 绪论 ......................................................................1
1.1 研究背景 .................................................................1
1.2 国内外发展现状 ...........................................................1
1.3 论文研究意义 .............................................................3
1.4 论文组织结构 .............................................................3
第 2 章 开发环境以及相关技术 ......................................................5
2.1 Spring Boot 介绍 ..........................................................5
2.2 MySQL 数据库 ..............................................................6
2.3 VUE 框架 ..................................................................6
2.4 MyBatis ..................................................................6
2.5 Hadoop ...................................................................7
第 3 章 需求分析 ..................................................................9
3.1 可行性分析 ...............................................................9
3.2 系统功能分析 ............................................................10
3.3 系统流程分析 ............................................................11
3.3.1 系统开发流程设计 ..................................................11
3.3.2 管理员模块总体流程设计 ............................................11
3.3.3 电脑外设管理流程设计 ..............................................12
3.4 电脑硬件推荐系统算法需求分析 ............................................13
第 4 章 系统设计 .................................................................16
4.1 系统总功能模块设计 ......................................................16
4.2 系统数据库设计 ..........................................................17
4.2.1 E-R 模型结构设计...................................................17
4.3 JDBC 数据访问接口分析 ....................................................20
4.3 系统架构设计分析 ........................................................21
第 5 章 系统实现 .................................................................22
5.1 系统首页实现 ............................................................22
5.2 用户注册登录实现 ........................................................22
5.3 笔记本信息展示 ..........................................................23
5.4 电脑主机信息展示 ........................................................23
5.5 电脑外设信息展示 ........................................................24
5.6 硬件组装信息展示 ........................................................24
5.7 管理员功能模块 ..........................................................25
第 6 章 系统测试 .................................................................31
6.1 测试目的 ................................................................31
6.1.1 测试目的 ..........................................................31
6.1.2 测试模块 ..........................................................31
6.2 测试过程 ................................................................33
6.3 测试结果 ................................................................35
第 7 章 总结与展望 ...............................................................36
7.1 总结 ....................................................................36
7.2 展望 ....................................................................36
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