開發工具(eclipse/idea/vscode等)：eclipse
數據庫(sqlite/mysql/sqlserver等)：mysql5.7
功能模塊(請用文字描述，至少200字)：基礎工具
1安裝 mysql5.7 https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQLInstaller/mysql-installer-community-5.7.33.0.msi
2安裝ecipse http://mirrors.neusoft.edu.cn/eclipse/technology/epp/downloads/release/2020-03/R/eclipse-jee-2020-03-R-incubation-win32-x86_64.zip
3安裝mysql客戶端 navicat
4 安裝tomcat8 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.63/bin/apache-tomcat-8.5.63-windows-x64.zip
5安裝maven最新
6jdk 1.8 http://dl-t1.wmzhe.com/30/30118/jdk_8.0.1310.11_64.exe
本系統基于推薦算法 給用戶實現精準推薦圖書。

根據用戶對物品或者信息的偏好，發現物品或者內容本身的相關性，或者是發現用戶的相關性，然后再基于這些關聯性進行推薦，種被稱為基于協同過濾的推薦。
3.1基于用戶的協同過濾推薦（User-based Recommendation）

基于用戶的協同過濾推薦的基本原理是，根據所有用戶對物品或者信息的偏好，發現與當前用戶口味和偏好相似的“鄰居”用戶群，在一般的應用中是采用計算“K- 鄰居”的算法；然后，基于這K 個鄰居的歷史偏好信息，為當前用戶進行推薦。【基于個體偏好而非背景上的人的相似度】

甲乙愛好相似（“鄰居”），且甲喜歡AB，乙喜歡ABC，那么把C推薦給A（C可能和AB毫無關系）。

——與基于人口統計學的推薦的區別：基于人口統計學的機制只考慮用戶本身的特征，而基于用戶的協同過濾機制可是在用戶的歷史偏好的數據上計算用戶的相似度，它的基本假設是，喜歡類似物品的用戶可能有相同或者相似的口味和偏好。

3.2基于商品的協同過濾推薦（Item-based Recommendation，又稱基于項目的）

基于商品的協同過濾推薦的基本原理也是類似的，只是說它使用所有用戶對物品或者信息的偏好，發現物品和物品之間的相似度，然后根據用戶的歷史偏好信息，將類似的物品推薦給用戶。【基于全體偏好發現物的相似度，再根據個體偏好推薦】

——與基于內容的推薦的區別：基于內容的推薦僅根據物的相似度，不考慮個體偏好。

即如：發現金庸和古龍的武俠比較相似，甲喜歡金庸和古龍的武俠，而乙喜歡金庸的武俠，那么把古龍的武俠也推薦給乙（甲乙可能毫無關系）

——與機遇用戶的協同過濾推薦的對比：其實基于商品的協同過濾推薦機制是Amazon 在基于用戶的機制上改良的一種策略，因為在大部分的Web 站點中，物品的個數是遠遠小于用戶的數量的，而且物品的個數和相似度相對比較穩定，同時基于商品的機制比基于用戶的實時性更好一些。但如在一些新聞推薦系統則相反。

3.3基于模型的協同過濾推薦（Model-based Recommendation）

基于模型的協同過濾推薦就是基于樣本的用戶喜好信息，訓練一個推薦模型，然后根據實時的用戶喜好的信息進行預測，計算推薦。【降維建模，有點高大上的AI向】

基于用戶和基于商品的協同過濾推薦有一個大問題：它們太死了，就是說，它們能發現都喜歡同一樣東西的人，但卻忽略了愛好非常相似的潛在用戶組合。比如說你喜歡莫奈的睡蓮。那么，在這個法國印象派大師畫的 250 幅睡蓮中，你最喜歡哪一幅？在一群喜歡莫奈的人當中，完全可能每個人喜歡的睡蓮都不相同，而基本的算法就有可能識別不出這些人都有著共同的愛好。【基于屬性的表象而非內涵？】

此時需要降維（Dimensionality Reduction）的方法。我們來看看你愛吃的東西，以及如何把它跟其他一百萬人愛吃的東西做比較。你可以把這些信息用一個巨型矩陣表示出來，每一條豎線代表一樣食物，每個人愛吃什么東西就自然形成了一行。在你的這一行上面或許會顯示你給了烤牛排 5 顆星、紅燒小排 4 星半、烤雞翅 2 顆星、凍豆腐卷 1 顆星、奶酪烤蘑菇 5 顆星、鹽水毛豆 4 顆星，等等。

然而，使用這個矩陣的推薦算法并不關心你給哪種食物評了多少顆星。它想要了解的是你一般而言的喜好，這樣它可以將這個信息應用到更豐富多樣的食物上。比如說，基于你上面給出的信息，算法可能會認為你喜歡牛肉、咸的東西和烤制菜品，不喜歡雞肉和任何油炸的東西，不喜歡也不討厭蔬菜，依此類推【降維找到本質！】。你愛吃的食物所擁有的特點或者說維度，它的數量和符合你要求的食物的數量比起來要小得多——至多可能 50 或 100。通過查對這些維度，推薦算法可以迅速決定你是否會喜歡一種新的食物（比方說鹽焗排骨），方法就是把這種食物的各項維度（咸的、牛肉做的、不是雞肉、不是炒的、不是蔬菜、不是烤的）同你的資料進行比對。這種更為一般性的呈現使得推薦算法能準確的發現有著相似但不同喜好的用戶。而且，它大幅壓縮了矩陣的規模，使算法變得更加高效。

不過，你愛吃的食物的維度該上哪兒去找呢？肯定不是去問廚師。推薦系統會使用一種稱為奇異值分解的數學方法來計算維度，這種方法涉及到創建兩個保存原始數據的巨型矩陣，這也是這種方法的主要缺點。創建矩陣所需要的時間會隨著客戶和產品數量的增多而飛速增長——創建一個擁有 2.5 億名客戶和 1000 萬種產品的矩陣，需要花上創建一個 25 萬名客戶和 1 萬種產品的矩陣 10 億倍那么多的時間。而且這一過程還需要經常重復。一旦收到新的評分，矩陣就已經過時；在像亞馬遜這樣的公司，每一秒鐘都會收到新的評論。幸運的是，就算略微過時，矩陣仍然能以一個挺不錯的水平運作。研究人員們也已經在設計新的算法，為奇異值分解提供可用的近似值并顯著縮短計算時間。

基于協同過濾的推薦應用最廣泛，而它也存在以下幾個問題：

方法的核心是基于歷史數據，所以對新物品和新用戶都有“冷啟動”的問題。

推薦的效果依賴于用戶歷史偏好數據的多少和準確性。

在大部分的實現中，用戶歷史偏好是用稀疏矩陣進行存儲的，而稀疏矩陣上的計算有些明顯的問題，包括可能少部分人的錯誤偏好會對推薦的準確度有很大的影響等等。

對于一些特殊品味的用戶不能給予很好的推薦。

由于以歷史數據為基礎，抓取和建模用戶的偏好后，很難修改或者根據用戶的使用演變，從而導致這個方法不夠靈活。
可以分為三個子類：基于用戶的推薦、基于商品的推薦和基于模型的推薦。
系統包含如下功能
注冊模塊。
登錄模塊 。
登錄后：

1. 圖書分類管理。
2. 圖書管理。
3. 用戶管理。
4. 設置密碼。
5. 圖片管理、

第一步：下載

下載地址：MySQL :: Begin Your Download

第二步：選擇文件夾，將壓縮包解壓

我這里放到了E盤

第三步：創建my.ini 配置文件

[mysql]
# 設置mysql客戶端默認字符集
default-character-set=utf8
 
[mysqld]
# 設置3306端口
port=3306
# 設置mysql的安裝目錄
basedir=E:\database\mysql\mysql-8.0.11-winx64
# 設置 mysql數據庫的數據的存放目錄，MySQL 8+ 不需要以下配置，系統自己生成即可，否則有可能報錯
# datadir=C:\\web\\sqldata
# 允許最大連接數
max_connections=20
# 服務端使用的字符集默認為8比特編碼的latin1字符集
character-set-server=utf8
# 創建新表時將使用的默認存儲引擎
default-storage-engine=INNODB

第四步：安裝mysql 服務

1）打開windows cmd命令窗體（管理員打開！否則回報錯）目錄根據自己的來，bin目錄

cd E:\database\mysql\mysql-8.0.11-winx64\bin
 
E:

2）初始化數據庫

mysqld --initialize --console

初始化完成之后會有初始化密碼記住，修改密碼的時候需要：例如：

2018-04-20T02:35:05.464644Z 5 [Note] [MY-010454] [Server] A temporary 
password is generated for root@localhost: APWCY5ws&hjQ

這里 APWCY5ws&hjQ 便是密碼

3）安裝MySQL（mysqld 不是mysql）

mysqld install

4）啟動mysql服務

net start mysql

5）登錄mysql

mysql -h 主機名 -u 用戶名 -p

登錄本地的mysql使用 （-p 意思是使用密碼登錄，一定加上，因為上面已經有了默認密碼）

mysql -u root -p

第五步：修改密碼

mysql 修改密碼很多方法，這里只寫最常用的

alter user 'root'@'localhost' identified by 'youpassword';  

oot 用戶名 localhost 數據庫IP root和ip都需要單引號，最后輸入初始化密碼，單引號。

第六步：解決navicat 鏈接時發生的 2059 錯誤

首先說一下原因，是加密驗證方式的問題。

執行個命令解決：

alter user 'root'@'localhost' identified with mysql_native_password by 'yourPassword';

這里注意一下，首先修改完密碼后不能直接執行這個命令，需要重新登錄，原因是你登錄的是使用的是默認密碼，通過命令修改了密碼后，不重新登錄的話，登錄記錄的還是默認密碼，如果報錯可能是修改完密碼沒有重新登錄的問題。

最后給大家分享Spring系列的學習筆記和面試題，包含spring面試題、spring cloud面試題、spring boot面試題、spring教程筆記、spring boot教程筆記、最新阿里巴巴開發手冊（63頁PDF總結）、2022年Java面試手冊。一共整理了1184頁PDF文檔。私信博主（777），祝大家更上一層樓！！！

原文出處：https://blog.csdn.net/xubenxismile/article/details/91490843?