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基于SSM健身俱乐部管理系统的研究与实现

尚建成  
【摘要】:随着科学技术的不断革新和当代互联网的不断发展,人们的健身方式也越来越多元化与便捷化。人们在线上通过健身俱乐部对健身商品进行浏览、检索找到自己感兴趣的相关健身商品,实现足不出户享受更加便捷的健身服务。本系统采用O2O模式,为健身爱好者与线下健身俱乐部提供一个连接线上与线下健身服务的有效平台。线上方面:本系统将众多线下服务集成到线上,为健身爱好者提供在线购买健身器材、健身课程等服务。线下方面:健身会员可以利用线上买到的健身课程到线下实体健身馆参加由健身教练教授的健身课程,会员租赁健身器材等服务。该健身俱乐部系统的客户端为浏览器,因此无需安装即可访问;其次,系统的服务器端使用SSM框架进行Web开发,具有更好的扩展性;另外,为应对商品浏览、检索时数据高并发读写,使用Redis技术搭建缓存集群,可以快速的进行非事务访问;最后,在用户下单之后系统能够根据用户以往的购买行为,利用隐语义模型和Pearson算法对用户未购买过的健身商品进行预测性打分,为用户进行健身商品推荐。本系统的研究与实现过程如下:1.需求分析阶段:在确立了系统最终目标后,分别从技术、经济、操作等因素上对系统进行可行性分析,紧接着对系统从整体上进行顶层用例分析,该用例分析从管理员和健身会员的角度考量,最后对本系统进行了非功能性的需求分析,该需求分析从安全性、可扩展性、易用性三个方面进行分析。2.设计阶段:对系统的功能模块进行了整体和详细的设计,其中整体和详细设计又分为线上部分和线下部分,线上部分包括首页商品分类显示、轮播图展示、搜索展示,商品添加购物车和健身商品的推荐等功能。线下部分包括健身课程管理、健身器材租赁管理等维护性操作。3.健身商品推荐算法:利用基于用户的协同过滤,使用Pearson算法计算出与要推荐用户相似的用户,从中选择出最相近的前N名相似用户,根据相似用户对已购买健身商品的评分,计算出要推荐用户未购买的健身商品的分数,从中选择出用户未购买并且预测分数较高的健身商品,来进行健身商品的推荐。在使用Pearson算法计算相似用户之前,要先利用隐语义模型将原先的稀疏打分矩阵填充变成稠密打分矩阵。本文加入了时间偏置量参数来改进隐语义模型,有助于提高还原已缺失打分矩阵的准确度。4.实现阶段:使用Python、java、JavaScript语言对本系统进行编码工作,对各个设计模块进行实现。5.测试阶段:使用黑盒测试方式对本系统进行测试,使用大量的测试用例以保证本系统能够安全可靠的运行。


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