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博主介绍:CodeMentor毕业设计领航者、全网关注者30W+群落,InfoQ特邀专栏作家、技术博客领航者、InfoQ新星培育计划导师、Web开发领域杰出贡献者,博客领航之星、开发者头条/腾讯云/AWS/Wired等平台优选内容创作者、深耕Web开发与学生毕业设计实战指导,与高校教育者/资深讲师/行业专家深度对话🤝
技术专长:Spring Framework、Angular、MyBatis、HTML5+CSS3、Servlet、Ruby on Rails、Node.js、Rust、网络爬虫、数据可视化、微信小程序、iOS应用开发、云计算、边缘计算、自然语言处理等项目的规划与实施。
核心服务:无偿功能蓝图构思、项目启动报告、任务规划书、阶段评估演示文稿、系统功能落地、代码实现与优化、学术论文定制指导、论文精炼与重组、长期答辩筹备咨询、Zoom在线一对一深度解析答辩要点、模拟答辩实战彩排、以及代码逻辑与架构设计深度剖析。
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系统展示
开发背景
随着互联网和移动互联网的快速发展,网络上的国漫娱乐信息呈现出爆炸式增长,越来越多的用户对国漫产生了浓厚的兴趣。然而,面对海量的国漫资源,用户往往难以找到自己真正感兴趣的作品。因此,构建一个个性化的国漫推荐系统对于满足用户个性化需求具有重要意义。以下是对基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现开发背景的具体介绍:
- 国漫市场繁荣:近年来,国漫产业经历了前所未有的繁荣发展,大量优质作品涌现,吸引了众多用户的关注。这一趋势不仅促进了国漫市场的扩大,也带来了用户对于个性化推荐需求的增加。
- 技术进步:大数据技术和机器学习算法的发展为处理和分析海量数据提供了可能,这为构建高效、准确的推荐系统奠定了技术基础。
- 用户需求:随着国漫内容的丰富多样,用户在面对众多选择时往往感到困惑,他们迫切需要一个能够根据个人喜好提供精准推荐的系统来辅助决策。
- 行业竞争:为了在激烈的市场竞争中脱颖而出,国漫平台需要通过技术创新提升用户体验,增强用户粘性,而个性化推荐系统正是一种有效的手段。
综上所述,基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现是为了应对国漫市场的快速发展和用户需求的多样化。通过利用大数据处理技术和机器学习算法,该系统旨在为用户提供个性化的推荐服务,提高观看体验,同时也为国漫产业带来新的发展机遇。
代码实现
/*** 登录相关*/
@RequestMapping("users")
@RestController
public class UserController{@Autowiredprivate UserService userService;@Autowiredprivate TokenService tokenService;/*** 登录*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String role, HttpServletRequest request) {UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", username));if(user != null){if(!user.getRole().equals(role)){return R.error("权限不正常");}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);}else{return R.error("账号或密码或权限不对");}}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}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){UserEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().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");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UserEntity user){EntityWrapper<UserEntity> ew = new EntityWrapper<UserEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Integer id = (Integer)request.getSession().getAttribute("userId");UserEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UserEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UserEntity user){
// ValidatorUtils.validateEntity(user);userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Integer[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}
}
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