IAR使用教程：如何导入现有工程并成功编译
2025/12/31 5:11:30
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摘要
随着互联网技术的快速发展，在线学习已成为教育领域的重要趋势。传统的学习资源推荐系统通常基于静态规则或简单算法，难以满足用户个性化需求。尤其是在前后端分离架构普及的背景下，如何构建高效、智能的推荐系统成为研究热点。在线学习平台需要动态分析用户行为、学习偏好和资源特征，以实现精准推荐。关键词：在线学习、智能推荐、前后端分离、个性化需求、动态分析。
本系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js实现前端交互，通过MyBatis完成数据持久化，MySQL存储用户及资源数据。系统功能包括用户行为分析、学习资源智能匹配、多维度推荐算法（如协同过滤和内容推荐）以及可视化数据展示。通过前后端分离架构，系统实现了高内聚低耦合的设计目标，提升了开发效率和可维护性。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤、内容推荐。
数据表
用户学习行为数据表
用户学习行为数据表记录用户在学习平台上的交互行为，包括浏览、收藏、评分等操作，为推荐算法提供数据支持。行为类型通过枚举字段标识，时间戳记录操作发生时间，用户ID和资源ID关联其他表数据，结构表如表3-1所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| behavior_id | BIGINT | 行为记录主键（自增） |
| user_uuid | VARCHAR(36) | 用户唯一标识 |
| resource_code | VARCHAR(50) | 学习资源编码 |
| action_type | ENUM | 行为类型（浏览/收藏/评分） |
| action_score | TINYINT | 评分值（1-5分） |
| operate_time | DATETIME | 操作时间 |
学习资源元数据表
学习资源元数据表存储平台中所有学习资源的基本信息，包括标题、分类、标签等属性。资源状态字段标识是否可用，热度值基于用户行为动态更新，结构表如表3-2所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| resource_code | VARCHAR(50) | 资源唯一编码（主键） |
| resource_title | VARCHAR(100) | 资源标题 |
| category_tag | VARCHAR(20) | 分类标签（如编程/设计） |
| keyword_set | TEXT | 关键词集合（JSON格式） |
| heat_value | INT | 资源热度值 |
| is_active | BOOLEAN | 是否可用 |
用户偏好画像表
用户偏好画像表通过分析用户历史行为生成个性化标签，用于推荐算法的精准匹配。标签权重反映用户兴趣强度，最后更新时间用于增量计算，结构表如表3-3所示。
| 字段名 | 数据类型 | 说明 |
|---|---|---|
| profile_id | BIGINT | 画像记录主键（自增） |
| user_uuid | VARCHAR(36) | 用户唯一标识 |
| preference_tag | VARCHAR(30) | 偏好标签（如Python/前端） |
| weight_value | FLOAT | 权重值（0.1-1.0） |
| last_refresh | DATETIME | 最后更新时间 |
博主介绍：
🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。
系统介绍：
开源免费分享前后端分离线上学习资源智能推荐系统系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍
功能参考截图：
系统架构参考：
视频演示：
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项目案例参考：
最后再唠叨一句：
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