基于SpringBoot的动漫推荐系统【协同过滤推荐算法+词云图+排行榜】

作者：计算机学姐

开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。

专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码

精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码

系统展示

【2026最新】基于Java+SpringBoo+Vue+MySQL的动漫推荐系统【协同过滤推荐算法+词云图+排行榜】

• 开发语言：Java语言
• 数据库：MySQL数据库
• 技术：SpringBoot、Vue、ELementUI
• 工具：IDEA、Navicat

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摘要

基于SpringBoot+VUE+MySQL的动漫推荐系统旨在构建一个高效、用户友好的动漫资源整合与个性化推荐平台。系统采用前后端分离架构，前端以VUE框架实现动态交互界面，后端基于SpringBoot框架搭建服务层，通过MySQL数据库存储动漫信息、用户行为数据及推荐模型参数。系统核心功能包括动漫资源分类展示、用户兴趣标签管理、基于协同过滤与内容相似度的混合推荐算法，以及用户反馈机制。该系统通过分析用户浏览、收藏、评分等行为数据，结合动漫类型、制作公司、评分等属性特征，生成个性化推荐列表，解决传统动漫平台推荐同质化严重、用户兴趣匹配度低的问题。实验结果表明，系统在推荐准确率与用户满意度上显著优于基于热门排序的通用推荐方式，有效提升了用户发现优质动漫资源的效率。同时，系统支持管理员对动漫资源进行增删改查操作，保障了数据的时效性与完整性。本研究为动漫行业数字化转型提供了技术参考，推动了个性化推荐技术在垂直领域的应用深化。

研究意义

随着动漫产业全球化发展，用户面临海量动漫资源选择困境，传统推荐方式因缺乏个性化设计导致用户粘性不足。本研究通过构建基于SpringBoot+VUE+MySQL的动漫推荐系统，探索技术融合在垂直领域的应用价值，具有多重意义。从用户层面看，系统通过分析用户行为数据与动漫属性特征，实现精准兴趣匹配，帮助用户快速定位符合个人偏好的内容，降低信息过载带来的决策成本，提升用户体验与满意度。从行业层面看，系统为动漫平台提供了数据驱动的运营工具，通过推荐算法优化内容分发效率，延长用户停留时间，间接促进动漫作品的传播与商业化价值实现。从技术层面看，本研究验证了前后端分离架构在推荐系统中的可行性，SpringBoot的快速开发特性与VUE的响应式设计相结合，显著提升了系统开发效率与可维护性；MySQL数据库通过索引优化与事务管理，保障了高并发场景下的数据一致性。此外，混合推荐算法的设计兼顾了协同过滤的社交属性与内容相似度的客观性，克服了单一算法的局限性，为同类系统提供了算法优化参考。本研究不仅推动了动漫行业与信息技术的深度融合，也为其他垂直领域推荐系统的开发提供了可复用的技术框架与实施路径，对促进数字内容产业高质量发展具有积极促进作用。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于SpringBoot+VUE+MySQL的动漫推荐系统，解决传统动漫平台推荐机制单一、用户兴趣匹配度低的问题。系统通过整合动漫资源数据与用户行为数据，构建用户兴趣画像，并基于协同过滤与内容相似度算法生成个性化推荐列表，提升用户发现优质动漫资源的效率。具体目标包括：一是开发一个用户友好的前端界面，支持动漫分类浏览、搜索、收藏及评分功能，增强用户交互体验；二是搭建稳定高效的后端服务，通过SpringBoot框架实现业务逻辑处理与数据交互，确保系统响应速度与可扩展性；三是设计混合推荐算法，结合用户历史行为与动漫属性特征，提高推荐结果的多样性与准确性；四是构建MySQL数据库模型，存储动漫信息、用户数据及推荐中间结果，保障数据完整性与查询效率；五是通过系统测试与用户反馈，验证推荐算法的有效性，优化系统性能。本研究最终期望形成一个技术可行、功能完善、用户体验良好的动漫推荐系统，为动漫爱好者提供精准的内容推荐服务，同时为动漫平台运营方提供数据支持，推动动漫产业的数字化转型与个性化服务升级。

文档目录

1.绪论

[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)

[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)

[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)

[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术

[2.1 Java语言](#2.1 Java语言)

[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)

[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)

[2.4 SpringBoot框架](#2.4 SpringBoot框架)

[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析

[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)

[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)

[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)

[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)

[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)

[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)

[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)

[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)

[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)

[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)

[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)

[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)

[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)

[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)

[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计

[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)

[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)

[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)

[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)

[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现

[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)

[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试

[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)

[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)

[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)

[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)

[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)

[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)

代码

package com.anime.controller;

import com.anime.common.Result;
import com.anime.entity.Banner;
import com.anime.service.BannerService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;

/**
 * 轮播图控制器
 */
@RestController
@RequestMapping("/banner")
public class BannerController {
    
    @Autowired
    private BannerService bannerService;
    
    /**
     * 获取启用的轮播图列表（用户端）
     */
    @GetMapping("/list")
    public Result<List<Banner>> getList() {
        List<Banner> list = bannerService.getActiveBanners();
        return Result.success(list);
    }
    
    /**
     * 分页查询轮播图（管理端）
     */
    @GetMapping("/page")
    public Result<Page<Banner>> getPage(
            @RequestParam(defaultValue = "1") Integer pageNum,
            @RequestParam(defaultValue = "10") Integer pageSize,
            @RequestParam(required = false) String title,
            @RequestParam(required = false) Integer status) {
        Page<Banner> page = bannerService.getBannerPage(pageNum, pageSize, title, status);
        return Result.success(page);
    }
    
    /**
     * 获取轮播图详情
     */
    @GetMapping("/info/{id}")
    public Result<Banner> getInfo(@PathVariable Long id) {
        Banner banner = bannerService.getById(id);
        return Result.success(banner);
    }
    
    /**
     * 添加轮播图
     */
    @PostMapping("/add")
    public Result<String> add(@RequestBody Banner banner) {
        try {
            bannerService.addBanner(banner);
            return Result.success("添加成功");
        } catch (Exception e) {
            return Result.error(e.getMessage());
        }
    }
    
    /**
     * 修改轮播图
     */
    @PutMapping("/update")
    public Result<String> update(@RequestBody Banner banner) {
        try {
            bannerService.updateBanner(banner);
            return Result.success("修改成功");
        } catch (Exception e) {
            return Result.error(e.getMessage());
        }
    }
    
    /**
     * 删除轮播图
     */
    @DeleteMapping("/delete/{id}")
    public Result<String> delete(@PathVariable Long id) {
        bannerService.removeById(id);
        return Result.success("删除成功");
    }
    
    /**
     * 批量删除轮播图
     */
    @DeleteMapping("/delete/batch")
    public Result<String> deleteBatch(@RequestBody List<Long> ids) {
        bannerService.removeByIds(ids);
        return Result.success("删除成功");
    }
}

总结

本研究基于SpringBoot+VUE+MySQL技术栈，成功开发了一个动漫推荐系统，实现了动漫资源整合与个性化推荐的核心功能。系统通过前后端分离架构，前端采用VUE框架构建动态交互界面，后端利用SpringBoot框架处理业务逻辑，MySQL数据库存储与管理数据，确保了系统的高效性与稳定性。推荐算法融合协同过滤与内容相似度，结合用户行为数据与动漫属性特征，生成精准推荐列表，有效解决了传统推荐方式同质化严重的问题。测试结果表明，系统在推荐准确率与用户满意度上表现优异，显著提升了用户发现优质动漫资源的效率。本研究不仅验证了技术融合在垂直领域推荐系统中的可行性，也为动漫行业提供了数据驱动的运营工具，促进了动漫产业的数字化转型。未来可进一步优化推荐算法，引入深度学习模型提升推荐精度，或扩展系统功能以支持更多用户场景，持续完善用户体验。

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