目录
- 技术栈选择与分工
- 核心功能模块
- 开发流程与关键点
- 测试与部署
- 扩展性设计
- 项目技术支持
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技术栈选择与分工
- 前端：Vue3 + Element Plus/Pinia/Axios，负责用户界面与交互逻辑。
- 后端：Spring Boot + MyBatis Plus/Spring Security/JWT，处理业务逻辑与数据存储。
- 推荐引擎：Node.js + TensorFlow.js/协同过滤算法，实现个性化资源推荐。
- 数据库：MySQL 主库 + Redis 缓存，优化查询性能。
核心功能模块
用户系统
- 实现注册/登录（JWT鉴权）、角色权限管理（学生、教师、管理员）。
- 个人中心支持学习偏好设置（如兴趣标签）。
资源管理
- 支持上传/下载资源（PDF、视频等），OSS存储保障文件处理效率。
- 资源分类与标签系统，便于后续推荐算法匹配。
推荐系统
- 基于用户行为（点击、评分）的协同过滤算法，Node.js实时计算推荐列表。
- 冷启动阶段采用热门资源推荐，逐步过渡到个性化推荐。
开发流程与关键点
前端开发
- 使用Vue Router实现动态路由，按角色权限加载菜单。
- 通过Axios拦截器统一处理Token刷新与API错误。
后端开发
- RESTful API设计，Swagger生成接口文档便于前后端联调。
- 定时任务统计资源热度，定期更新Redis推荐缓存。
推荐算法实现
- 用户-资源评分矩阵构建，余弦相似度计算用户偏好：
sim ( u , v ) = ∑ i ∈ I r u i ⋅ r v i ∑ i ∈ I r u i 2 ⋅ ∑ i ∈ I r v i 2 \text{sim}(u, v) = \frac{\sum_{i \in I} r_{ui} \cdot r_{vi}}{\sqrt{\sum_{i \in I} r_{ui}^2} \cdot \sqrt{\sum_{i \in I} r_{vi}^2}}sim(u,v)=∑i∈Irui2⋅∑i∈Irvi2∑i∈Irui⋅rvi - Node.js暴露推荐接口，前端按权重混合显示实时与离线推荐结果。
测试与部署
- Jest/PyTest覆盖单元测试，Postman进行接口压力测试。
- Docker容器化部署，Nginx反向代理实现负载均衡。
扩展性设计
- 预留Elasticsearch接口，未来支持全文检索。
- 推荐算法模块化，便于替换为深度学习模型（如DNN）。
注：实际开发需根据团队规模调整模块优先级，推荐系统初期可采用基于标签的简单规则，后期逐步迭代算法复杂度。
项目技术支持
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
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