前言
  本文介绍了一款使用spring boot开发的搜索日志的图文推荐，及其设计与实现过程。根据软件工程对软件系统开发定制的规则和标准，详细的介绍了系统的分析与设计过程，并且详细的概括了系统的开发与测试过程，将其与JAVA语言紧密结合，提高工作效率，简化日常管理，从而设计开发了基于spring boot的搜索日志的图文推荐。
本系统分为管理员和用户两部分，包含二个角色：管理员和用户。方便用户在网站上添加图文、论坛、公告等，管理员对所有的信息进行管理，添加用户、搜索日志、留言板、论坛等。
本系统是基于spring boot框架，使用JAVA语言，运用MySQL开发完成的。开发工具使用Tomcat作为服务器，Eclipse编写，连接数据库使用了JDBC技术，使用了DBCP连接池，并使用MySQL数据库存储数据。本系统页面简洁，操作简单，方便用户使用与管理员管理，适合在学校内部使用，是一个符合现代化市场需求的管理系统。

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一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍
随着互联网的快速发展，用户每天面临海量的图文信息，如何从中筛选出符合用户兴趣的内容成为了一个挑战。基于搜索日志的图文推荐系统旨在利用用户的搜索行为数据，结合图文内容特征，为用户提供个性化的推荐服务。通过该系统，用户可以更加高效地获取感兴趣的内容，同时平台也能提高内容的曝光率和用户满意度。
基于搜索日志的图文推荐系统的业务流程主要包括以下几个环节：
数据收集与处理：收集用户的搜索日志、点击行为、浏览记录等数据，并进行清洗、整合和特征提取，形成用户画像和内容特征库。
推荐算法设计：根据用户画像和内容特征库，设计推荐算法，如协同过滤、内容推荐、深度学习等，生成推荐列表。
推荐结果展示：将推荐结果以图文形式展示给用户，包括推荐内容、简介、图片等，吸引用户点击和浏览。
用户反馈与调整：收集用户对推荐结果的反馈数据，如点击率、浏览时长、点赞、评论等，对推荐算法进行迭代和优化，提高推荐准确性。

四、效果图

五、文章目录

五、文章目录
目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

六 、源码获取

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