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”。
系统展示
【2026最新】基于Java+SSM+Vue+MySQL的短剧推荐系统
- 开发语言：Java语言
- 数据库：MySQL数据库
- 技术：SSM、Vue、ELementUI
- 应用：IDEA、Navicat
前台界面
后台界面
摘要
基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架整合Vue前端技术与MySQL数据库的短剧推荐平台，旨在构建一个高效、智能化的短剧内容分发平台。系统通过整合用户行为数据（如浏览记录、收藏偏好、评分反馈）与短剧元信息（类型、标签、热度），利用协同过滤与内容相似度算法完成个性化推荐，同时支持基于关键词的搜索与分类浏览功能。前端采用Vue的响应式设计实现动态交互，后端凭借SSM框架处理业务逻辑与材料持久化，MySQL存储用户画像、短剧资源及推荐结果。体系突破传统短剧平台“千人一面”的推荐模式，结合用户实时兴趣变化与长短期偏好，提升内容匹配精度与用户留存率。测试表明，系统在推荐准确率与响应速度上优于基础热门推荐模型，尤其在冷启动场景下经过混合推荐策略有用缓解数据稀疏问题。该研究为中小型视频平台提供了低成本、高扩展性的技术方案，推动短剧行业从流量驱动向精准运营转型，同时为后续引入深度学习推荐模型奠定基础架构与数据基础。
研究意义
在短视频与碎片化娱乐需求激增的背景下，短剧因其短小精悍、情节紧凑的特点迅速占据用户碎片时间，但传统平台普遍存在推荐同质化严重、用户兴趣挖掘不足等问题。现有系统多依赖人工标签或轻松热度排序，难以动态捕捉用户兴趣迁移，导致推荐内容与用户真实需求错配，进而降低平台活跃度与用户粘性。本研究通过构建基于SSM+Vue+MySQL的短剧推荐体系，首次在中小型平台中实现用户行为数据与内容特征的深度融合：一方面，利用MySQL的强事务性与关系型存储优势，构建用户画像库与短剧知识图谱，为推荐算法提供结构化数据支撑；另一方面，通过SSM框架的模块化设计分离业务逻辑与数据访问层，结合Vue的前端组件化开发，显著提升架构可维护性与响应效率。研究突破传统推荐系统“重算法轻工程”的局限，在保证推荐准确率的同时，通过前后端分离架构降低开发成本，为资源有限的团队提供可复用的技巧范式。此外，系统支持多维度推荐策略（如基于内容的过滤、基于用户的协同过滤），可根据平台规模灵活调整算法权重，兼顾个性化与多样性需求。从行业视角看，该研究推动短剧平台从“内容堆砌”向“智能运营”转型，凭借精准推荐提升用户观看时长与付费转化率，为行业探索数据驱动的内容分发模式提供实践参考，同时为后续引入NLP语义分析、图神经网络等高级技术预留扩展接口。
研究目的
本研究旨在设计并搭建一个基于SSM+Vue+MySQL的短剧推荐体系，解决传统短剧平台推荐机制单一、用户兴趣匹配度低的核心问题。系统以提升用户内容发现效率与平台运营效能为目标，通过整合用户行为内容（如点击、收藏、评分）与短剧元资料（如类型、导演、演员），构建动态更新的用户兴趣模型，并基于该模型实现个性化推荐。具体而言，系统需满足以下需求：前端利用Vue达成响应式界面，支持短剧分类浏览、关键词搜索及推荐结果可视化展示；后端利用SSM框架处理用户认证、资料查询与推荐算法逻辑，确保高并发场景下的稳定性；数据库采用MySQL存储用户画像、短剧资源及推荐历史，凭借索引优化与事务管理保障内容一致性。研究重点在于平衡推荐准确率与系统性能，避免因过度依赖复杂算法导致响应延迟，同时利用混合推荐策略（如热门推荐与个性化推荐的加权融合）缓解冷启动问题。最终成果将为短剧平台提供一套低成本、易部署的技术解决方案，帮助中小型团队快速构建智能化内容分发架构，提升用户留存率与平台竞争力，同时为后续研究（如引入深度学习模型）提供数据与架构基础。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SSM框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 平台性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.框架设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统建立
5.1 前台功能实现
5.2 后台特性搭建
6.体系测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
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<!DOCTYPE mapper PUBLIC "-//mybatis.org//DTD Mapper 3.0//EN" "http://mybatis.org/dtd/mybatis-3-mapper.dtd">
<mapper namespace="com.dao.YonghuDao">
<!-- 可根据自己的需求，是否要使用 -->
<resultMap type="com.entity.YonghuEntity" id="yonghuMap">
<result property="zhanghao" column="zhanghao"/>
<result property="mima" column="mima"/>
<result property="nicheng" column="nicheng"/>
<result property="xingbie" column="xingbie"/>
<result property="shouji" column="shouji"/>
<result property="youxiang" column="youxiang"/>
<result property="zhaopian" column="zhaopian"/>
<result property="money" column="money"/>
</resultMap>
<select id="selectListVO"
resultType="com.entity.vo.YonghuVO" >
SELECT * FROM yonghu yonghu
<where> 1=1 ${ew.sqlSegment}</where>
</select>
<select id="selectVO"
resultType="com.entity.vo.YonghuVO" >
SELECT yonghu.* FROM yonghu yonghu
<where> 1=1 ${ew.sqlSegment}</where>
</select>
<select id="selectListView"
resultType="com.entity.view.YonghuView" >
SELECT yonghu.* FROM yonghu yonghu
<where> 1=1 ${ew.sqlSegment}</where>
</select>
<select id="selectView"
resultType="com.entity.view.YonghuView" >
SELECT * FROM yonghu yonghu <where> 1=1 ${ew.sqlSegment}</where>
</select>
</mapper>总结
本研究围绕短剧推荐架构的智能化升级需求，基于SSM+Vue+MySQL科技栈构建了一个前后端分离的推荐平台。架构通过整合用户行为数据与短剧内容特征，采用协同过滤与内容相似度混合算法实现个性化推荐，前端利用Vue的动态渲染能力提升交互体验，后端通过SSM框架的分层设计保障业务逻辑的清晰性与可扩展性，MySQL数据库则负责结构化内容的高效存储与查询。测试结果显示，系统在推荐准确率与响应速度上均优于传统热门推荐模式，尤其在冷启动场景下通过混合策略有效提升了新用户的内容发现效率。研究不仅验证了技术栈在中小型平台中的适用性，还为行业提供了低成本、高灵活性的解决方案，推动短剧平台从流量竞争转向精准运营。未来工作将探索引入深度学习模型（如神经网络协同过滤）进一步优化推荐精度，同时扩展多终端适配能力，以适应移动化与跨平台的应用场景。
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