摘 要

由于互联网技术不断进步，网络不断来到人们的身边，很多信息将会对我们的社会产生影响。生活中普遍存在的企业经营管理等方面逐渐变得有序化以及网络化。传统手工作业逐渐被现代工具所取代，网上购物系统越来越广泛。加上我国是水果种植面积和产量大国，很多水果单靠线下实体店难以满足广大消费者的需求，水果的线上销售成为了一种趋势。

本文基于Springboot框架和Java语言设计并实现了一个高效、可扩展的水果购物系统，同时使用MySQL数据库实现数据的存储与管理。用户可以登录、查看购买水果、浏览水果新闻、查看评论以及在线咨询等。管理员则可以管理商品、管理订单、管理库存、发布新闻等。再加上系统界面设计符合目前大众审美，功能齐全，操作步骤简单，使得该系统适用性增强。

关键词：水果购物系统；Springboot框架；Java；MySQL数据库

ABSTRACT

Due to the continuous progress of Internet technology, the network is constantly approaching people, and a lot of information will have an impact on our society. In daily life, aspects such as enterprise management that are commonly seen are gradually becoming orderly and networked. Traditional manual operations are gradually being replaced by modern tools, and online shopping systems are becoming more and more widespread. In addition, China is a large country in terms of fruit planting area and output. Many fruits can hardly meet the needs of a large number of consumers relying solely on offline physical stores, and the online sales of fruits have become a trend.

This article designs and implements an efficient and scalable fruit shopping system based on the Springboot framework and Java language. At a same time, the MySQL database is used to achieve data storage and management.Users can log in, view and purchase fruits, browse fruit news, view comments, and conduct online consultations, etc. Administrators can manage products, orders, inventory, and release news, etc. In addition, the system interface design conforms to the current public aesthetics, has complete functions, and simple operation steps, which enhances the applicability of the system.

Key words:Fruit Shopping System; Springboot Framework; Java; Mysql Database

目 录

1.绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意义 1

1.3 研究现状 1

2.技术介绍 3

2.1 Java语言 3

2.2 Springboot 框架 3

2.3 MySQL的特点 3

2.4 B/S架构 3

3.系统需求状况分析 4

3.1 可行性分析 4

3.1.1 技术可行性 4

3.1.2 经济可行性 4

3.1.3 操作可行性 4

3.2 系统需求分析 4

3.2.1 功能需求 4

3.2.2 安全性需求 5

3.2.3 性能需求 5

3.3 用户偏好设计与分析 5

3.3.1 数据采集与精细化预处理 5

3.3.2 高效推荐功能的实现 5

3.3.3 系统测试与持续优化 5

3.3.4 深度用户偏好分析模块 6

4.系统设计 8

4.1 系统结构设计介绍 8

4.2 系统功能模块设计 9

4.3 系统数据库设计 9

4.3.1 框架模型设计 9

4.3.2 数据库表结构 10

5.系统实现 15

5.1 系统开发环境与运行环境 15

5.2 主要功能模块实现 15

5.2.1 前台用户功能模块实现 15

5.2.2 后台管理员功能模块实现 19

6.系统测试 25

6.1 系统测试目的 25

6.2 测试流程 25

6.3 测试环境 25

6.4 系统测试操作情况 25

6.4.1 功能测试 25

6.4.2 可用性测试 26

6.4.3 对用户功能进行测试 26

6.4.4 对管理员进行水果发布功能测试 27

7.结论 28

参考文献 29

致 谢 30

附录 31

1.绪论

1.1 研究背景

随着科技的发展，人们越来越依赖于网络。它使得人们的交流方式趋于多样化，信息流通范围变得更广。网上购物作为一种新的购物模式，因其方便、24小时可购物、信息量完整、服务周到、价格低廉等优势，逐渐受到大众的追捧。人们开始享受在网上购买商品，因此市场上相应推出了越来越多的购物网站。

水果可以补充人们缺乏的维生素再加上不同水果有不同口感，从而很受欢迎。每种水果都有它们独有的营养价值，它们各自含有不同成分对人们身体有益处。例如香蕉含有钾和维生素B，对心脏健康有益。因此在日常饮食中摄入多种水果是非常重要的。由于缺乏有效的信息传播渠道，各家实体店位置分散和入行门槛低竞争大使得传统的水果销售方式变得不太适用。

科技时代的到来加上越来越多网上平台的普及，中国的水果电商市场[1]正在经历显著的增长。消费者现在打破时间、地点限制，通过网络平台就可以轻松购买到自己心仪的水果。到目前为止，市场上的竞争主要由天猫，淘宝等大型电商平台主导，它们通过独特的促销方式加上售后管理模式等，给顾客提供了多种多样的水果选择方案。相信在不久的将来，伴随着消费者需求的进一步增长和水果市场的不断扩大，水果电商市场将继续保持上升趋势。这些平台通过打折促销以及建立完整供应链[1]的方式，吸引了大量的消费者。

1.2 研究意义

以往的销售方式对现在不太适用，水果一时间卖不出堆积会造成腐烂再加上存储信息方式大多是通过记录在本子上，时间一久数据可能会丢失或者统计数据时流程繁琐，这对以后查询数据带来了很大的麻烦。使用电子方式存储信息[2]可以保存更久、查找更高效。该水果购物系统能够打破地域和时间的限制，消费者可以随时随地购买新鲜水果。随着消费者对健康生活方式的追求加上电子商务的持续发展，水果购物系统展现出了广阔的发展前景和研究价值。

1.3 研究现状

国外研究现状：

目前，国外果品商场正向多元化、创新化方向发展，注重用户体验与技术革新。通过人工智能推荐系统和大数据分析，实现对顾客的个性化服务；水果保鲜采用冷链物流。为减少温室气体排放，提倡永续农作，部分平台亦推出有机蔬果及本地采买服务。从技术层面来说，国外的研究侧重于系统架构的优化与透明度的提升，例如，如何利用标准的 API接口，使供应链间的信息无缝连接；基于机器学习的智能推荐模型；基于云计算的负载均衡与可扩展性。

国内研究现状：

当前，以淘宝、京东等综合性电商平台以及天天优鲜、盒马鲜生等垂直生鲜电商，正面临激烈的竞争，其中，生鲜电商企业的竞争尤为激烈。然后，本文给出了一个包含用户管理、产品陈列、订单处理、供应链追踪等功能的完整供应链管理体系。在技术上，我们将采用 Spring、 MyBatis等组件构建 Spring Boot框架，并将其与 Vue. js集成到前端，构建一个单一网页的 application （SPA）。然而，目前大多数研究都是以用户行为为基础，或以分布式架构处理高并发访问，在供应链管理、产品标准化、用户信任度建设等问题上仍存在不足。

本设计运用了一种创新的推荐算法来满足不同用户的需求，通过分析用户的点击行为来实现精准的商品推荐是这算法的核心。它与传统的推荐方式不同，本设计更加注重用户行为的采集与预测，包括记录用户购买水果种类，点击量数据等，再结合后台已有数据，为用户推荐个性化商品。

3.3.1 数据采集与精细化预处理

为实现精准的基于点击量的商品推荐，我们系统地收集了用户多种行为数据，包括浏览量、搜索关键词、收藏购买记录等行为。

3.3.2 高效推荐功能的实现

将经过训练的推荐系统整合进水果购物系统，引入智能商品推荐功能。在首页设计中，特别设计水果信息推荐模块，通过分析用户对不同水果点击量和评论量，向用户推送可能感兴趣的商品，从而进一步加强用户对品牌的忠诚度。采用退货退款机制，对于收到较多差评的商品，迅速做出响应，提供个性化的补偿措施，如优惠券和积分等，提高用户满意度。

3.3.3 系统测试与持续优化

对推荐功能多方面测试，并进行动态调整。在优化过程中，特别关注算法的复杂度和计算速度，确保推荐系统能够高效稳定运行，为用户提供卓越的体验。

3.3.4 深度用户偏好分析模块

为了进一步提升推荐精准度设计了用户偏好模块，分析用户点击次数，浏览时间，加购收藏等。系统会记录用户分别对什么种类商品点赞评论较多，迅速作出反应向用户推荐类似商品。例如，对于经常点击水果核仁类别的用户，系统则会智能地为其推荐更多同类商品，来满足用户的个性化需求。

综上所述，本设计通过用户偏好分析模块，为用户精准推荐相关产品，不仅增强了用户的体验与满意度，还增加了交叉销售和增值服务的可能性.