随着互联网技术的快速发展，学习兴趣小组已成为人们获取知识、交流经验的重要平台。面对海量的小组资源，用户往往难以快速找到符合个人兴趣的学习小组。因此，设计并实现一个基于SpringBoot的学习兴趣小组推荐系统具有重要意义。该系统结合推荐算法与SpringBoot框架，能够为用户提供个性化的小组推荐服务，提升学习效率和用户体验。
一、系统设计
1. 系统架构
本系统采用分层架构设计，主要包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。表示层使用HTML、CSS和JavaScript实现用户界面，业务逻辑层基于SpringBoot框架开发，数据访问层使用MyBatis与MySQL数据库进行交互。系统采用B/S模式，用户通过浏览器访问系统，后端服务部署在服务器上。
2. 功能模块
（1）用户管理模块：支持用户注册、登录、个人信息管理等功能。
（2）小组管理模块：允许用户创建、搜索、加入或退出学习兴趣小组，并支持小组分类管理。
（3）推荐模块：基于用户的历史行为（如加入的小组、浏览记录）和兴趣标签，采用协同过滤算法生成个性化推荐列表。
（4）交互模块：提供小组内讨论、资源分享和消息通知功能。
3. 数据库设计
系统数据库主要包括用户表、小组表、兴趣标签表、用户行为记录表等。通过合理设计表结构和索引，确保数据的高效存储和查询。
二、系统实现
1. 开发环境与技术栈
系统采用Java语言开发，后端框架为SpringBoot，数据库为MySQL，前端使用Thymeleaf模板引擎和Bootstrap框架。推荐算法部分使用Apache Mahout库实现协同过滤。
2. 关键实现步骤
（1）搭建SpringBoot项目：通过Spring Initializr初始化项目结构，配置依赖项如Spring MVC、MyBatis和MySQL驱动。
（2）实现用户认证与授权：利用Spring Security框架管理用户登录和权限控制。
（3）开发推荐引擎：收集用户行为数据，计算用户相似度，并生成推荐结果。系统根据用户兴趣动态调整推荐内容。
（4）集成前端与后端：通过RESTful API实现前后端数据交互，确保界面响应迅速、用户体验流畅。
3. 系统测试与优化
通过单元测试和集成测试验证系统功能，使用JMeter进行性能测试，确保系统在高并发场景下的稳定性。针对推荐准确性，采用A/B测试优化算法参数。
三、应用价值
本系统不仅适用于教育机构和在线学习平台，还可扩展至其他领域的兴趣社区。其核心价值在于：
- 个性化推荐：帮助用户快速发现符合兴趣的学习资源，减少信息过载。
- 促进交流：通过小组互动增强用户粘性，构建积极的学习社区。
- 技术实践：为计算机专业学生提供完整的项目开发经验，涵盖前后端开发、数据库设计和算法应用。
基于SpringBoot的学习兴趣小组推荐系统结合了现代Web开发技术与智能推荐算法，具有较高的实用性和可扩展性。未来可进一步集成机器学习模型，提升推荐精度，并适配移动端以扩大应用范围。
