基于协同过滤推荐算法的在线教育平台（前后端分离）。
back为后端，front为前端，config-files为相关配置文件
摘要
随着科技的不断变迁，信息技术的不断迭代升级。人们对于互联网方方面面的需求都开始涌现了出来，这其中就包括对于在线教育的需求。如今，大家都希望能够活到老、学到老，不管是职场人士、高校老师，还是渴望学习更多知识的在校学生，对于在线教育网站的需求已经非常迫切。
新冠疫情以来，由于全国实行居家隔离，所有的中小学、高校都不得不采用线上授课这一方式。通过这次疫情，可以说在线教育的理念已经大大深入人心，几乎所有的人都亲身参与和感受到了在线教育所带来的魅力。所以在线教育将会成为未来教育的一个新势力。
我所设计并实行的网络课程网站，在技术上使用了目前最为流行的一些框架和技术，后端包括Springboot、SpringMVC、SpringCloud、MybatisPlus、Nacos；前端包括Vue、JavaScript、Node.js、Nginx；推荐算法使用了基于物品的协同过滤算法，相比于其他简单的推荐算法而言，此类算法更加人性化，也能够更加准确地实现对用户的个性化推荐，从而避免信息冗杂。
经过测试，系统各方面功能如期运行，性能指标合理，推荐算法功能实现符合预期，并给出相应的推荐理由。
系统设计图
系统功能图
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系统架构图
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开发环境
| 名称 | 开发环境 |
|---|---|
| 前端集成开发环境 | WebStorm 2021.1 |
| 后端集成开发环境 | IntelliJ IDEA 2019.11 |
| 系统前端开发语言 | JavaScript ES6 |
| 系统后端开发语言 | Java jdk 1.8 |
| 系统前端框架 | Vue |
| 系统后端框架 | Springboot SpringMVC MybatisPlus |
| Web服务器 | Tomcat 9.0.41 |
| 数据库版本 | MySQL 8.0.22 |
| 本地操作系统 | Windows 10 |
| 服务器操作系统 | Linux CentOS |
后端系统文件架构
zutmooc // 后端根项目
├── common // 通用代码层
│ └── common_util // 工具类
│ └── service_base // 业务通用代码
├── service // 业务代码层
│ └── service_cms // 前台内容api
│ └── service_edu // 后台内容api
│ └── service_oss // 阿里云oss文件存储
│ └── service_sms // 阿里云短信分发
│ └── service_order // 订单模块
│ └── service_ucenter // 用户模块
│ └── service_vod // vod视频存储
│ └── service_oss // 阿里云oss文件存储
运行截图
