基于内容相似度的房源推荐系统（Python+Weapp+SpringBoot+MySQL）

目录
项目介绍 1
摘要 1
总体架构 1
展示层 3
微信小程序 3
服务层 4
推荐算法 4
RPC 服务 13
SpringBoot 微服务 14
数据层 15
MySQL 15
Redis 18
效果展示 20
备注 22
总体架构

本系统主要分为三大模块：展示层基于 微信小程序构建，方便快捷；服务层利用 Python 实现余弦相似度算法计算房源之间相似度，再搭建远程过程调用服务，服务端对外则使用 SpringBoot 框架搭建 RESTFul API 接口；数据层以 MySQL 数据库作为支撑，存储关系型数据，同时使用 Redis 缓存作为辅 助来存储推荐结果，从而提高推荐系统对于前端的响应速度。另外，在项目前期利用爬 虫程序爬取房源信息，并进行了数据清洗、去重等工作，从而为数据的特征提取、处理 打下了一个良好的基础。开发工具主要使用了 JetBrains 公司开发的 IntelliJ IDEA 与 Pycharm、微信开发者工具、PostMan 接口测试工具。
展示层
微信小程序
小程序架构图

页面结构

小程序的项目结构可大致分为第三方 UI 组件目录、页面目录、和小程序全局 配置文件。小程序开发引用到了 iView Weapp 组件库与 Wux App 组件库，这些都 是小程序开发中比较常用的第三方 UI 组件库；页面总共分为了七个页面，本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=16997其中有 些页面进行了多次代码复用 ；小程序全局配置文件主要是注册小程序的生命周 期函数、全局样式、Tab 页面注册及负责一些小程序初始化的逻辑。

数据层
MySQL
主要利用 MySQL 来存储房源数据、用户个人数据、用户收藏数据、用户浏览记录，数据库存储引擎选用的是 InnoDB，编码为 UTF-8。
在 SpringBoot 项目中的 application.yaml 中进行数据源的配置，其中需要设置数据库连接 URL，数据库用户名、数据库密码，数据库连接驱动（一般推荐使用 com.mysql.cj.jdbc.Driver）。同时，为防止日期格式等出现错误或乱码问题还需要设置时区与日期格式。
# 数据源配置 datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/house?useSSL=false&useLegacyDatetimeCode=false&serverTimezone=Asia/Shanghai    username: root
    password: 123456
    #type: com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
    driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  jackson:
    date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:ss
    time-zone: GMT+8
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