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springboot流浪宠物救助系统三个角色vue

来源：萌宠菠菠乐园时间：2026-01-10 06:14

目录系统概述管理员角色志愿者角色普通用户角色技术实现项目技术支持论文大纲核心代码部分展示可定制开发之亮点部门介绍结论源码获取详细视频演示：文章底部获取博主联系方式！同行可合作系统概述

SpringBoot流浪宠物救助系统是一个基于前后端分离架构的Web应用，后端采用SpringBoot框架提供RESTful API，前端使用Vue.js实现动态交互。系统主要包含三个角色：管理员、志愿者和普通用户，各角色通过权限控制实现差异化功能，共同完成流浪宠物的救助、领养和管理流程。

管理员角色

管理员拥有最高权限，负责系统全局管理。功能包括用户信息审核与管理、宠物救助申请的审批、领养记录的统计与分析。管理员可通过后台仪表盘查看系统运行数据，如宠物救助成功率、志愿者活跃度等，并发布公告或政策信息。管理员还能对违规账号进行封禁或权限调整，确保平台合规运营。

志愿者角色

志愿者是救助行动的主要执行者，功能涵盖流浪宠物信息登记、救助任务领取与进度更新。志愿者可上传宠物照片、健康状态及位置信息，并标记救助紧急程度。系统提供任务分配机制，志愿者可主动认领任务或由管理员指派。任务完成后需提交救助报告，包括医疗记录和临时安置情况，便于后续领养流程推进。

普通用户角色

普通用户分为两类：领养申请者与爱心捐助者。领养申请者可浏览待领养宠物信息，提交申请并在线沟通；系统支持条件筛选（如宠物类型、年龄）。爱心捐助者可通过平台捐款或捐赠物资，捐赠记录会公开透明展示。用户个人中心集成申请状态跟踪、捐赠证书下载及宠物后续回访功能，增强用户参与感与信任度。

技术实现

前端采用Vue 3组合式API开发，结合Element Plus组件库实现响应式布局；后端通过Spring Security实现RBAC权限控制，并使用JWT进行身份验证。数据库设计遵循宠物救助业务逻辑，核心表包括用户表、宠物信息表、任务表及领养记录表。系统支持第三方支付接口集成，确保捐助流程便捷安全。

在这里插入图片描述

项目技术支持

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限

开发工具
IntelliJ IDEA，VScode；pycharm；Hbuilderx;数据库管理软件：Navicat/SQLyog；前端页面数据处理传输以及页面展示使用Vue技术；采用B/S架构
PHP是英文超文本预处理语言Hypertext Preprocessor的缩写。PHP 是一种 HTML 内嵌式的语言，是一种在服务器端执行的嵌入HTML文档的脚本语言，语言的风格有类似于C语言，被广泛地运用
flask
Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务的实现。
django
Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）的框架模式。该框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要组件如下：
SpringBoot整合了业界上的开源框架
hadoop集群技术
Hadoop是一个分布式系统的基础框架，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。Hadoop实现了一个分布式文件系统，简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上；而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。HDFS放宽了POSIX的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据。
同时Hadoop有着高可靠性、高拓展性、高效性、高容错性的特点，非常适合于此次题目的使用
调用摄像头拍照
调用摄像头拍照的功能是现代设备和应用程序中非常常见的一项特性，它允许用户直接通过设备上的摄像头捕捉图像。这项功能广泛应用于智能手机、笔记本电脑以及网页应用中，为用户提供了便捷、即时的拍照体验。

论文大纲

第一章引言
1.1 研究背景与意义
1.2 研究目的与目标
1.3 论文结构概述
第二章系统需求分析与设计
2.1 系统需求分析
2.1.1 用户需求分析
2.1.2 功能需求分析
2.1.3 性能需求分析
2.2 系统设计
2.2.1 系统架构设计
2.2.2 功能模块设计
2.2.3 数据库设计
第三章系统实现
3.1 开发环境搭建
3.2 前端实现
3.2.1 页面设计与布局
3.2.2 交互逻辑实现
3.3 后端实现
3.4 数据库实现
3.4.1 数据库连接与操作
3.4.2 数据存储与查询优化
第四章系统测试
4.1 测试环境搭建
4.2 功能测试
4.3 性能测试
4.4 安全性测试
第五章系统评估与优化
5.1 系统评估
5.1.1 用户体验评估
5.1.2 系统性能评估
5.1.3 安全性评估
第六章结论与展望
6.1 研究总结
6.2 研究创新点
6.3 未来研究方向

核心代码部分展示

协同过滤算法是一种广泛应用于推荐系统的算法，特别适合处理那些基于用户行为和偏好来提供个性化推荐的场景

/** * 协同过滤算法 */ public UserBasedCollaborativeFiltering(Map<String, Map<String, Double>> userRatings) { this.userRatings = userRatings; this.itemUsers = new HashMap<>(); this.userIndex = new HashMap<>();//辅助存储每一个用户的用户索引index映射:user->index this.indexUser = new HashMap<>();//辅助存储每一个索引index对应的用户映射:index->user // 构建物品-用户倒排表 int keyIndex = 0; for (String user : userRatings.keySet()) { Map<String, Double> ratings = userRatings.get(user); for (String item : ratings.keySet()) { if (!itemUsers.containsKey(item)) { itemUsers.put(item, new ArrayList<>()); } itemUsers.get(item).add(user); } //用户ID与稀疏矩阵建立对应关系 this.userIndex.put(user,keyIndex); this.indexUser.put(keyIndex,user); keyIndex++; } int N = userRatings.size(); this.sparseMatrix=new Long[N][N];//建立用户稀疏矩阵，用于用户相似度计算【相似度矩阵】 for(int i=0;i<N;i++){ for(int j=0;j<N;j++) this.sparseMatrix[i][j]=(long)0; } for(String item : itemUsers.keySet()) { List<String> userList = itemUsers.get(item); for(String u1 : userList) { for(String u2 : userList) { if(u1.equals(u2)){ continue; } this.sparseMatrix[this.userIndex.get(u1)][this.userIndex.get(u2)]+=1; } } } } public double calculateSimilarity(String user1, String user2) { //计算用户之间的相似度【余弦相似性】 Integer id1 = this.userIndex.get(user1); Integer id2 = this.userIndex.get(user2); if(id1==null || id2==null) return 0.0; return this.sparseMatrix[id1][id2]/Math.sqrt(userRatings.get(indexUser.get(id1)).size()*userRatings.get(indexUser.get(id2)).size()); } public List<String> recommendItems(String targetUser, int numRecommendations) { // 计算目标用户与其他用户的相似度 Map<String, Double> userSimilarities = new HashMap<>(); for (String user : userRatings.keySet()) { if (!user.equals(targetUser)) { double similarity = calculateSimilarity(targetUser, user); userSimilarities.put(user, similarity); } } // 根据相似度进行排序 List<Map.Entry<String, Double>> sortedSimilarities = new ArrayList<>(userSimilarities.entrySet()); sortedSimilarities.sort(Map.Entry.comparingByValue(Comparator.reverseOrder())); // 选择相似度最高的K个用户 List<String> similarUsers = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < numRecommendations; i++) { if (i < sortedSimilarities.size()) { similarUsers.add(sortedSimilarities.get(i).getKey()); } else { break; } } // 获取相似用户喜欢的物品，并进行推荐 Map<String, Double> recommendations = new HashMap<>(); for (String user : similarUsers) { Map<String, Double> ratings = userRatings.get(user); for (String item : ratings.keySet()) { if (userRatings.get(targetUser)!=null && !userRatings.get(targetUser).containsKey(item)) { recommendations.put(item, ratings.get(item)); } } }

java

运行

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可定制开发之亮点部门介绍

1、基于物品协同过滤算法,ItemCF 是一种通过分析“商品与商品之间被共同购买的关系”来为用户推荐商品的协同过滤算法，具有稳定、可解释、不依赖商品内容的优点。是电商最常用的推荐策略之一。 ItemCF 判断两个商品是否相关的依据是：是否被同一批用户购买过，以及购买的数量；使用的相似度计算方式：余弦相似度
2、智能推荐 (收藏推荐) + 随机森林推荐算法:当用户收藏某个项目时，系统会触发“智能推荐”为用户寻找同类型项目。同时，“随机森林算法”会综合用户的收藏、支付、点赞等多方面行为，从上万种特征中判断用户收藏背后的真实意图，对推荐结果进行优化和重排。
使用npm install -g cnpm 来安装cnpm。执行cnpm install来安装依赖。在本地开发时，npm run server启动项目。通过访问来访问用户端系统。
3、智能预警功能:项目可设置数值、日期，到达临界值会触发弹框提醒亮点描述：1、达到触发点的信息，增加颜色标识； 2、同时增加文字触发提醒，设置提醒语，有相同字段的数据，会触发弹框提醒，例如设置状态提醒：特急/加急/一般增加自定义提醒语（如：库存不足，请补货）
4、视频弹幕功能:视频支持弹幕功能亮点描述：可对相关视频进行评论，评论后会自动对评论信息上传至相关视频，形成弹幕设计
5、安全框架（Spring Security + JWT）:Spring Security 负责认证授权框架，JWT 是轻量级的无状态令牌。用户登录后，服务器签发包含用户信息的JWT，后续请求凭此令牌访问受保护资源简单来描述就是： Spring Security + JWT 就像给大楼安排“保安”和“一次性门禁卡”。 Spring Security 是核心保安系统，负责整个应用的安全管控，比如检查谁可以进哪个房间。 JWT 则是一张加密的“一次性门票”，上面记录了用户身份和权限。用户登录后获得这张票，后续每次请求都出示它，系统验票通过就放行，无需反复查数据库，高效又安全。简单说，一个管安全规则，一个管身份凭证，组合起来为Web应用打造可靠防护。
6、二维码（三端）:可以生成一个二维码的图片，用手机扫一扫可以查看二维码里面的信息。此信息只能使用查看，可以登录进去操作，就是类似于真机调试，
7、神经网络协同过滤（NCF） + 随机森林推荐算法:两个算法叠加进行推荐，使推荐算法更有个性，需要推荐的都可以使用此功能，作为最新的亮点
8、AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译:新增AI接口，编辑器接入AI，可以实现AI续写、AI优化、AI校对、AI翻译，可以帮你实现自动化，ai帮你完成文档
9、手机+验证码登录:咱们这个“手机号+验证码登录”，主打就是一个又快又安全！您再也不用费心记那些复杂的密码了。登录时就两步：1、填手机号；2、收短信验证码并输入，完事儿！秒速登进去，特别省事
10、多种统计效果:可以多种统计图效果展示，1、合并效果 2、单独展示3、随模块一起。可以多种元素展示出不同的统计图效果

结论

推荐算法：采用协同过滤、内容基推荐等算法，结合用户的历史数据与实时行为，实现个性化金融产品的精准推荐。不断优化算法，提高推荐的准确性和个性化程度，减少冷启动问题和稀疏性问题对推荐效果的影响。
性能与稳定性：确保系统在处理大规模用户请求和高并发访问时仍能保持稳定的性能和良好的响应速度。对系统进行性能优化和稳定性测试，以确保其能够高效运行。

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