基于SpringBoot+大数据Hadoop+网络爬虫+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的农产品产业链可视化销售系统的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

随着农业现代化进程不断加速以及农产品供应链数字化转型持续推进，传统产业链管理暴露出产销信息不对等以及管理效率低下等诸多问题，本文借助SpringBoot框架以及MySQL数据库技术架构，设计并完成了一套针对农产品全产业链的可视化销售系统，借助数据驱动优化产业链系统效率以及运营决策精准度。系统采用角色化功能分层设计，囊括用户注册登录、订单管理、智能检索以及个性化推荐模块，支持消费者依据产地溯源、价格

java李杨勇

993人浏览 · 2025-11-26 11:13:55

java李杨勇 · 2025-11-26 11:13:55 发布

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

管理员端借助数据大屏显示、用户行为分析以及AI辅助决策管理等功能，实现平台智能化运营与维护，运用举报记录管理机制保障交易安全。在数据分析层面，系统整合多种数据可视化工具，动态呈现发货地占比、采购重复率、农产品成交额等核心指标，为管理者提供产业链供销流程可视化动态，辅助精准决策，经过功能测试和性能检验，系统运行稳定，操作便捷，可视化效果清晰，可提升农产品销售效率以及管理水平，为传统农业产业链数字化转型提供可行技术方案与实践参考，推动农产品销售模式创新升级

数据源说明

在本系统中，数据的主要来源于惠农网（https://www.cnhnb.com/），该平台汇聚了丰富的农业全产业链信息，涵盖农产品的价格、产地、销量、供求信息，种子种苗、农资农具的产品详情、商家资质，以及农业行业资讯、农技知识等内容。本系统整合了商家提供的农产品质量检测报告、生产过程追溯数据，以及第三方农业研究机构发布的市场趋势报告、行业统计数据等。利用这些多方面的数据，系统能够为用户提供全面的农产品选购建议，助力农户优化生产销售策略，为农业从业者提供行业动态分析与决策支持。

第一，系统借助爬虫技术，按照设定的时间周期，定时的从惠农网采集各类数据。采集到的数据会经过严格的数据清洗流程，去除重复、错误和不完整的数据，再进行标准化处理，之后存储至MySQL数据库。此外，除了平台上的基础农业数据外，系统还会收集用户在惠农网的行为数据，例如用户浏览农产品的历史记录、搜索关键词的记录、对感兴趣农产品的收藏行为以及下单购买等交易信息。通过对这些行为数据的深度分析，系统能够精准把握用户偏好，为用户提供个性化的农产品推荐。

第二，所有数据将运用 Echarts 等可视化工具进行展示，以直观的图表、图形呈现农产品价格走势、销量变化、产地分布等信息，帮助用户快速了解农业市场动态、把握行业趋势，从而做出更科学合理的决策。

数据来源如下图4-1所示。

功能截图参考：

系统架构参考：

本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。

整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。

视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

论文部分参考：

项目案例参考：

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博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

源码获取：

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