技术栈选择

前端框架采用Vue.js 3.x，后端使用Spring Boot 2.7.x，数据库选用MySQL 8.0。AI模块集成Python生态（如TensorFlow/PyTorch），通过REST API或gRPC与Java后端交互。

系统模块划分

用户管理模块
实现RBAC权限控制，支持学生、社团管理员、系统管理员三级角色。采用JWT进行身份验证，密码存储使用BCrypt加密。

社团管理模块
包含社团创建/解散审批流程，活动发布系统，成员招募功能。采用工作流引擎（如Activiti）处理多级审批流程。

AI推荐模块
基于协同过滤算法实现社团推荐：
$$\text{similarity}(u,v)=\frac{{\sum }_{i\in I}(r_{u,i}-{\bar{r}}_u)(r_{v,i}-{\bar{r}}_v)}{\sqrt{{\sum }_{i\in I}(r_{u,i}-{\bar{r}}_u{)}^2}\sqrt{{\sum }_{i\in I}(r_{v,i}-{\bar{r}}_v{)}^2}}$$
使用Flask搭建推荐服务，通过HTTP接口与Vue前端交互。

开发阶段规划

第一阶段（1-2周）
完成Spring Boot基础框架搭建，配置MyBatis-Plus和Redis缓存。实现用户注册/登录API，数据库设计包含：

CREATE TABLE `club` (
  `id` BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
  `name` VARCHAR(100) NOT NULL,
  `category` ENUM('academic','sports','arts') NOT NULL,
  `ai_recommend_score` FLOAT DEFAULT 0
);

第二阶段（3-4周）
开发Vue前端核心页面：

• 使用Element Plus构建管理后台
• Axios封装API请求拦截器
• Vue Router配置动态路由权限
  实现社团CRUD接口，集成Swagger文档。

第三阶段（5-6周）
部署Python推荐服务，训练初始模型：

from surprise import Dataset, KNNBasic
data = Dataset.load_builtin('ml-100k')
algo = KNNBasic(sim_options={'user_based': True})
algo.fit(data.build_full_trainset())

部署方案

采用Docker容器化部署：

• 前端镜像基于nginx:1.21
• 后端镜像使用openjdk:17-jdk-slim
• AI服务镜像使用python:3.9-slim
  通过GitLab CI实现自动化构建，Kubernetes集群管理服务编排。

测试策略

单元测试
JUnit 5测试Service层，Mockito模拟依赖。Vue组件测试使用Vitest。

压力测试
JMeter模拟高并发场景，重点测试推荐接口响应时间，确保在100QPS下延迟<500ms。

AI模型评估
采用RMSE指标验证推荐效果：
$$\text{RMSE}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum _{i=1}^N(y_i-{\hat{y}}_i{)}^2}$$

该计划需根据实际开发进度动态调整，建议采用敏捷开发模式，每两周进行迭代评审。

开发技术

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
JDK版本不限,最低jdk1.8
技术栈:JAVA+Mysql+Springboot+Vue+Maven
数据库工具：Navicat/SQLyog都可以
数据库：mysql (版本不限)
MySQL还具备良好的可视化管理工具[8]，MySQL Workbench，这些工具不仅提供了数据库设计、开发、管理和维护的全套解决方案，还能通过图形界面使数据库的管理变得简单易操作。这对于系统的开发和维护来说，意味着可以更高效地进行数据库的设计优化和日常管理，确保系统的稳定运行和数据的准确性。。
Spring框架是一种全面的编程和配置模型，为现代基于Java的企业应用提供了全面的基础架构支持。Spring的设计初衷是为了解决企业应用开发的复杂性，提供了一种更简单的方法来实现各个组件间的松耦合。这一点对于开发系统尤其重要，因为该系统需要集成多种技术和组件，包括数据库操作、Web服务和安全控制等。
在系统开发基础上，选择了Windows 10操作系统、Java编程语言和MySQL数据库，以及IDEA软件作为开发环境。这一选择基于对当前技术发展趋势的理解和对系统需求的分析，旨在利用这些成熟的技术和工具，提高开发效率，确保系统的稳定性和可扩展性。

Node.js是一种基于Chrome V8 JavaScript引擎的JavaScript运行环境，使得JavaScript能够在服务器端运行
Java
Java具有典型的继承、封装多态特征，可以使用类和接口，并进行输入输出数据流，支持多线程和反射、以及网络编程。Java语言的多态提供方法中的和复写，Java语言不仅仅可以支持后台框架的开发，也可以与web前端进行融合，支持常用的HTML标签和css、js、vue、node.js融合，开发出功能完备的公司应用开发。
Spring封装了很多的java类库文件，在开发过程中，不需要写太多复杂的类文件，只需要引用spring这个框架，就可以完成快速开发的需要，所以Java编程的逻辑代码就变得比较清晰，各层之间的解耦性也比较强，可重用性也得到了很好的发挥，使得开发难度也更加轻松容易，它的主要两个特性就是依赖注入、面向接口思想；（AOP）切面思想；
Vue免除了Javascript的dom操作，可以更快速的完成数据绑定。Vue实现了MVVM框架，通过后台的模型进行业务逻辑的处理，并将数据绑定到视图层中，在视图层绑定显示控件，将Model对象的数据绑定到页面控件中，实现数据的自动同步。当Model数据改变时，View页面可以根据数据自动发生改变。

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