基于协同过滤推荐算法+springboot+vue的个人摄影作品分享网站

由于这是一个完整的项目，我们可以提供一些核心的代码片段或者架构设计来帮助理解。

1. 用户评分计算协同过滤推荐（核心函数）:

def calculate_similarity(user1_ratings, user2_ratings):
    # 计算两用户的相似度
    ...
 
def get_recommendations(user_id, ratings, similarity, n=10):
    # 获取推荐作品
    user_ratings = ratings[user_id]
    all_users = ratings.keys()
    all_users.remove(user_id)
 
    recommendations = []
    for other_user in all_users:
        if other_user != user_id:
            sim = similarity[user_id][other_user]
            if sim > 0:
                for item in ratings[other_user]:
                    if item not in user_ratings:
                        recommendations.append((item, sim * user_ratings.get(item, 0)))
 
    return sorted(recommendations, key=lambda x: -x[1])[:n]

2. 后端Spring Boot控制器（简化版）:

@RestController
@RequestMapping("/api/recommendation")
public class RecommendationController {
 
    @Autowired
    private RecommendationService recommendationService;
 
    @GetMapping("/{userId}")
    public ResponseEntity<?> getRecommendations(@PathVariable("userId") String userId) {
        List<Item> recommendations = recommendationService.getRecommendations(userId);
        return ResponseEntity.ok(recommendations);
    }
}

3. 前端Vue组件（用于展示推荐作品）:

<template>
  <div>
    <div v-for="item in recommendations" :key="item.id">
      {{ item.title }}
    </div>
  </div>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      recommendations: []
    };
  },
  created() {
    this.fetchRecommendations();
  },
  methods: {
    fetchRecommendations() {
      const userId = 'user123'; // 示例用户ID
      this.$http.get(`/api/recommendation/${userId}`)
        .then(response => {
          this.recommendations = response.data;
        })
        .catch(error => {
          console.error('Error fetching recommendations:', error);
        });
    }
  }
};
</script>

这些代码片段提供了核心逻辑，展示了如何计算用户推荐、后端如何提供推荐服务以及前端如何展示推荐结果。实际应用中，你需要实现数据库访问、完善的业务逻辑以及错误处理等。