系统分为管理员和用户两大权限，主要功能包括对用户管理、课程信息管理、课程类型管理、课程评价管理、学习进度管理、意见反馈、互动交流、系统管理、个人中心等进行操作管理；
随着在线学习平台的普及，个性化课程推荐变得尤为重要。本研究旨在设计并实现一个基于推荐算法的在线课程推荐系统。该系统结合用户历史行为、偏好设置及交互反馈，采用机器学习技术来预测和推送最符合用户需求的课程内容。管理员端具备全面的管理功能，包括用户信息、课程数据、评价反馈及学习进度的实时监控与更新，确保系统运行的高效性与准确性。前台则提供直观友好的用户界面，使用户能够轻松访问课程信息、参与社区交流、提交反馈以及管理个人学习档案。推荐算法核心采用协同过滤和内容推荐相结合的方式，以增强推荐质量和用户满意度。系统通过不断学习用户行为模式，动态调整推荐策略，实现真正的智能化服务。最终目标是为用户提供一个高效、个性化且互动性强的在线学习环境，推动终身学习和知识共享。
关键词：在线学习；推荐；
目录
1.绪论 5
1.1课题研究背景与意义 5
1.2国内外研究现状 5
1.3论文研究内容 6
1.4论文结构安排 6
2.系统开发技术分析 7
2.1 JAVA技术 7
2.2 SPRINGBOOT框架 7
2.3 VUE简介 7
2.4 MYSQL数据库 7
2.5 B/S架构 8
3.系统分析 9
3.1 系统可行性分析 9
3.2 系统性能分析 10
3.3系统UML用例分析 10
3.4 系统流程分析 11
3.4.1 用户登录流程图 11
3.4.2 用户注册流程图 11
3.4.3 界面流程图 12
4.系统的设计 13
4.1 系统整体功能结构 13
4.2 系统数据库设计 13
4.2.1数据库E-R设计 14
4.2.2 系统数据库表设计 14
5.系统功能实现 19
5.1前台功能实现 19
5.1.1系统首页页面 19
5.1.2个人中心 21
5.2管理员功能实现 21
6系统测试 26
6.1测试环境 26
6.2功能测试 26
总结 29
致谢 31
