随着信息技术与农业现代化的深度融合，智能化、数据化的农场管理模式已成为行业发展的重要趋势。为满足现代农场在资源优化、生产决策和用户体验等方面的需求，本文设计并实现了一个基于SpringBoot框架与协同过滤算法的农场管理系统。该系统旨在通过智能推荐技术，提升农场管理效率与用户个性化服务水平。

1. 系统总体设计

本系统采用B/S架构，以SpringBoot作为后端核心框架，整合了MyBatis-Plus进行数据持久化操作，前端则选用Vue.js实现动态交互界面。系统主要分为四大模块：用户管理模块、农场资源管理模块、生产任务管理模块以及智能推荐模块。其中，智能推荐模块是本系统的创新核心，它利用协同过滤算法分析用户历史行为数据，为不同角色用户（如农场主、技术人员、消费者）提供个性化的资源分配建议、种植方案推荐或农产品购买推荐。

2. 协同过滤算法在系统中的应用

协同过滤算法是本系统实现智能推荐的关键技术。具体实现中，系统首先收集用户在平台上的行为数据（如对作物品种的关注度、任务完成偏好、农产品浏览与购买记录等），构建用户-物品评分矩阵。采用基于用户的协同过滤方法，通过计算用户间的相似度（如余弦相似度），为目标用户推荐其相似用户感兴趣而该用户尚未接触的农场资源或产品。例如，系统可向一位偏好种植有机蔬菜的农场主推荐其他类似农场主采用的优质种子或智能灌溉设备；也能为消费者推荐符合其口味和购买历史的农产品。

3. 核心功能实现

• 用户管理：实现多角色（管理员、农场主、员工、消费者）注册登录、权限控制及个人信息维护。
• 农场资源管理：涵盖土地、作物、设备、库存等资源的数字化登记、状态监控与调度管理，支持图表化数据展示。
• 生产任务管理：允许农场主创建并分配种植、灌溉、施肥等任务，员工可通过移动端接收任务并反馈完成情况，系统自动跟踪进度。
• 智能推荐服务：集成协同过滤算法引擎，定期分析用户数据，在管理面板或商城页面生成个性化推荐列表，并通过消息机制进行提示。

4. 系统特色与优势

1. 智能化决策支持：通过协同过滤算法，系统能够学习用户行为模式，提供数据驱动的建议，辅助农场主做出更科学的种植与经营决策。
2. 高可扩展性：基于SpringBoot的微服务架构设计，使得各模块耦合度低，便于后续集成物联网传感器、大数据分析等高级功能。
3. 用户体验优化：个性化推荐不仅提升了管理效率，也增强了终端消费者的购物满意度，形成从生产到消费的良性互动。
4. 资源优化配置：系统通过分析全局数据，可揭示资源使用效率，帮助农场减少浪费，实现可持续发展。

5. 实现效果与展望

经过测试，该系统运行稳定，协同过滤推荐模块在模拟数据集上展现了良好的准确性与实时性。用户反馈表明，个性化推荐功能显著提升了管理便捷性与服务针对性。计划引入更多机器学习模型（如深度学习）以处理更复杂的非线性关系，并探索与气象数据、市场价格信息的联动，构建更加精准的预测型农场管理系统。

本设计成功将协同过滤算法与SpringBoot技术相结合，构建了一个高效、智能的农场管理平台，不仅为计算机毕业设计提供了完整的技术实践案例，也为智慧农业的发展贡献了一个可行的软件解决方案。