程序聚合 软件案例 基于SpringBoot和Vue的个人运动健康管理系统

基于SpringBoot和Vue的个人运动健康管理系统

2025-06-26 06:53:22
行业:医疗健康
载体:H5、云服务/云平台
技术:Spring Boot、Vue、MySQL

业务和功能介绍

开发一个基于Spring Boot及Vue的个人运动健康管理系统,实现多源运动健康数据的有效整合,涵盖运动、心率、睡眠、饮食等多方面数据,打破数据分散现状,方便用户集中管理和查看,为后续分析决策提供基础。利用系统收集的数据,结合大数据分析和人工智能算法,深入了解用户身体状况、运动目标和偏好,为用户定制个性化运动方案、饮食建议和健康指导,提高运动效果,降低运动损伤风险,助力用户实现健康目标[6]。借助Spring Boot和Vue技术,构建操作简便、界面友好的系统,用户可通过手机、电脑等终端随时随地访问,进行数据录入、查看报告、获取指导等操作,摆脱传统管理方式的限制,提升运动健康管理的便捷性和效率。
1. 用户管理模块
功能概述:该模块负责用户注册、登录、个人信息修改及密码重置,提供用户身份管理和访问控制。
具体功能:
注册:支持用户输入用户名、密码、邮箱等信息,系统进行严格验证(如用户名唯一性、密码强度),并加密存储敏感数据。
登录:通过安全的认证机制验证用户名和密码,防止非法访问。
个人信息修改:允许用户更新昵称、性别、年龄等信息,实时同步至数据库。
密码重置:提供通过邮箱验证的重置流程,确保用户账户安全。
应用价值:为用户提供个性化的访问入口,保障数据隐私和系统安全性。
2. 交流分享模块
功能概述:该模块为用户提供一个健康话题交流平台,支持发布、浏览、评论和管理帖子。
具体功能:
帖子发布与浏览:用户可发布健康相关内容,支持分页加载和热度排序。
评论与互动:支持嵌套评论结构,用户可点赞、收藏帖子,增强社区活跃性。
应用价值:促进用户间经验共享,增强社区归属感,提升健康管理参与度。
3. 运动项目模块
功能概述:该模块提供多维度的运动项目信息服务,帮助用户选择适合的锻炼方式。
具体功能:
分类浏览与搜索:支持按项目类型筛选和关键字搜索,快速定位所需内容。
项目详情:展示运动介绍、适用人群、注意事项、预期效果及多媒体内容。
应用价值:通过结构化信息展示和交互设计,提升用户选择科学运动方案的能力,优化健康管理体验。
4. 健康资讯模块
功能概述:该模块为用户提供全面的健康信息获取途径,支持资讯浏览和互动。
具体功能:
资讯展示:支持分类筛选、按发布时间或热度排序,优化信息获取效率。
互动功能:用户可点赞、收藏、分享资讯,增强平台粘性。
应用价值:提供权威健康知识,满足用户多样化需求,提升健康意识。
5. 饮食记录模块
功能概述:该模块帮助用户管理和追踪日常饮食情况,支持数据录入和回顾。
具体功能:
记录添加:用户可选择日期、时间、食物种类及食用量,提交后保存至数据库。
历史查看:支持按日期或食物类型筛选历史记录,便于分析饮食习惯。
应用价值:实现饮食数据的结构化管理,为健康监测和个性化膳食建议提供支持。
6. 运动训练模块
功能概述:该模块用于记录和管理用户的锻炼过程,支持训练计划制定和数据回顾。
具体功能:
记录管理:用户可添加训练记录,包括日期、项目、时长和强度,保存至数据库。
历史分析:支持按日期或类型筛选历史记录,便于制定科学锻炼计划。
应用价值:通过个性化数据管理,提升训练系统性和效果,助力用户实现健康目标

项目实现

技术实现
后端(Spring Boot):配置Spring Boot,使用Spring Data JPA进行数据库交互,Spring Security进行认证,REST控制器提供API端点。利用MySQL进行数据持久化,遵循文档中定义的表结构(例如User、Post、Sport_Item)。
前端(Vue):构建单页应用(SPA)使用Vue.js,Vue Router负责导航,Vuex负责状态管理。确保响应式设计和实时数据更新,利用Vue的响应系统。
数据库(MySQL):设计并填充文档中列出的表(例如User、Diet_Record),确保引用完整性和索引以优化性能。
部署:在支持B/S架构的服务器上部署应用,将Spring Boot打包为JAR文件,Vue构建为静态托管

示例图片视频


天天牛马
30天前活跃
方向: 人工智能-机器学习与深度学习、前端-Web前端、
交付率:100.00%
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一、核心功能:基础数据采集与处理 核心功能是爬虫的 “基石”,主要目标是精准、稳定地获取视频平台的核心公开数据,并完成初步清洗,为后续分析或应用提供原料。 1. 目标数据采集(核心能力) 爬虫可针对主流视频平台(如 B 站、抖音、YouTube、腾讯视频等),定向采集以下几类关键数据,具体采集范围需根据平台接口限制或页面结构调整: 数据类别 具体采集内容 应用场景举例 视频基础信息 视频 ID、标题、发布时间、时长、封面图 URL、播放量、点赞量、收藏量、评论数、分享数 视频热度分析、内容分类统计 创作者信息 创作者 ID、昵称、头像 URL、粉丝数、关注数、发布视频总数、账号认证类型(如 “UP 主”) 创作者画像分析、达人筛选 视频内容数据 视频播放地址(需区分 “可下载”“仅在线播放” 权限)、字幕文本(公开字幕)、标签 / 分类 视频内容检索、字幕关键词分析 互动数据 评论内容(用户名、评论时间、评论点赞数、回复链)、弹幕内容(发送时间、弹幕文本) 用户情感分析、热门话题提取 2. 数据清洗与标准化 采集到的原始数据常存在格式混乱(如时间戳格式不统一)、冗余(如重复评论)、无效值(如播放量为 “--”)等问题,爬虫需内置处理逻辑: 格式统一:将不同平台的时间戳(如 “2024-05-20”“1684567890”)统一转为标准时间格式,播放量(如 “1.2 万”“12000”)统一转为数值型; 冗余 / 无效数据过滤:删除重复的评论、弹幕,过滤掉 “无意义文本”(如纯表情评论)或无效字段(如封面图 URL 失效); 关键词提取:基于 NLP(自然语言处理)工具(如 jieba、NLTK),从视频标题、评论、字幕中提取核心关键词(如 “AI 生成”“美食教程”),为后续分类打标签。 3. 数据存储与导出 采集并清洗后的数据需持久化存储,支持多种存储方式以适配不同需求: 本地存储:适合小规模数据,如 Excel(.xlsx)、CSV(逗号分隔文件,便于 Excel/Python 读取)、JSON(轻量格式,适合程序调用); 数据库存储:适合大规模、高并发采集场景,如关系型数据库(MySQL、PostgreSQL,用于结构化数据如视频基础信息)、非关系型数据库(MongoDB,用于非结构化数据如评论、弹幕); 数据导出:支持按需导出为可视化工具兼容格式(如 PowerBI、Tableau 可读取的 CSV/Excel),或 API 接口格式(供其他系统调用)。 二、扩展功能:提升采集效率与场景适配性 扩展功能是在核心能力基础上,针对 “高并发、反爬对抗、多场景需求” 设计的进阶能力,决定爬虫的稳定性与实用性。 1. 反爬对抗与稳定性优化 主流视频平台均设有反爬机制(如 IP 封锁、Cookie 验证、验证码、接口签名),爬虫需通过技术手段适配,确保采集过程
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