研究现状: 目前，虽然已有多个非遗文化传播平台，但它们在推荐精度和用户互动性方面仍存在不足，未能充分利用现代技术提升非遗内容的传播效果。协同过滤算法在个性化推荐系统中已得到广泛应用，特别是在电商和社交平台中，但在非遗文化领域的应用仍相对较少。现有平台主要基于传统的B/S架构，虽然能够提供一定的文化展示和交流功能，但在非遗内容的精准推荐和深度传播上仍面临技术挑战。因此，采用协同过滤算法来优化非遗文化的推荐和传播具有显著的研究潜力与实际意义。 

研究内容、系统目标、研究方法和思路

1. 研究内容

（1）分析非遗文化交流发展现状，了解非遗文化交流发展需求，同时对非遗文化交流发展相关流程进行梳理和分析

（2）通过需求分析设计非遗文化交流平台的功能架构，满足用户互动、资源共享等需求。

（3）采用协同过滤算法进行个性化推荐，提升用户体验和平台活跃度。

（4）完成系统的详细设计，着重对非遗文化交流分析模块、用户互动与资源共享模块、推荐系统模块等功能进行深入研究。

（5）对系统进行测试，主要完成对系统的各功能模块的功能测试及系统整体的性能测试，确保系统符合课题设计要求

2.系统目标

本系统的主要目标是设计并实现一个以非遗文化为核心的互动平台，通过智能化的推荐机制和多元化的用户互动功能，促进非物质文化遗产的传播与传承。平台将利用协同过滤算法为用户提供个性化的文化内容推荐，并为用户提供一个资源共享与交流的空间，提升其对非遗文化的认知与参与度。具体目标包括：

（1）非遗文化交流分析：通过深入分析当前非遗文化交流的现状，展示各类非遗文化遗产项目。用户可以通过平台浏览到不同类型、地区和类别的非遗项目，包括传统手工艺、舞蹈、音乐、节庆活动等文化项目。每个项目都提供详细的信息展示，包括历史背景、文化价值、传承状况、图片、视频等多媒体资源。通过识别不同地区和群体之间在文化交流中面临的挑战与需求，挖掘出交流中存在的瓶颈和不足，为后续的系统功能优化和发展策略提供理论支持和数据依据。

（2）用户互动与资源共享：为用户提供一个便捷的互动平台，支持用户上传、分享和交流非遗文化相关资源（如作品、视频、文档等）。通过社交功能（如评论、点赞、分享、私信等），鼓励用户之间的互动与合作，促进文化内容的传播与传承。

（3）个性化推荐与内容发现：通过协同过滤算法，根据用户的历史行为、兴趣偏好和互动记录，为每个用户推荐与其兴趣偏好和历史行为相关的非遗项目。通过收集用户的浏览记录、点赞、评论、收藏等行为数据，系统能够分析出用户的兴趣特征，并为其推荐类似的文化项目或即将举行的非遗活动，帮助用户更高效地发现与自己兴趣相关的项目与活动。这不仅提升了用户体验，还有效提高了平台的活跃度和参与度。

（4）系统性能优化与稳定性保障：平台采用SpringBoot和Vue.js技术栈，确保系统具备高效的性能和稳定的运行环境。通过技术优化和系统架构设计，保证平台能够在高并发环境下平稳运行，提升用户体验，确保平台的长期可持续发展。

3．开发环境及工具

    操作系统：Windows11；

    数据库选择:My SQL；

    开发工具： IDE.

4．拟采用的设计方法与思路

（1）准备阶段： 对文献调研与市场分析，了解当前非遗文化领域中存在的问题与需求。通过对现有文化交流平台的分析，识别出其功能不足和用户痛点，为后续的设计提供理论依据和数据支持。

（2）需求分析阶段： 根据调研结果，详细分析平台的用户需求、系统功能需求和技术需求。

（3）系统设计阶段： 在需求分析的基础上，进入系统设计阶段。系统将采用基于协同过滤算法的推荐系统作为核心模块，通过分析用户行为和兴趣，向用户推荐相关的非遗文化项目。设计过程中将包括以下子阶段：

<1>数据库设计： 设计平台所需的数据库结构，确保数据存储的合理性与高效性。数据库将包括用户信息、非遗项目、文化交流记录、评论和评分数据等。

<2>推荐算法设计： 采用基于用户的协同过滤或基于物品的协同过滤算法，根据用户的历史行为、兴趣和评分进行文化项目的个性化推荐。

<3>平台架构设计： 采用前后端分离的设计模式，前端使用Vue框架开发，后端使用SpringBoot框架开发，确保系统的灵活性与可扩展性。平台将提供用户友好的界面，支持文化内容的展示、讨论、点赞、分享等功能。

（4）系统实现阶段： 在设计阶段完成后，进入系统实现阶段。实现将按照前后端分离的思路进行，前端负责用户界面的展示与交互，后端负责数据的处理与推荐算法的执行。协同过滤算法将在后端实现，结合用户的行为数据进行动态推荐。实现过程中需要进行模块的分步开发与测试，确保各个模块功能的完整性与稳定性。

（5）测试阶段：利用数据进行各项测试，验证网站稳定性和安全性。

（6）总结阶段：根据上述工作，对整个设计过程进行总结。