茶文化互动式体验系统的设计与实现

王硕 王征风 何佳 刘永奇 雷岂媛 刘正洋

摘要：茶文化，中华民族的传统瑰宝，蕴含着丰富的历史、哲学和审美内涵。为了更好地传承和发扬优秀茶文化，文章提出在“互联网+大数据”时代下，构建一个茶文化互动式体验系统。系统通过SpringBoot+Vue实现整体搭建，并结合“互联网+大数据”等技术手段，以推销茶文化相关产品为主体，实现茶文化的灵活传播。为茶文化的推广和发展提供了新的思路和平臺，同时也为其他领域的文化体验系统提供了参考和借鉴。

关键词：互动式；大数据；SpringBoot；Vue

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）07-0067-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID）

0 引言

在当今数字时代背景下，茶文化的传承和推广面临着前所未有的机遇与挑战。互联网技术跨地域传播，大数据智能提供个性化内容，为茶文化的发展提供了新的契机。在大数据的力量下，茶文化的传播与发展也有了新的途径。一些分析师认为，伴随着中国数字产业经济的快速发展，中国茶叶市场也逐步走出实体经营模式，开启更适合当代消费者的线上销售模式[1]，通过增强消费者对茶文化的了解和认同，提高茶文化的普及率和影响力，茶行业将更好地发展。

本系统基于SpringBoot+Vue技术，构建出一个茶文化互动式的体验系统，利用“互联网+大数据”技术，为用户提供商品推荐、学习交流、文化宣传等多维度的体验。在带动消费的同时，推动茶文化传播，达到促进茶文化生态体系的构建，为全球茶文化的繁荣贡献文化科技融合典范。

1 系统需求分析

随着互联网的发展，越来越多的人通过网络来了解和学习茶文化，也有越来越多的人通过网络来购买和销售茶叶、茶具等相关产品。然而，目前市面上的相关系统无法满足用户的多样化和个性化的需求，也无法有效地传承和弘扬茶文化的精髓。根据目前市场上的痛点问题，本系统以用户为中心，以茶文化为主题，以信息技术为支撑，以服务为导向，集知识获取、茶叶销售、交流互动、评价反馈等功能于一体的综合式系统。

系统模块分为3个部分，主要包括用户模块、管理员模块和个体运营商模块。用户模块核心功能包含有：用户信息管理、商品信息服务、智能合约服务、智能推荐服务、4个子模块。管理员模块核心功能包含有：信息管理、运营管理、系统权限管理、系统维护、知识库维护5个子模块。个体运营商模块核心功能包含有：运营商信息管理、订单管理、商品信息管理、售后保障服务4个子模块。具体系统核心功能如图1所示。

2 系统总体设计

2.1 系统架构设计

本系统的目标是为用户提供一个宣传茶文化的互动式体验系统，让用户可以在线购买、评价和推荐各种茶叶、茶具的同时也可以在线了解、学习、分享和交流茶文化的知识、历史等。

为了实现这个目标，本系统架构设计采用MVC模式，使用“互联网+大数据”技术采集、分析数据，利用SpringBoot+Vue作为平台的技术骨架开发而成。具备高内聚、低耦合的特性，通过分离业务逻辑、数据与界面来编写代码，减少了开发者编码的时间，提高了工作效率[2]。系统架构共分为三层：视图层、业务处理层、数据层，系统架构图2所示，并对各层进行详细描述。

视图层：展示用户所看到的界面，使用目前较为流行Vue框架开发，利用其提供的组件化、模块化、路由管理等技术，实现丰富的功能和交互效果，且能够适应多种终端设备的访问。让用户在体验功能的同时，实现与茶文化的互动和体验。视图层与业务处理层使用JSON进行数据的交换和通信。

业务处理层：进行业务逻辑处理的层面，使用SpringBoot技术框架，设计使用RESTful风格的API接口，对视图层所需业务逻辑进行封装，组合数据持久层中的基本功能，形成复杂的业务逻辑功能，实现了数据的持久化、缓存、事务管理、权限控制等功能。从而实现一个高效、稳定、安全的服务端，业务处理层负责处理视图层的请求，利用@ReponseBody注解将数据转换为JSON格式，起到渲染视图层的效果。

数据层：包括MySQL数据库和大数据模块，为系统的运营、管理、优化提供数据支持和智能决策。使用Hadoop框架对用户在系统上浏览的海量数据进行采集、存储、分析、挖掘等操作，以获取用户的喜好，分析大众浏览的趋势。并将所获得的数据进行转换、统计、建模、预测，进而保存到平台数据库中。系统通过Mapper层实现与数据库的交互，系统与数据库交互采用MyBatis-Plus框架，保证数据访问的性能和稳定性。

2.2 数据库设计

2.2.1 概念结构设计

为保证数据的高效存取和便于维护，通过对系统用户和业务的分析，抽象出用户、管理员、个体运营商、商品、购物车、订单、茶文化知识库7个实体。经过分析业务流程以及各种主要数据对象的关系，设计出E-R图，如图3所示。

2.2.2 逻辑结构设计

经过概念结构设计，现在将转换为逻辑结构模型，如下：

用户（用户ID，知识库ID，用户资料，用户账号，用户密码，联系方式，收货地址）

管理员（管理员ID，用户名ID，订单号，管理员账号，管理员密码，管理员姓名）

个体运营商（运营商ID，用户名ID，运营商账号，账号密码，运营商名称，联系电话，联系地址）

商品（商品编号，运营商ID，运营商ID，商品名称，商品售价，商品产地，质检报告）

购物车（用户ID，商品编号，商品信息，商品价格，运营商名称）

订单（订单号，商品编号，用户ID，订单价格，创建时间，商品信息，发货地址）

茶文化知识库（知识库ID，茶文化历史，茶叶类型，茶叶品鉴，创建时间，数据来源，更新时间，交流讨论）

3 系统详细设计与实现

3.1 系统界面设计实现

为了保证系统提供高效、美观、易用的用户界面，同时也要保证系统的稳定、安全、可扩展。系统在技术上采用目前流行的SpringBoot+Vue开发框架，以及第三方组件库Element UI、Echarts等，具有优势在于开发成本低， 灵活性高以及响应速度快[3]。系统通过使用大数据技术进而提升用户的互动式体验感受，进而实现茶叶销售、茶艺传播、茶文化推广等功能，系统采用PC端的模式运行，用户只需要通过浏览器就可实现对系统的访问，简洁高效。系统主页面如图4所示。

3.2 系统核心技术设计实现

3.2.1 大数据处理功能实现

大数据处理是系统的核心部分，是保证系统产生效果的重要驱动力，同时也是系统实现后续智能推荐，互动体验的基石。

何谓大数据？一言概之，其指的是在较短时间内无法用常规技术和工具对一定范围内数据内容进行收集、整理、存储和分析的数据[4]。该功能的实现是利用大数据分布式存储、并行计算技术。并对系统的茶文化知识库以及平台用户所反馈的相关数据通过ODS层进行有效的获取、存储、管理、分析和挖掘。主要采用Hadoop框架进行实现，它是一种MAP算法框架，利用分布式框架结构，包含分布式文化与数据库系统，充分发挥其模块功能作用，形成大数据处理框架平台，是市场上应用频率比较高的[5]。

通过使用Hadoop的HDFS作为分布式文件系统，因为HDFS具有很高的可扩展性和容错性，提供很高的数据吞吐量，非常适合存储和检索大量的商品图片和用户上传的文件。利用其分布式的特点首先将系统收集的用户体验数据在ODS层进行简单的清洗、设计，进一步在DWD层对数据进行规划和处理，将产生的结果同步到DWS层对数据进行MaxCompute离线计算，最后将DWD层和DWS层处理后的数据在Hadoop平台进行汇总，然后将产生的结果进入ADS层。通过对不同层次之间的加工过程实现从数据资产向信息资产的转化，并且对整个过程进行有效的元数据管理及数据质量处理，然后将所有处理好的数据保存到数据库，供后续功能使用，具体过程如图5所示。

3.2.2 智能推荐功能实现

在系统的使用过程中，用户可能面临大量的信息和内容选择，为此智能推荐应运而生。通过利用大数据分析和算法，智能推荐可以为用户提供入性化、精准的内容推荐，极大地提升系统与用户的互动式体验。推荐框架如图6所示，并简述实现过程。

实现系统智能推荐功能主要经历以下4步骤完成。

第一步：数据收集和处理。主要是收集用户的基本信息、浏览记录、评价记录、反馈记录。然后对这些数据进行清洗、转换、归一化等预处理操作，以便后续的分析和建模。

第二步：数据分析和挖掘。系统利用Hadoop框架进行数据挖掘，并对所得的数据进行统计分析和分类分析，从数据中提取出有价值的信息和知识，如用户的偏好、兴趣、需求、行为模式等，以及茶叶的特征、相似度、流行度等。

其中上面两步在大数据处理时已完成。

第三步：推荐模型的构建和训练。根据大数据处理后ADS层的相关数据，本系统使用基于内容的推荐算法，这种推荐算法是以物品的内容描述信息为依据来做出的推荐，本质上是基于对物品和用户自身的特征或属性的直接分析和计算[6]。根据茶叶的内容属性（如名称、类别、价格等），计算茶叶之间的相似度，然后根据用户的历史行为（如浏览、购买等），找出用户喜欢的茶叶，再推荐与之相似的茶叶给用户并利用现有的数据集构建和训练推荐模型，以便能够根据用户的特征和行为，预测用户对茶叶的评分或偏好，并生成个性化的推荐列表。

第四步：推荐结果的展示和反馈。将推荐模型生成的推荐列表，将推荐数据展示给用户，同时收集用户对推荐结果的反馈（如满意度、点击率、转化率等），并将反馈信息作为新的数据源，不断更新和优化推荐模型，以提高推荐的准确性和效果。

3.2.3 互动体验功能实现

为了更好地解决社会痛点问题，提升用户与产品的互动，让用户能够更好地了解茶叶的种类、制作工艺、品鉴方法、文化背景等信息，同时也能够参与一些有趣的互动，如体验虚拟的制茶、拣茶等，感受茶的魅力和趣味。在系统后期设置互动体验功能。

系统在原本的MVC架构体系中内嵌Unity3D框架構建茶文化虚拟现实场景，利用Unity3D生成的虚拟场景在外界实际数据驱动下，并使用Vuforia框架实现对VR设备的支持[7]。利用虚拟现实（VR） 为用户提供实景体验的功能，让用户进入一个模拟的茶叶场景，感受茶叶的生长环境、制作过程、品饮方式等。体验茶文化的悠久历史和采茶制茶的过程，使用户能够全面地观看。使用户在虚拟环境中进行探索和互动，与场景进行交互方便用户更加详细地了解场景信息。

通过以上场景，用户可以发布自己的文章、心得和想法，分享知识和经验，与其他用户进行互动和交流。系统将会把这些信息保存到数据库的体验反馈表当中，用作后续大数据处理的原始数据。有助于增强用户的参与感和归属感，促进社区的活跃度，同时也可以促进用户之间的学习和交流，进一步丰富他们的茶文化素养。

4 结束语

在基于“互联网+大数据”生态体系下，利用SpringBoot+Vue所构建了一款茶文化互动式体验系统。目前虽然还有很多改进和学习的空间，但已经看到了一些鼓舞人心的成果。用户们可以通过本系统探索茶文化、分享他们的热情和知识，大数据的运用也为茶叶产业带来了新的机会，使生产者能够更好地理解市场需求和消费者偏好。

在未来，该系统将不断努力提升用户体验，丰富平台内容，使更多人能够参与其中。同时，也会继续深入挖掘大数据，以更好地满足用户需求。相信这一系统将在茶文化的传承和茶产业的发展方面发挥越来越重要的作用。

参考文献：

[1] 洪东帆，张扬娣，曾宇浩，等.新时代茶行业发展之道探索[J].福建茶叶，2022，44（12）：4-6.

[2] 范诗帆，程文志.基于Web的医院食堂订餐系统设计与实现[J].无线互联科技，2023，20（16）：78-80.

[3] 杨佳淼，袁艺超，赵联昌，等.基于Vue+Spring Boot的数控机床监控系统的设计与实现[J].电脑知识与技术，2023，19（3）：89-92.

[4] 宋兰霞，周作梅.大数据背景下茶产业链物联网信息服务系统的设计与实现[J].福建茶叶，2018，40（11）：15，17.

[5] 孙云.基于云环境的大数据计算机处理技术分析[J].长江信息通信，2022，35（11）：158-160.

[6] 俞伟，徐德华.推荐算法概述与展望[J].科技与创新，2019（4）：50-52.

[7] 谷敏，康雪丽.数据驱动的Unity3D场景约束框架的分析与设计[J].电脑知识与技术，2015，11（30）：180-183.

【通联编辑：谢媛媛】