基于智能匹配推荐算法的宠物领养系统的设计与实现
本文研究宠物领养系统的设计与实现,旨在解决流浪动物增多导致的公共卫生和管理问题。系统采用前后端分离架构,基于Spring Boot和Vue框架开发,包含用户管理、宠物信息发布、智能领养匹配、社交功能等模块。创新点在于运用NLP和机器学习技术实现精准匹配,难点在于算法优化和系统扩展性。研究计划分六个阶段完成系统开发测试与论文撰写。该系统有望提高领养效率,促进公众参与流浪动物救助,改善动物福利状况。
选题依据及研究意义
近年来,随着宠物数量的不断增加,流浪动物问题变得尤为突出。这些流浪动物不仅生活质量低,还面临着饥饿、疾病和交通事故等一系列生存威胁。特别是在大城市,流浪动物数量庞大,对公共环境卫生和居民安全构成重大挑战。传统宠物领养方式通常受到地域限制和信息流通不畅的影响,导致宠物和潜在领养者之间难以有效对接。宠物领养系统能够帮助流浪宠物找到温暖的家,提高它们的生存质量,同时为广大爱心人士提供一个可靠、透明的领养渠道,增强社会对流浪动物问题的关注与参与[1][2]。
一方面,各地的动物收容所面临着资源有限(如空间、食物、医疗资源等)的问题。宠物领养系统可以促进收容所宠物的领养,提高收容所资源的周转率,使更多的流浪动物能够得到收容所的临时救助。渴望领养宠物的人由于缺乏可靠的渠道,常常无法找到合适的宠物;另一方面,流浪动物因为无人问津而继续流浪甚至遭受痛苦。这种信息不对称不仅阻碍了宠物的领养效率,也增加了流浪动物的管理难度。宠物救助资源分布不均衡也是另一个亟待解决的问题。许多热心人士和公益组织拥有救助意愿,但缺乏有效的途径来协调和利用这些资源。救助活动往往因为信息闭塞而导致物资和人力的浪费。例如,在某些地区,宠物救助机构虽然存在,但由于宣传力度不够或者信息传播渠道有限,未能充分发挥作用[3][4]。
通过系统的推广使用,可以增强社会对流浪动物问题的关注与参与。更多的人在使用系统领养宠物的过程中,会逐渐意识到流浪动物问题的重要性,并可能进一步参与到流浪动物救助等公益活动当中。这种连锁反应能够逐步形成全社会共同关注和解决流浪宠物问题的良好氛围。随着公众对动物保护意识的增强,宠物领养作为一种人道主义的宠物获得方式,越来越受到社会的认可和推崇。研究宠物领养系统可以促进公众参与宠物保护活动,形成社会共治的良好局面[5]。
宠物领养系统不仅仅是信息匹配平台,还可以设置宠物知识、养护常识、疾病防治等方面的科普内容,帮助用户树立正确的宠物养育观念。通过这些知识的传播,不仅可以提高用户对宠物健康的重视,还能引导他们在遇到流浪宠物或其他相关问题时采取科学合理的措施[6]。
流浪宠物往往携带病菌,容易传播疾病,不仅危害自身的健康,对人类和其他宠物也有潜在威胁。通过宠物领养系统,流浪宠物能得到及时救助和治疗,减少疫情爆发的可能性,从而降低公共卫生防控的成本。此外,减少了城市管理部门用于处理流浪宠物问题的资源消耗,间接节省城市管理费用[6][7]。
国内的宠物领养系统研究和实践逐渐兴起,更加关注宠物福利和领养过程的规范化。例如,淘宝、京东等大型电商平台推出了宠物领养板块,而宠物天使、爱宠小屋等网站专门提供宠物领养平台。国内的宠物领养系统正在逐步成熟,并带动了相关产业的发展[8][9]。
相较于国内,国外的宠物领养系统更为成熟和全面。美国的PetFinder和英国的Adopt-A-Pet等宠物领养网站提供了更加完善的宠物信息查询和在线预约服务,并确保了宠物领养后的后续跟踪服务。爱尔兰的DogTrust等组织也扮演着宠物领养平台的角色,为用户提供一站式的服务[10]。
拟研究的主要内容和思路
主要内容:宠物领养系统旨在为宠物主人和潜在领养者提供一个便捷的平台,实现宠物信息的发布、领养申请、信息管理,智能匹配等功能。
包括以下几个模块:
用户管理模块:实现用户注册、登录、个人信息维护等功能,确保用户信息的安全与隐私[11]。
宠物种类与信息管理:建立宠物数据库,收录各类宠物的基本信息、特征描述及养护建议,支持宠物信息的录入、编辑与查询[12]
宠物领养流程:设计领养申请、审核、匹配、确认领养等环节的流程,确保领养过程的透明、公正与高效[13][14]。
宠物信息展示:通过文字、图片、视频等多种形式全方位展示宠物风采,增强领养过程的透明度与互动性。
领养流程优化:通过线上申请、审核、反馈机制简化领养步骤,提高领养效率。
团队信息公开:展示宠物救助组织的团队信息,增强公众对宠物救助组织的信任和支持[15]。
交流社交功能:如宠物知识分享、在线交流社区等,为领养者提供宠物养护指导、经验分享和互动交流的平台[16]。
健康管理系统:如疫苗接种记录、健康监测等,以提供更全面的服务。
主要思路:
- 系统目标和功能需求
宠物领养系统旨在为宠物主人和潜在领养者提供一个便捷的平台,实现宠物信息的发布、领养申请、信息管理等功能。通过该系统,宠物主人可以快速找到合适的领养者,而领养者也能方便地找到心仪的宠物。 - 系统架构设计
系统采用前后端分离的设计,后端基于Spring Boot框架构建RESTful API接口,前端使用Vue框架进行页面开发。数据库采用MySQL,用于存储宠物信息、用户信息、领养申请等数据。系统整体架构清晰,具有良好的可扩展性和可维护性。 - 用户管理
包括用户注册、登录、个人信息维护等功能。通过Spring Security实现用户认证和授权,确保系统安全。 - 宠物信息发布
宠物主人可以发布宠物的信息,包括宠物种类、年龄、性别、照片等。发布的信息将展示在前端页面上,供领养者浏览。 - 领养申请和审核
领养者可以浏览宠物信息,对感兴趣的宠物发起领养申请。申请信息将发送至宠物主人的账户,供其审核。宠物主人可以查看领养申请,根据申请者的信息决定是否同意领养。 - 数据统计与展示
系统提供数据统计功能,展示宠物种类分布、领养成功率等信息,为宠物主人和领养者提供参考。
7.社交功能和健康管理功能的搭建
如宠物知识分享、在线交流社区等,为领养者提供宠物养护指导、经验分享和互动交流的平台。如疫苗接种记录、健康监测等,以提供更全面的服务[8]。 - 数据库设计
数据库设计遵循规范化原则,包含用户表、宠物信息表、领养申请表等。各表之间通过外键关联,实现数据的完整性和一致性。同时,考虑到查询效率和数据安全性,对部分表进行了索引优化和权限控制。 - 接口设计
后端提供RESTful API接口,包括用户管理接口、宠物信息发布接口、领养申请接口等。接口设计遵循HTTP协议规范,采用JSON格式进行数据传输。前端通过Axios等HTTP客户端库调用后端接口,实现数据的交互和更新。
综上所述,宠物领养系统的设计思路应该围绕用户需求、系统安全、数据管理和易于维护的架构展开,以提供一个高效、安全的领养服务平台。
研究的创新点及重、难点
创新点
1.数据收集与分析:系统会收集宠物的详细信息,如品种、年龄、健康状况、性格特点等,以及领养者的生活方式、居住环境、经验和偏好等数据。
2.自然语言处理(NLP):通过NLP技术分析宠物描述和领养申请中的文本数据,提取关键信息,如宠物的性格、活动水平和特殊需求。[17]
3.机器学习(ML):训练模型来识别宠物和领养者之间的相似性和不相容性,以实现更精确的匹配。[17]
4.推荐系统:利用协同过滤或基于内容的方法生成匹配建议。这些系统可以根据领养者的历史行为和反馈不断优化推荐策略。 决策支持系统:辅助领养平台工作人员审查匹配结果,并作出最终决策,确保匹配的质量。
难点
1.智能匹配推荐算法:为了提高领养效率,系统可能需要集成先进的数据分析工具和智能匹配算法,以根据领养者的偏好和宠物的特点进行推荐。[17]
2.系统的可扩展性和维护性:随着用户量的增加和功能的扩展,系统需要能够平滑升级和维护,以应对未来的挑战。
研究进程安排
1.2024.10-2024.11:选题与文献综述和需求分析与算法选型
2.2024.11-2021.12:根据需求分析结果,选择适合的智能匹配推荐算法,完成开题报告;
3.2024.12-2025.3:编写程序及相关软件调试;
4.2025.3-2025.4:完成毕设论文初稿,提交中期检查文档;
5.2025.4-2025.5:根据中期检查结果与指导教师建议,修改论文。
6.2025.5-2025.5.:完善论文内容,检查论文格式,准备答辩。
主要参考文献
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