基于SSM的高校知識分享系統的設計與實現

馬炳周

摘 要：高校大學生面臨著信息多而知識少的困境，為解決該問題，本文設計實現了一個高校知識分享系統。本系統可以將知識按照類別以網狀的形式展現，用戶可以發布知識，也可以分享、關注、收藏感興趣的知識類別或知識，構建自己的知識網，還可以針對某話題在線發布問題或者對某問題進行答復;為方便用戶查找知識，該系統還實現了搜索功能，方便學生檢索感興趣的知識。

關鍵詞：知識分享;SSM;知識網;搜索

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2019.20.167

0 引言

隨著信息時代的來臨，信息呈現爆炸式增長，知識越來越重要，高校大學生面臨著信息多而知識少的尷尬局面。由于精力和時間有限，每個學生掌握的知識總是有限的。如果存在一個平臺能夠實現知識的分享，那么經過分享后，學生就可以掌握學習更多的知識，這是一個雙贏的過程。因此，針對高校的這一現狀，本文設計了這樣一個知識分享系統。

1 系統設計

1.1 功能設計

高校知識分享系統是一個互動性非常強的交流社區。經分析，該系統用戶分為管理員和普通用戶兩類，劃分為11個功能模塊。下文一一介紹這些模塊功能。

（1）登陸注冊模塊，實現用戶登錄、注冊、密碼找回功能。登陸時利用驗證碼來防止惡意破解密碼，如果用戶賬號、密碼輸入錯誤3次，30分鐘以后才允許再次登陸;忘記密碼時，通過注冊預留的郵箱來找回;禁止封停賬號登陸。賬號、密碼和驗證碼輸入正確，且賬號未被封停，才允許登陸。

（2）主頁，用戶登陸成功后進入主頁面，主頁面用來展示用戶關注的知識類別、話題、用戶、知識等發布的最新內容，并提示接受到的最新系統消息。

（3）用戶管理，由管理員來完成對用戶的管理功能，封停用戶的賬號;普通用戶可以關注其他用戶，并發送個人消息。

（4）知識類別管理模塊，由管理員實現知識類別的添加、刪除、修改和查詢;普通用戶在發布知識時需要設置知識類別，還可以關注、收藏和分享感興趣的知識類別。

（5）知識管理模塊，實現知識的添加、刪除、修改和查詢，用戶可以搜索、關注、收藏和分享感興趣的知識。

（6）話題管理，實現對話題的管理，管理員和普通用戶都可以發布、刪除、修改、查看話題，并可以查看對話題的回復，還可以關注、收藏和分享感興趣的話題和回復。

（7）消息管理模塊，實現消息的管理，消息分為系統消息和個人消息，系統消息由系統自動創建并發送，普通用戶可以查看、回復和刪除系統消息;個人消息是由用戶來管理的，可以向自己關注的用戶發送消息，也可以對接受到的消息進行回復。

（8）審核模塊，由管理員對用戶發布知識、問題進行審核，如果發布信息包含敏感信息，審核不過，系統會記錄在案，超過3次，封停賬號，并發送系統消息提示。只有審核通過的知識和問題才能展示給用戶。

（9）搜索模塊，普通用戶通過關鍵詞搜索感興趣的知識類別、知識、話題、問題等。

（10）排行榜模塊，從收藏數、關注數、分享數等多維度設置Top10排行榜。

（11）管理員中心，實現對用戶、角色權限、院系、專業班級、知識類別、話題等系統數據進行管理維護;實現多維度數據的聚合統計功能，并將統計數據可視化。

1.2 數據庫設計

從上文的功能模塊可知，該系統需要設計用戶表、話題表、答復表、知識表、知識類別表等數據庫表。下面以用戶表、話題表和答復表為例展開描述說明。

用戶表，用于記錄保存用戶的相關信息，主要包含用戶id、昵稱、賬號、密碼、郵箱、真實姓名、學院、專業班級、是否封停、發布敏感信息次數等信息。

話題表，用于記錄保存話題的相關信息，包含話題id、話題內容、話題類別、話題創建人id、話題創建時間等信息。

答復表，用于記錄保存對話題的答復的相關信息，包含答復id、答復內容、話題id、答復人id、答復時間等信息。

2 系統實現

該系統采用SSM框架，利用maven實現項目管理，利用EasyUI實現前端視圖層，以Redis緩存簡單常用、時效性強的數據，以MySQL為數據庫，搭建開發環境。以知識管理模塊為例，其發布問題如圖1所示。發布問題功能的實現如下：

（1）視圖層，完成問題及其詳細說明的輸入，話題的設置，發布，通過Ajax將數據發送到后臺控制層QuestionController的方法addQuestion（）。

（2）業務邏輯層層，方法addQuestion（）調用業務邏輯層接口QuestionService，完成業務邏輯的處理，然后調用數據持久層的DAO接口。

（3）持久化層，DAO接口QuestionDAO的方法addQuestion（）完成數據的持久化，將數據寫入數據庫。

3 結束語

本文基于SSM框架設計實現了一個校園知識分享系統，該系統實現了登陸注冊、知識類別、知識管理、消息管理、審核、搜索、排行榜、數據統計等功能模塊。經測試，該系統達到了預期的目標，滿足在校學生分享知識的需求。該系統有兩個不足之處：一是搜索功能不夠智能，性能比較低;二是不具備推薦功能，無法做到給用戶智能推薦知識和話題，這是需要改進的地方。

參考文獻：

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