茶文化互動式體驗系統的設計與實現

王碩 王征風 何佳 劉永奇 雷豈媛 劉正洋

摘要：茶文化，中華民族的傳統瑰寶，蘊含著豐富的歷史、哲學和審美內涵。為了更好地傳承和發揚優秀茶文化，文章提出在“互聯網+大數據”時代下，構建一個茶文化互動式體驗系統。系統通過SpringBoot+Vue實現整體搭建，并結合“互聯網+大數據”等技術手段，以推銷茶文化相關產品為主體，實現茶文化的靈活傳播。為茶文化的推廣和發展提供了新的思路和平臺，同時也為其他領域的文化體驗系統提供了參考和借鑒。

關鍵詞：互動式；大數據；SpringBoot；Vue

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）07-0067-04

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

在當今數字時代背景下，茶文化的傳承和推廣面臨著前所未有的機遇與挑戰。互聯網技術跨地域傳播，大數據智能提供個性化內容，為茶文化的發展提供了新的契機。在大數據的力量下，茶文化的傳播與發展也有了新的途徑。一些分析師認為，伴隨著中國數字產業經濟的快速發展，中國茶葉市場也逐步走出實體經營模式，開啟更適合當代消費者的線上銷售模式[1]，通過增強消費者對茶文化的了解和認同，提高茶文化的普及率和影響力，茶行業將更好地發展。

本系統基于SpringBoot+Vue技術，構建出一個茶文化互動式的體驗系統，利用“互聯網+大數據”技術，為用戶提供商品推薦、學習交流、文化宣傳等多維度的體驗。在帶動消費的同時，推動茶文化傳播，達到促進茶文化生態體系的構建，為全球茶文化的繁榮貢獻文化科技融合典范。

1 系統需求分析

隨著互聯網的發展，越來越多的人通過網絡來了解和學習茶文化，也有越來越多的人通過網絡來購買和銷售茶葉、茶具等相關產品。然而，目前市面上的相關系統無法滿足用戶的多樣化和個性化的需求，也無法有效地傳承和弘揚茶文化的精髓。根據目前市場上的痛點問題，本系統以用戶為中心，以茶文化為主題，以信息技術為支撐，以服務為導向，集知識獲取、茶葉銷售、交流互動、評價反饋等功能于一體的綜合式系統。

系統模塊分為3個部分，主要包括用戶模塊、管理員模塊和個體運營商模塊。用戶模塊核心功能包含有：用戶信息管理、商品信息服務、智能合約服務、智能推薦服務、4個子模塊。管理員模塊核心功能包含有：信息管理、運營管理、系統權限管理、系統維護、知識庫維護5個子模塊。個體運營商模塊核心功能包含有：運營商信息管理、訂單管理、商品信息管理、售后保障服務4個子模塊。具體系統核心功能如圖1所示。

2 系統總體設計

2.1 系統架構設計

本系統的目標是為用戶提供一個宣傳茶文化的互動式體驗系統，讓用戶可以在線購買、評價和推薦各種茶葉、茶具的同時也可以在線了解、學習、分享和交流茶文化的知識、歷史等。

為了實現這個目標，本系統架構設計采用MVC模式，使用“互聯網+大數據”技術采集、分析數據，利用SpringBoot+Vue作為平臺的技術骨架開發而成。具備高內聚、低耦合的特性，通過分離業務邏輯、數據與界面來編寫代碼，減少了開發者編碼的時間，提高了工作效率[2]。系統架構共分為三層：視圖層、業務處理層、數據層，系統架構圖2所示，并對各層進行詳細描述。

視圖層：展示用戶所看到的界面，使用目前較為流行Vue框架開發，利用其提供的組件化、模塊化、路由管理等技術，實現豐富的功能和交互效果，且能夠適應多種終端設備的訪問。讓用戶在體驗功能的同時，實現與茶文化的互動和體驗。視圖層與業務處理層使用JSON進行數據的交換和通信。

業務處理層：進行業務邏輯處理的層面，使用SpringBoot技術框架，設計使用RESTful風格的API接口，對視圖層所需業務邏輯進行封裝，組合數據持久層中的基本功能，形成復雜的業務邏輯功能，實現了數據的持久化、緩存、事務管理、權限控制等功能。從而實現一個高效、穩定、安全的服務端，業務處理層負責處理視圖層的請求，利用@ReponseBody注解將數據轉換為JSON格式，起到渲染視圖層的效果。

數據層：包括MySQL數據庫和大數據模塊，為系統的運營、管理、優化提供數據支持和智能決策。使用Hadoop框架對用戶在系統上瀏覽的海量數據進行采集、存儲、分析、挖掘等操作，以獲取用戶的喜好，分析大眾瀏覽的趨勢。并將所獲得的數據進行轉換、統計、建模、預測，進而保存到平臺數據庫中。系統通過Mapper層實現與數據庫的交互，系統與數據庫交互采用MyBatis-Plus框架，保證數據訪問的性能和穩定性。

2.2 數據庫設計

2.2.1 概念結構設計

為保證數據的高效存取和便于維護，通過對系統用戶和業務的分析，抽象出用戶、管理員、個體運營商、商品、購物車、訂單、茶文化知識庫7個實體。經過分析業務流程以及各種主要數據對象的關系，設計出E-R圖，如圖3所示。

2.2.2 邏輯結構設計

經過概念結構設計，現在將轉換為邏輯結構模型，如下：

用戶（用戶ID，知識庫ID，用戶資料，用戶賬號，用戶密碼，聯系方式，收貨地址）

管理員（管理員ID，用戶名ID，訂單號，管理員賬號，管理員密碼，管理員姓名）

個體運營商（運營商ID，用戶名ID，運營商賬號，賬號密碼，運營商名稱，聯系電話，聯系地址）

商品（商品編號，運營商ID，運營商ID，商品名稱，商品售價，商品產地，質檢報告）

購物車（用戶ID，商品編號，商品信息，商品價格，運營商名稱）

訂單（訂單號，商品編號，用戶ID，訂單價格，創建時間，商品信息，發貨地址）

茶文化知識庫（知識庫ID，茶文化歷史，茶葉類型，茶葉品鑒，創建時間，數據來源，更新時間，交流討論）

3 系統詳細設計與實現

3.1 系統界面設計實現

為了保證系統提供高效、美觀、易用的用戶界面，同時也要保證系統的穩定、安全、可擴展。系統在技術上采用目前流行的SpringBoot+Vue開發框架，以及第三方組件庫Element UI、Echarts等，具有優勢在于開發成本低， 靈活性高以及響應速度快[3]。系統通過使用大數據技術進而提升用戶的互動式體驗感受，進而實現茶葉銷售、茶藝傳播、茶文化推廣等功能，系統采用PC端的模式運行，用戶只需要通過瀏覽器就可實現對系統的訪問，簡潔高效。系統主頁面如圖4所示。

3.2 系統核心技術設計實現

3.2.1 大數據處理功能實現

大數據處理是系統的核心部分，是保證系統產生效果的重要驅動力，同時也是系統實現后續智能推薦，互動體驗的基石。

何謂大數據？一言概之，其指的是在較短時間內無法用常規技術和工具對一定范圍內數據內容進行收集、整理、存儲和分析的數據[4]。該功能的實現是利用大數據分布式存儲、并行計算技術。并對系統的茶文化知識庫以及平臺用戶所反饋的相關數據通過ODS層進行有效的獲取、存儲、管理、分析和挖掘。主要采用Hadoop框架進行實現，它是一種MAP算法框架，利用分布式框架結構，包含分布式文化與數據庫系統，充分發揮其模塊功能作用，形成大數據處理框架平臺，是市場上應用頻率比較高的[5]。

通過使用Hadoop的HDFS作為分布式文件系統，因為HDFS具有很高的可擴展性和容錯性，提供很高的數據吞吐量，非常適合存儲和檢索大量的商品圖片和用戶上傳的文件。利用其分布式的特點首先將系統收集的用戶體驗數據在ODS層進行簡單的清洗、設計，進一步在DWD層對數據進行規劃和處理，將產生的結果同步到DWS層對數據進行MaxCompute離線計算，最后將DWD層和DWS層處理后的數據在Hadoop平臺進行匯總，然后將產生的結果進入ADS層。通過對不同層次之間的加工過程實現從數據資產向信息資產的轉化，并且對整個過程進行有效的元數據管理及數據質量處理，然后將所有處理好的數據保存到數據庫，供后續功能使用，具體過程如圖5所示。

3.2.2 智能推薦功能實現

在系統的使用過程中，用戶可能面臨大量的信息和內容選擇，為此智能推薦應運而生。通過利用大數據分析和算法，智能推薦可以為用戶提供入性化、精準的內容推薦，極大地提升系統與用戶的互動式體驗。推薦框架如圖6所示，并簡述實現過程。

實現系統智能推薦功能主要經歷以下4步驟完成。

第一步：數據收集和處理。主要是收集用戶的基本信息、瀏覽記錄、評價記錄、反饋記錄。然后對這些數據進行清洗、轉換、歸一化等預處理操作，以便后續的分析和建模。

第二步：數據分析和挖掘。系統利用Hadoop框架進行數據挖掘，并對所得的數據進行統計分析和分類分析，從數據中提取出有價值的信息和知識，如用戶的偏好、興趣、需求、行為模式等，以及茶葉的特征、相似度、流行度等。

其中上面兩步在大數據處理時已完成。

第三步：推薦模型的構建和訓練。根據大數據處理后ADS層的相關數據，本系統使用基于內容的推薦算法，這種推薦算法是以物品的內容描述信息為依據來做出的推薦，本質上是基于對物品和用戶自身的特征或屬性的直接分析和計算[6]。根據茶葉的內容屬性（如名稱、類別、價格等），計算茶葉之間的相似度，然后根據用戶的歷史行為（如瀏覽、購買等），找出用戶喜歡的茶葉，再推薦與之相似的茶葉給用戶并利用現有的數據集構建和訓練推薦模型，以便能夠根據用戶的特征和行為，預測用戶對茶葉的評分或偏好，并生成個性化的推薦列表。

第四步：推薦結果的展示和反饋。將推薦模型生成的推薦列表，將推薦數據展示給用戶，同時收集用戶對推薦結果的反饋（如滿意度、點擊率、轉化率等），并將反饋信息作為新的數據源，不斷更新和優化推薦模型，以提高推薦的準確性和效果。

3.2.3 互動體驗功能實現

為了更好地解決社會痛點問題，提升用戶與產品的互動，讓用戶能夠更好地了解茶葉的種類、制作工藝、品鑒方法、文化背景等信息，同時也能夠參與一些有趣的互動，如體驗虛擬的制茶、揀茶等，感受茶的魅力和趣味。在系統后期設置互動體驗功能。

系統在原本的MVC架構體系中內嵌Unity3D框架構建茶文化虛擬現實場景，利用Unity3D生成的虛擬場景在外界實際數據驅動下，并使用Vuforia框架實現對VR設備的支持[7]。利用虛擬現實（VR） 為用戶提供實景體驗的功能，讓用戶進入一個模擬的茶葉場景，感受茶葉的生長環境、制作過程、品飲方式等。體驗茶文化的悠久歷史和采茶制茶的過程，使用戶能夠全面地觀看。使用戶在虛擬環境中進行探索和互動，與場景進行交互方便用戶更加詳細地了解場景信息。

通過以上場景，用戶可以發布自己的文章、心得和想法，分享知識和經驗，與其他用戶進行互動和交流。系統將會把這些信息保存到數據庫的體驗反饋表當中，用作后續大數據處理的原始數據。有助于增強用戶的參與感和歸屬感，促進社區的活躍度，同時也可以促進用戶之間的學習和交流，進一步豐富他們的茶文化素養。

4 結束語

在基于“互聯網+大數據”生態體系下，利用SpringBoot+Vue所構建了一款茶文化互動式體驗系統。目前雖然還有很多改進和學習的空間，但已經看到了一些鼓舞人心的成果。用戶們可以通過本系統探索茶文化、分享他們的熱情和知識，大數據的運用也為茶葉產業帶來了新的機會，使生產者能夠更好地理解市場需求和消費者偏好。

在未來，該系統將不斷努力提升用戶體驗，豐富平臺內容，使更多人能夠參與其中。同時，也會繼續深入挖掘大數據，以更好地滿足用戶需求。相信這一系統將在茶文化的傳承和茶產業的發展方面發揮越來越重要的作用。

參考文獻：

[1] 洪東帆，張揚娣，曾宇浩，等.新時代茶行業發展之道探索[J].福建茶葉，2022，44（12）：4-6.

[2] 范詩帆，程文志.基于Web的醫院食堂訂餐系統設計與實現[J].無線互聯科技，2023，20（16）：78-80.

[3] 楊佳淼，袁藝超，趙聯昌，等.基于Vue+Spring Boot的數控機床監控系統的設計與實現[J].電腦知識與技術，2023，19（3）：89-92.

[4] 宋蘭霞，周作梅.大數據背景下茶產業鏈物聯網信息服務系統的設計與實現[J].福建茶葉，2018，40（11）：15，17.

[5] 孫云.基于云環境的大數據計算機處理技術分析[J].長江信息通信，2022，35（11）：158-160.

[6] 俞偉，徐德華.推薦算法概述與展望[J].科技與創新，2019（4）：50-52.

[7] 谷敏，康雪麗.數據驅動的Unity3D場景約束框架的分析與設計[J].電腦知識與技術，2015，11（30）：180-183.

【通聯編輯：謝媛媛】