在当今信息技术与农业深度融合的趋势下，智慧农业已成为推动农业现代化转型的关键力量。传统的农场管理多依赖人工经验，在作物种植规划、资源调配和市场销售预测等方面存在效率瓶颈与决策盲区。为此，本文设计并实现了一款基于SpringBoot框架与协同过滤算法的农场管理系统，旨在通过数据驱动的智能推荐，提升农场管理的精细化、智能化水平。
一、系统设计目标与整体架构
本系统的核心目标是构建一个集农场生产管理、资源监控、销售分析与智能推荐于一体的综合管理平台。系统采用经典的三层架构：
- 表现层：使用Thymeleaf模板引擎结合HTML5、CSS3和JavaScript构建响应式Web界面，确保用户在不同设备上获得良好体验。
- 业务逻辑层：作为系统的核心，基于SpringBoot框架搭建，负责处理所有业务逻辑。其核心创新在于集成了协同过滤推荐算法模块，为种植决策和销售策略提供数据支持。
- 数据持久层：采用MyBatis作为ORM框架，连接MySQL数据库，高效持久化存储农场数据、用户行为数据、市场信息等。
二、核心功能模块详述
系统主要包含以下功能模块：
- 农场基础信息管理：对土地区块、作物品种、设备资产、员工信息等进行增删改查与分类管理。
- 生产过程监控与记录：详细记录种植、灌溉、施肥、病虫害防治等农事活动，形成可追溯的生产日志。
- 资源与环境监控：集成物联网（IoT）数据接口，可可视化展示土壤墒情、气象数据、设备运行状态等。
- 库存与销售管理：管理农产品库存，记录销售订单与客户信息，进行基本的财务统计。
- 智能推荐模块（系统核心）：
- 算法原理：采用基于用户的协同过滤算法。系统通过分析历史数据（如不同农场或地块在相似环境条件下成功种植的作物类型、采用的种植技术、最终的市场收益等），构建“用户-项目”评分矩阵。这里的“用户”可抽象为具有特定特征的农场或种植场景，“项目”则为作物品种、种植方案或销售渠道。算法计算不同“用户”之间的相似度，为目标农场推荐其相似“用户”偏好但目标农场未曾尝试的优质“项目”。
- 应用场景：
- 种植规划推荐：为新季度或新地块推荐适合种植的作物品种及配套技术方案。
- 农资采购建议：根据规划方案和历史消耗，推荐肥料、农药等生产资料的采购品类与数量。
- 销售策略推荐：分析市场行情和同类农场销售数据，为农产品推荐潜在的热销渠道或定价区间。
三、系统实现关键技术
- 后端开发：使用SpringBoot快速搭建项目骨架，集成Spring MVC、Spring Security（用于权限控制）和Spring Data。协同过滤算法模块使用Java实现核心计算逻辑，并封装为Spring管理的服务组件。
- 数据处理：利用MyBatis的动态SQL能力灵活操作数据。为提升推荐算法的实时性，对用户行为数据采用Redis进行缓存，并定期将模型计算所需的特征数据同步至MySQL。
- 推荐算法实现：核心步骤包括数据收集与清洗、用户/项目特征向量构建、相似度计算（常用余弦相似度或皮尔逊相关系数）、最近邻筛选及TOP-N推荐生成。系统提供了算法参数的配置界面，允许管理员根据数据量大小调整邻居数量等参数以平衡推荐精度与性能。
- 系统服务部署：项目可打包为JAR文件，部署于Tomcat服务器。数据库与服务可分离部署，以满足“计算机系统服务”的可靠性与可扩展性要求。
四、系统优势与应用价值
- 决策科学化：将推荐算法引入农业管理，减少了对单一经验的依赖，通过数据挖掘潜在规律，辅助管理者做出更优决策。
- 管理精细化：全流程的数据记录与监控，使得农场运营状态一目了然，便于成本控制与效率优化。
- 服务智能化：系统不仅提供管理功能，更通过主动的、个性化的推荐服务，扮演了“智能顾问”的角色，契合现代计算机系统服务的发展方向。
- 高可扩展性：基于SpringBoot的微服务友好特性及模块化设计，未来可便捷地接入更复杂的AI模型、扩展更多IoT设备或对接电商平台。
本设计将协同过滤这一成熟的数据挖掘技术与SpringBoot企业级开发框架相结合，成功构建了一个面向现代农场的智能管理系统原型。它不仅实现了农场日常业务的信息化管理，更通过智能推荐引擎赋予了系统预测与决策支持能力，为农业生产的降本增效和精准化运营提供了可行的技术解决方案，具有良好的应用前景和推广价值。
