基于SpringBoot高校防诈骗宣传平台【Java毕设、Java毕设必备、springboot实战项目、vue项目、Java最新毕业项目】

💖💖作者：计算机编程小咖 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目

@TOC

基于SpringBoot高校防诈骗宣传平台介绍

本《基于SpringBoot的高校防诈骗宣传平台》是一个综合性的B/S架构Web应用，旨在利用信息化手段提升大学生的反诈防骗意识与能力；系统后端采用Spring Boot（Spring+SpringMVC+Mybatis）主流框架构建，确保了服务层的稳定性与可维护性，前端则运用Vue.js结合ElementUI组件库，为用户提供了流畅、友好的交互体验；平台核心功能模块全面覆盖了宣传、学习、测试与交流四大维度：系统主页集中展示新闻公告与轮播图进行热点预警，用户可通过“科普知识”与“诈骗案例”模块系统学习不同“诈骗类型”和“知识分类”下的详尽内容，并利用“学习进度”功能个性化追踪掌握情况；在此基础上，平台内置了“试题管理”与“反诈测试”模块，供学生进行知识巩固与考核，同时开设了“交流论坛”与“留言板”促进用户间的经验分享，并提供了“在线咨询”与“举报记录”功能以形成及时的反馈干预机制；此外，系统还配备了完善的“个人中心”与后台“系统管理”功能，确保了整个平台从内容更新到用户管理的有序运行。

基于SpringBoot高校防诈骗宣传平台演示视频

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基于SpringBoot高校防诈骗宣传平台演示图片

基于SpringBoot高校防诈骗宣传平台代码展示

// 必要的Spark相关导入
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions;
import java.util.Map;
import java.util.List;
// 示例：诈骗案例分析与统计服务核心代码
@Service
public class FraudCaseAnalysisService {
    @Autowired
    private FraudCaseMapper caseMapper;
    public Map<String, Long> analyzeCasesByType() {
        List<FraudCase> caseList = caseMapper.selectAllCasesWithType();
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("CaseAnalysis").master("local[*]").getOrCreate();
        Dataset<Row> caseDF = spark.createDataFrame(caseList, FraudCase.class);
        Dataset<Row> resultDF = caseDF.groupBy("fraudType").count().orderBy(functions.desc("count"));
        Map<String, Long> resultMap = resultDF.collectAsList().stream().collect(Collectors.toMap(row -> row.getString(0), row -> row.getLong(1)));
        spark.stop();
        return resultMap;
    }
}
// 示例：学习进度跟踪与提醒服务核心代码
@Service
public class LearningProgressService {
    @Autowired
    private LearningRecordMapper recordMapper;
    public List<String> getReminderUsers() {
        List<LearningRecord> records = recordMapper.selectAllRecentRecords();
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("ProgressReminder").master("local[*]").getOrCreate();
        Dataset<Row> progressDF = spark.createDataFrame(records, LearningRecord.class);
        Dataset<Row> userProgressDF = progressDF.groupBy("userId").agg(functions.max("lastStudyTime").alias("lastTime"), functions.sum("studyDuration").alias("totalDuration"));
        Dataset<Row> reminderDF = userProgressDF.filter("totalDuration < 3600 OR datediff(current_date(), lastTime) > 7");
        List<String> reminderList = reminderDF.select("userId").collectAsList().stream().map(row -> row.getString(0)).collect(Collectors.toList());
        spark.stop();
        return reminderList;
    }
}
// 示例：反诈测试自动评分与服务核心代码
@Service
public class AntiFraudTestService {
    @Autowired
    private TestQuestionMapper questionMapper;
    @Autowired
    private TestSubmissionMapper submissionMapper;
    public double calculateScore(TestSubmission submission) {
        List<TestQuestion> allQuestions = questionMapper.selectByIds(submission.getQuestionIds());
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("AutoScoring").master("local[*]").getOrCreate();
        Dataset<Row> answerDF = spark.createDataFrame(allQuestions, TestQuestion.class);
        Map<Integer, String> correctAnswerMap = answerDF.select("id", "correctOption").collectAsList().stream().collect(Collectors.toMap(row -> row.getInt(0), row -> row.getString(1)));
        long correctCount = submission.getUserAnswers().entrySet().stream().filter(entry -> entry.getValue().equals(correctAnswerMap.get(entry.getKey()))).count();
        double score = (double) correctCount / allQuestions.size() * 100;
        submission.setScore(score);
        submissionMapper.insert(submission);
        spark.stop();
        return score;
    }
}
// 示例：论坛热点话题挖掘服务核心代码
@Service
public class ForumHotTopicService {
    @Autowired
    private ForumPostMapper postMapper;
    public List<String> extractHotTopics() {
        List<ForumPost> postList = postMapper.selectAllPostsWithContent();
        SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("HotTopicExtraction").master("local[*]").getOrCreate();
        Dataset<Row> postDF = spark.createDataFrame(postList, ForumPost.class);
        Dataset<Row> wordsDF = postDF.select(functions.explode(functions.split(functions.lower(functions.col("content")), " ")).alias("word"));
        Dataset<Row> filteredWordsDF = wordsDF.filter("length(word) > 2 AND word NOT IN ('的', '是', '在', '有', '和')");
        Dataset<Row> wordCountDF = filteredWordsDF.groupBy("word").count().orderBy(functions.desc("count")).limit(10);
        List<String> hotTopics = wordCountDF.select("word").collectAsList().stream().map(row -> row.getString(0)).collect(Collectors.toList());
        spark.stop();
        return hotTopics;
    }
}

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