💡实话实说：

CSDN上做毕设辅导的都是专业技术服务，大家都要生活，这个很正常。我和其他人不同的是，我有自己的项目库存，不需要找别人拿货再加价。我就是个在校研究生，兼职赚点饭钱贴补生活费，大家都不容易，我理解同学们的经济压力。

摘要

随着移动互联网的快速发展，微信小程序因其轻量化和便捷性成为企业级服务的重要入口。餐饮行业作为高频消费场景，用户对周边美食推荐的需求日益增长，传统的美食推荐方式存在信息滞后、个性化不足等问题。企业级微信周边美食推荐系统旨在结合微信生态，通过智能化算法为用户提供精准、实时的美食推荐服务，同时帮助商家提升曝光率和运营效率。该系统依托SpringBoot后端框架，结合微信小程序前端技术，实现高效的数据交互和用户体验优化，满足现代餐饮行业的数字化需求。关键词包括：微信小程序、SpringBoot、美食推荐、企业级应用、MySQL。

本系统采用SpringBoot+微信小程序+MyBatis+MySQL的技术架构，后端通过SpringBoot提供RESTful API接口，支持高并发访问和数据安全传输；前端利用微信小程序原生组件和WXML/WXSS技术栈，确保流畅的用户交互体验；MyBatis作为ORM框架，优化数据库操作效率；MySQL存储用户行为数据、商家信息和推荐算法模型。系统功能涵盖用户注册登录、地理位置获取、个性化推荐、商家管理、订单处理及评价反馈等模块，结合协同过滤算法实现精准推荐，提升用户粘性和商家转化率。关键词包括：MyBatis、个性化推荐、协同过滤、地理位置、订单管理。

数据表设计

用户行为记录数据表

用户行为数据表用于存储用户在小程序内的浏览、收藏、点赞等交互行为，行为类型通过枚举值区分，用户ID关联用户表主键，记录时间由系统自动生成。该表用于分析用户偏好并优化推荐算法，结构如表1-1所示。

表1-1 user_behavior_log

商家信息管理数据表

商家数据表存储餐厅基础信息及运营状态，包括地理位置坐标、营业时间、评分等字段，商家状态由管理员后台控制。该表为推荐系统提供核心数据支持，结构如表2-1所示。

表2-1 shop_info

推荐算法模型数据表

推荐模型表存储用户偏好标签及算法生成的权重参数，定期更新以适配用户兴趣变化。模型版本号用于灰度发布和AB测试，结构如表3-1所示。

表3-1 recommend_model

博主介绍：

在校期间积极参与实验室项目研发，现为CSDN特邀作者、掘金优质创作者。专注于Java开发、Spring
Boot框架、前后端分离技术及常见毕设项目实现。 📊 数据展示：
全网粉丝30W+，累计指导毕业设计1000+项目，原创技术文章200+篇，GitHub项目获赞5K+ 🎯 核心服务：
专业毕业设计指导、项目源码开发、技术答疑解惑，用学生视角理解学生需求，提供最贴心的技术帮助。

系统介绍：

企业级微信周边美食推荐系统管理系统源码|SpringBoot+微信小程序+MyBatis架构+MySQL数据库【完整版】，拿走直接用（附源码，数据库，视频，可提供说明文档（通过AIGC）技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

可以直接联系我查看详细视频，个性签名！

项目案例参考：

最后再唠叨一句：

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遇见即是缘，欢迎交流，你别地能找到的源码我都有！！！