💡实话实说：

用最专业的技术、最实惠的价格、最真诚的态度服务大家。无论最终合作与否，咱们都是朋友，能帮的地方我绝不含糊。买卖不成仁义在，这就是我的做人原则。

摘要

随着移动互联网技术的快速发展，微信小程序因其轻量化、便捷性成为企业服务的重要入口。餐饮行业作为高频消费场景，用户对个性化推荐的需求日益增长，但传统推荐系统存在数据分散、实时性不足的问题。企业级微信周边美食推荐系统通过整合地理位置、用户偏好和商户数据，实现精准化推荐，提升用户体验与商户转化率。系统依托微信生态，结合LBS技术，为用户提供实时、动态的餐饮服务推荐，同时为商户提供高效的运营管理工具，满足双向需求。关键词：微信小程序、美食推荐、LBS技术、SpringBoot、MySQL。

本系统采用SpringBoot框架搭建后端服务，结合MyBatis实现数据持久化操作，MySQL数据库存储结构化数据。前端通过微信小程序实现用户交互，包括美食推荐、收藏、评价等功能；后端提供商户管理、数据统计、推荐算法等模块。系统基于协同过滤算法优化推荐逻辑，支持多维度数据分析，如用户行为轨迹、热门商户排名等。管理员可通过可视化界面动态调整推荐策略，确保系统的灵活性与扩展性。关键词：协同过滤算法、MyBatis、数据可视化、个性化推荐、商户管理。

数据表设计

用户行为记录表（user_behavior_log）

用户行为日志表记录用户在小程序内的交互数据，包括浏览、点击、收藏等动作，用于分析用户偏好并优化推荐算法。主键为自动递增的日志ID，创建时间由系统自动生成。结构如表1所示。

商户信息表（shop_info）

存储周边商户的详细信息，包括地理位置、评分、标签等属性，支持推荐系统的数据筛选与排序。主键为商户ID，经纬度字段用于LBS计算。结构如表2所示。

推荐策略配置表（recommend_strategy）

管理员可动态调整推荐算法的权重参数，如地理位置优先级、评分权重等，实现灵活的策略配置。主键为策略ID，启用状态控制策略生效范围。结构如表3所示。

博主介绍：

🎓 江南大学计算机科学与技术专业在读研究生 | CSDN博客专家 | Java技术爱好者
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！！！