摘要

随着互联网技术的快速发展和人们生活水平的不断提高,美食文化逐渐成为现代生活的重要组成部分。美食信息推荐系统通过智能化的方式为用户提供个性化的美食推荐,帮助用户快速发现符合口味的美食选择。该系统结合了大数据分析和用户行为建模,能够根据用户的浏览记录、评分偏好和地理位置等多维度数据,实现精准推荐。关键词:美食推荐、个性化服务、用户行为分析、智能化系统。

本系统采用前后端分离的架构设计,后端基于SpringBoot2框架搭建,提供高效的RESTful API接口;前端使用Vue3框架实现动态交互界面,提升用户体验。数据库采用MySQL8.0存储用户信息、美食数据和推荐记录,并通过MyBatis-Plus简化数据操作。系统功能包括用户注册登录、美食信息管理、个性化推荐算法实现以及用户反馈收集。关键词:SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、MySQL8.0、RESTful API。


数据表设计

用户信息数据表:用户注册和登录过程中,系统自动生成用户唯一标识,用户昵称和密码通过表单提交存储。用户状态标识是否可用,注册时间通过函数自动获取,结构表如表1所示。
字段名 数据类型 说明
user_id BIGINT 用户唯一标识(主键)
user_name VARCHAR(50) 用户昵称
password_hash VARCHAR(64) 密码哈希值
email VARCHAR(50) 用户邮箱
user_status TINYINT 用户状态(0/1)
register_time DATETIME 注册时间
美食信息数据表:美食内容编辑过程中,美食图片通过文件上传存储URL,创建时间通过函数自动获取。美食分类和标签用于推荐算法匹配,结构表如表2所示。
字段名 数据类型 说明
dish_id BIGINT 美食唯一标识(主键)
dish_name VARCHAR(100) 美食名称
dish_image VARCHAR(255) 美食图片URL
dish_category VARCHAR(30) 美食分类
dish_tags VARCHAR(255) 美食标签(逗号分隔)
create_time DATETIME 创建时间
推荐记录数据表:推荐过程中生成推荐记录,用户ID和美食ID关联其他表,推荐分数由算法计算得出。推荐时间通过函数自动获取,结构表如表3所示。
字段名 数据类型 说明
recommend_id BIGINT 推荐记录唯一标识(主键)
user_id BIGINT 关联用户ID
dish_id BIGINT 关联美食ID
recommend_score FLOAT 推荐分数(0-1)
recommend_time DATETIME 推荐时间

博主介绍:

👨‍🎓博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线,痴迷 Spring
Boot 与前后端分离架构,累计原创技术博文 200+ 篇; ❤手把手指导毕业设计 1000+ 项,GitHub 开源仓库 star
5k+。

系统介绍:

开源免费分享Java Web 美食信息推荐系统系统源码-SpringBoot2+Vue3+MyBatis-Plus+MySQL8.0【含文档】可提供说明文档 可以通过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:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

系统架构参考:
在这里插入图片描述

视频演示: 请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我,网名和签名

项目案例参考:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Logo

有“AI”的1024 = 2048,欢迎大家加入2048 AI社区

更多推荐