基于微信小程序的美食推荐系统

作者:计算机学姐

开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,"文末源码"

专栏推荐:前后端分离项目源码SpringBoot项目源码Vue项目源码SSM项目源码微信小程序源码

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系统展示

基于微信小程序+Java+SpringBoot+Vue+MySQL的美食推荐系统

  • 开发语言:Java
  • 数据库:MySQL
  • 技术:SpringBoot、Vue、微信小程序
  • 工具:IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

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摘要

本文设计并实现了一个基于微信小程序、Java、SpringBoot、Vue和MySQL的美食推荐系统。该系统通过收集用户历史行为、个人偏好及食物属性等信息,运用推荐算法向用户提供个性化的美食推荐服务。系统集成了前后端技术,实现了餐厅和美食信息的展示、搜索、评论及推荐功能,提升了用户体验并促进了美食文化的传播。

研究意义

随着人们生活水平的提高和消费观念的转变,美食文化已成为日常生活中不可或缺的一部分。然而,面对海量且分散的美食信息,用户难以快速找到符合个人口味和需求的美食。美食推荐系统的研究意义在于通过技术手段为用户提供便捷、精准的美食推荐服务,同时促进餐饮行业的发展和文化交流,满足用户日益增长的个性化需求。

研究目的

本研究的主要目的是构建一个集后端数据处理、前端交互展示于一体的美食推荐系统,利用Java和SpringBoot框架进行后端开发,Vue和微信小程序进行前端展示,MySQL数据库存储数据。通过智能推荐算法,系统能够分析用户行为,预测其兴趣,提供个性化的美食推荐,从而提升用户体验,促进美食文化的传播,并推动相关产业的协同发展。

文档目录

1.绪论

[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)

[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)

[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)

[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术

[2.1 Java语言](#2.1 Java语言)

[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)

[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)

[2.4 小程序](#2.4 小程序)

[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析

[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)

[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)

[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)

[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)

[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)

[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)

[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)

[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)

[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)

[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)

[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)

[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)

[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)

[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)

[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计

[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)

[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)

[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)

[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)

[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现

[5.1 小程序功能实现](#5.1 小程序功能实现)

[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试

[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)

[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)

[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)

[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)

[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)

[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)

代码

java 复制代码
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  
import java.util.List;  
  
@RestController  
@RequestMapping("/foods")  
public class FoodController {  
  
    @Autowired  
    private FoodService foodService;  
  
    @GetMapping  
    public List<Food> getAllFoods() {  
        return foodService.getAllFoods();  
    }  
  
    // 其他方法略...  
}  
  
@Service  
public class FoodService {  
  
    @Autowired  
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;  
  
    public List<Food> getAllFoods() {  
        String sql = "SELECT * FROM foods";  
        List<Map<String, Object>> foodMaps = jdbcTemplate.queryForList(sql);  
        // 转换逻辑略...  
        return foodMaps.stream().map(this::convertToFood).collect(Collectors.toList());  
    }  
  
    private Food convertToFood(Map<String, Object> foodMap) {  
        // 转换逻辑略...  
        return new Food(/* 填充参数 */);  
    }  
}

总结

本文基于微信小程序、Java、SpringBoot、Vue和MySQL构建的美食推荐系统,通过智能推荐算法实现了个性化的美食推荐服务。该系统不仅提升了用户体验,还促进了美食文化的传播和餐饮行业的发展。未来,我们将进一步优化推荐算法,提升系统的精准度和用户体验,为用户提供更加优质的服务。

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