基于SSM的智能校内点餐系统设计与实现

一、项目背景与意义

随着智能手机的普及和互联网技术的飞速发展，外卖行业已成为大学生生活中不可或缺的一部分。但校外外卖存在诸多痛点：食品安全无保障、配送费用高昂、配送时效不稳定，甚至出现外卖人员威胁消费者等安全问题。与此同时，学校食堂虽具备价格优惠、食材安全的优势，却面临下课后就餐排队冗长、学生就餐体验差的问题。

为解决上述矛盾，本项目设计了一款智能分析的校内点餐系统。该系统以校园食堂为核心，通过移动端点餐、食堂接单配送的模式，既保证了菜品的质量与卫生，又大幅提升了配送效率，同时省去校外外卖的高额配送费，为学生节省时间与金钱成本，也为食堂提升服务效率、降低运营成本提供了有效解决方案。

二、技术栈选型

本系统采用B/S架构，前后端分离设计，技术栈选型如下：

后端框架：SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis），轻量级且高效，便于数据库交互与业务逻辑分层实现
开发语言：Java，跨平台特性强，面向对象设计更贴合复杂业务场景
开发工具：Eclipse 2020-03，支持多插件扩展，占用内存小、运行流畅
数据库：MySQL 5.7.26，开源免费、安装便捷，配合Navicat 12管理工具实现数据可视化操作
前端技术：HTML5 + CSS + jQuery，结合Bootstrap、EasyUI框架实现响应式界面设计，提升用户操作体验
服务器：Tomcat 9，稳定可靠，适配Java Web项目部署
推荐算法：协同过滤算法（余弦相似度），实现个性化菜品推荐

三、系统核心功能

3.1 用户端功能（移动端）

注册登录：支持学生、教师等多角色注册，登录时验证账号密码合法性，注册需满足用户名格式规范（英文字母开头，支持字母、数字、_、/）
菜品浏览：按分类展示食堂菜品（凉菜、热菜、主食、酒水饮料等），显示菜品名称、价格、销量等信息
购物车操作：支持菜品添加、数量修改、清空等功能，本地缓存购物车数据，刷新页面不丢失
订单管理：填写收货地址、联系方式后提交订单，支持查看待发货、已发货、已完成等状态的历史订单
个性化推荐：基于用户购买历史，通过余弦相似度算法推荐相似用户喜爱的菜品

3.2 管理员端功能（PC端）

登录验证：管理员专属登录入口，需输入用户名、密码及验证码
菜品管理：支持菜品分类添加/编辑/删除，菜品信息（名称、价格、图片、库存）维护
订单管理：查看所有用户订单，支持订单发货操作、订单详情查看、历史订单查询
用户管理：维护系统用户信息，支持权限配置与管理
日志记录：自动记录系统操作日志，便于问题排查与系统维护

四、系统架构设计

4.1 整体架构（MVC模式）

Model（模型）：负责数据存储与业务逻辑，包括实体类（用户、菜品、订单等）、Service层业务处理、Dao层数据库交互
View（视图）：用户交互界面，包括移动端用户界面与PC端管理员后台界面
Controller（控制器）：接收用户请求，调用Service层处理业务，返回数据或跳转页面，由Spring MVC统一调度

4.2 推荐算法架构

采用协同过滤算法中的余弦相似度模型，核心逻辑如下：

采集用户订单数据，提取用户-菜品关联关系
计算两个用户之间的相似度（余弦值越接近1，相似度越高）
将高相似度用户购买过的、当前用户未浏览的菜品作为推荐内容
实时更新推荐列表，提升用户发现心仪菜品的效率

五、数据库设计

系统核心数据表设计如下（部分关键表）：

表名	核心字段	功能描述
account	id、name、password、realName、phone、address	存储用户（学生/教师）基本信息
food	id、categoryId、name、price、sels、imageUrl	存储菜品信息，关联菜品分类
food_category	id、name	菜品分类表（如凉菜、热菜等）
orders	id、accountId、money、productNum、status、createTime	订单主表，记录订单整体信息
order_item	id、orderId、foodId、foodName、price、foodNum	订单明细表，记录订单中的菜品信息
user	id、username、password、roleId	管理员信息表，关联权限角色

六、核心模块实现

6.1 用户注册登录模块

注册功能通过异步刷新实现，前端验证用户名格式、密码一致性，后端接收数据后存入数据库并返回结果；登录功能同样采用异步请求，验证账号密码正确性，成功则跳转至主页，失败则提示错误信息。

核心代码片段（前端登录）：

javascript 复制代码

$("#loginSubmit").click(function(){
    $.ajax({
        url:'login',
        data:$("#login-form").serialize(),
        type:'post',
        dataType:'json',
        success:function(data){
            if(data.type == 'success'){
                alert('登录成功');
                window.location.href = '../index/index';
            }else{
                alert(data.msg);
            }
        }
    });
});

6.2 购物车实现

基于jQuery与localStorage实现购物车数据本地缓存，支持菜品数量增减、总价实时计算，核心逻辑如下：

点击"添加购物车"按钮时，将菜品信息存入本地缓存
购物车页面读取缓存数据，动态渲染菜品列表与总价
数量修改时实时更新缓存与页面展示

6.3 推荐算法实现

通过余弦相似度计算用户相似度，核心代码如下：

java 复制代码

public static double CalUserSimilarity(int UserIdA,int UserIdB,List<RelationObject> relationObjectBase){
    List<Integer> AList=Lists.newArrayList();
    List<Integer> BList=Lists.newArrayList();
    double numerator = 0.0;
    double denomiator = 0.0;
    // 提取A、B用户购买的菜品ID
    for (RelationObject relationObject : relationObjectBase) {
        if (relationObject.getUserId() == UserIdA)
            AList.add(relationObject.getItemId());
        if (relationObject.getUserId() == UserIdB)
            BList.add(relationObject.getItemId());
    }
    // 无购买记录则相似度为-1
    if(AList.size()==0||BList.size()==0)
        return -1;
    // 计算余弦相似度
    denomiator = Math.sqrt(AList.size() * BList.size());
    AList.retainAll(BList); // 求交集
    if(AList.size()==0)
        return -1;
    numerator = AList.size();
    return numerator * 1.0 / denomiator;
}

七、系统测试与部署

7.1 测试环境

操作系统：Windows 7/10
浏览器：Android手机浏览器、Edge浏览器
测试方法：黑盒测试、白盒测试、单元测试、集成测试相结合

7.2 关键测试用例

测试模块	测试场景	预期结果	实际结果
注册功能	用户名以数字开头	提示"用户名不符合标准"	符合预期
购物车	添加菜品后刷新页面	购物车数据不丢失	符合预期
推荐功能	相似用户购买过A菜品	向当前用户推荐A菜品	符合预期
订单管理	管理员点击"发货"	订单状态更新为"已发货"	符合预期

7.3 部署流程

安装JDK 14并配置环境变量（JAVA_HOME、Path）
安装Tomcat 9，配置Catalina_HOME环境变量，修改server.xml支持中文编码
Eclipse中配置Tomcat服务器，导入项目并打包为WAR文件
将WAR文件复制到Tomcat的webapps目录下，启动Tomcat服务
浏览器访问http://localhost:8080/项目名即可使用系统

八、总结与展望

本系统基于SSM框架实现了校内点餐的核心需求，解决了校外外卖安全隐患与食堂排队问题，同时通过个性化推荐提升用户体验。系统测试结果表明，各项功能运行稳定，界面操作便捷，能够满足学生与食堂的双重需求。

项目源码

附录中包含系统核心源代码（MyBatis映射文件、控制器代码、前端交互代码等），如需完整项目源码，可私信联系。