J009 美食推荐可视化大数据系统vue+springboot

麦麦大数据2026-01-10 17:22

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编号: J009

视频

（此处可插入系统演示视频链接或说明）

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于 Vue + SpringBoot + MySQL 构建的 美食推荐与大数据可视化分析系统 。其核心功能围绕推荐算法、数据可视化、后台管理及用户互动 展开，旨在为用户提供个性化的美食推荐服务，同时为管理员提供全面的数据分析与管理平台。主要功能模块包括：用户登录注册、美食推荐、可视分析大屏、会员充值、数据管理等功能。

2 功能设计

该系统采用前后端分离架构（B/S），前端基于 Vue 技术栈构建响应式界面，后端采用 SpringBoot 提供 RESTful API 接口，MySQL 作为主数据库管理用户信息、推荐数据和行为日志等。前端使用 ECharts 实现多种图形图表的可视化分析，支持百度热力图、饼图、柱状图、折线图、漏斗图、仪表盘、词云等，整体视觉风格采用 Mint 主题 ，界面清新美观。同时，系统引入 UserCF + ItemCF 双协同过滤推荐算法 提升推荐精准度，并结合身份证识别与阿里沙箱支付模拟实现会员充值体系，具备一定创新性与实用性。

2.1 系统架构图

系统整体架构如下：

  • 用户层：通过浏览器访问系统，使用前端界面进行美食浏览、推荐查看和支付操作；
  • 前端层：基于 Vue + Vue Router + Axios + Element UI 构建，集成 ECharts 实现丰富可视化功能；
  • 后端层：SpringBoot 提供 API 接口，处理业务逻辑与数据请求，连接数据库和第三方服务；
  • 数据层：MySQL 存储用户、职位、推荐结果、行为数据等；
  • 算法层：协同过滤推荐模型（UserCF + ItemCF）独立训练，提供推荐接口；
  • 集成服务：集成身份证识别 API（如第三方 SDK）、阿里沙箱支付接口（模拟）实现会员认证与充值流程；
  • 可视化大屏：部署独立分析视图，集成 ECharts 多种图表组件，用于展示热门菜品、消费趋势等分析结果。

2.2 功能模块图

主要功能模块有：

  1. 用户登录注册与身份识别
  2. 食材推荐（基于协同过滤）
  3. 多维可视化分析大屏（ECharts 图表）
  4. 会员充值（模拟支付流程）
  5. 后台管理（增删改查）
  6. 个人中心（收藏、查看历史、设置）
  7. CSS 美化与交互体验优化

3 系统详细功能说明

3.1 登录 & 注册

  • 登录界面包含用户名/密码输入框，支持"记住密码"、"忘记密码"功能；
  • 注册支持真实姓名、手机号、身份证号（身份证识别技术验证）和密码；
  • 身份证识别功能调用第三方 SDK（如百度智能云OCR），自动识别用户身份证信息，提升注册安全性与便捷性；
  • 用户注册成功后跳转至首页，系统自动分配默认会员等级（如普通用户）；

    登录后显示主页：

    店铺分析：

    价格分析：

词云分析：

美食评分地图：


数据查询：

浏览历史：

3.2 美食推荐系统

系统采用 UserCF + ItemCF 双协同过滤算法，融合用户行为与物品特征，提升推荐准确性：

3.2.1 UserCF（User-based Collaborative Filtering）
  • 基于用户相似度计算，找出"口味相近"的用户群体；
  • 推荐其喜欢的菜品给当前用户；
  • 用户相似度使用余弦相似度计算：
    sim ( u , v ) = r u ⋅ r v ∥ r u ∥ ∥ r v ∥ \text{sim}(u,v)=\frac{\mathbf{r}_u \cdot \mathbf{r}_v}{\|\mathbf{r}_u\| \|\mathbf{r}_v\|} sim(u,v)=∥ru∥∥rv∥ru⋅rv
    其中 r u \mathbf{r}_u ru 为用户 u u u 的菜品评分向量；
3.2.2 ItemCF（Item-based Collaborative Filtering）
  • 基于菜品相似度，推荐与用户已点菜品相似的其他菜品；
  • 菜品相似度通过共现矩阵和余弦相似度计算；
  • 使用用户-菜品评分矩阵（稀疏矩阵）进行推荐预测；

3.2.3 推荐流程
  1. 获取用户 ID；
  2. 从数据库读取用户历史行为（点餐记录、评分、收藏）；
  3. 分别计算 UserCF 和 ItemCF 推荐列表；
  4. 加权融合结果（如 UserCF 占60%，ItemCF 占40%）；
  5. 推荐 Top 10 菜品，展示在首页推荐栏；

✅ 优化点：结合时间衰减因子、地域偏好等特征，进一步提升推荐相关性。

3.3 可视化分析大屏

系统设计一个独立的可视化分析大屏，集成 ECharts 实现多种数据展示效果：

图表类型 功能说明
百度热力图 展示各地区美食消费热度，按城市、商圈分布
饼图 区域美食品类占比（如川菜、粤菜、小吃等）
柱状图 各类菜品销量排名（每日/每周/每月）
折线图 消费趋势变化（如"五一假期"销量激增）
漏斗图 用户点餐流程转化率分析（浏览 → 收藏 → 下单）
仪表盘 显示当前会员总数、活跃用户比例、推荐覆盖率
词云 可视化热门菜品词频，突出"火锅"、"烤肉"、"奶茶"等关键词

🎨 大屏支持全屏切换、数据刷新、主题切换（Mint 主题）等功能，适用于展厅、运营展示等场景。

3.4 会员充值业务（阿里沙箱支付模拟）

系统集成阿里沙箱支付（模拟环境），实现会员身份升级与充值流程：

功能流程：
  1. 用户点击"开通会员"按钮；
  2. 跳转到支付页面，选择会员类型（如VIP年卡、季度卡）；
  3. 通过阿里沙箱接口发起支付请求；
  4. 模拟支付成功（无实际扣费），系统自动激活会员状态；
  5. 会员享受更多特权：
    • 推荐优先级提升
    • 免费使用推荐策略（如"智能营养搭配"）
    • 积分返利（每消费1元=1分）

💡 安全机制 ：支付金额和用户信息加密传输，使用 Token 验证用户合法性；

🔧 技术栈 ：SpringBoot + Alipay SDK（沙箱环境） + Redis 缓存交易状态；

3.5 后台管理功能（Vue 管理后端）

管理员可通过后台管理系统实现对业务数据的增删改查：

  • 菜品管理：添加/修改/删除菜品、设置菜品分类（如川菜、甜品、饮品）、上传菜品高清图片；
  • 用户管理：查看用户列表、禁用违规账号、编辑用户资料；
  • 推荐日志管理：查看每日推荐记录，分析推荐成功率；
  • 数据监控：查看每日新增用户、充值订单、推荐点击量等统计图表；
  • 权限控制：使用 Spring Security 实现角色控制（普通用户、管理员、超级管理员）；

🖥️ 前端使用 Vue + Element UI 构建管理界面，支持表格分页、搜索、导入/导出 Excel 功能。



3.6 个人中心

用户登录后可进入个人中心进行个性化设置：

  • 我的收藏：查看/管理收藏菜品；
  • 历史记录：查看最近点餐记录；
  • 会员信息：查看当前会员等级、有效期；
  • 个人设置：修改昵称、头像、绑定手机等；
  • 评价反馈：对推荐系统提交建议或吐槽；

3.7 CSS 美化与交互体验优化

系统采用精心设计的 CSS 样式，提升用户体验：

特性 实现方式
链接带选中颜色 :visited 伪类设置不同颜色，增强导航体验
按钮悬浮效果 hover 时改变背景色、阴影、字体颜色
图片悬浮透明度 opacity: 0.7;，transition: opacity 0.3s; 实现优雅淡入淡出
卡片样式 使用 box-shadow、圆角 border-radius 实现立体感
Mint 主题 基于 Mint UI 设计风格，色调柔和、界面简洁，适合美食类主题

💡 使用 less 或 scss 进行样式模块化管理，便于维护；

4 程序核心算法与代码

4.1 代码说明

系统的核心算法主要包括：

  • 协同过滤推荐（UserCF + ItemCF）：基于用户评分数据，使用余弦相似度进行推荐；
  • ECharts 可视化大屏构建：集成多种图表，实现动态数据展示；
  • 身份证识别：调用第三方接口识别用户身份信息；
  • 阿里沙箱支付模拟：使用 SpringBoot 调用模拟支付接口实现会员开通；

4.2 流程图

4.2.1 推荐算法流程图
复制代码 
开始
   ↓
获取用户ID
   ↓
读取用户历史行为（评分、收藏、点餐）
   ↓
【UserCF】计算相似用户 → 推荐物品
   ↓
【ItemCF】计算相似菜品 → 推荐相关菜品
   ↓
加权融合推荐结果（权值可调）
   ↓
返回Top 10推荐菜品
   ↓
结束
4.2.2 会员充值流程
复制代码 
用户点击开通会员
   ↓
选择会员套餐
   ↓
前端发送请求至后端
   ↓
后端调用Alipay沙箱接口
   ↓
模拟支付成功
   ↓
更新用户会员状态
   ↓
返回成功页面
   ↓
结束

4.3 代码实例

4.3.1 UserCF 推荐算法实现（Java）
java 复制代码 
public List<Integer> recommendUserCF(int userId, int k) {
    List<Integer> recommendations = new ArrayList<>();
  
    // 获取用户评分向量（菜品 -> 评分）
    Map<Integer, Double> userRatings = ratingDAO.getAllRatingsByUser(userId);
  
    // 计算用户相似度
    List<UserSimilarity> similarities = new ArrayList<>();
    for (int otherUserId : userDAO.getAllUserIds()) {
        if (otherUserId != userId) {
            double similarity = calculateCosineSimilarity(userRatings, 
                                                         ratingDAO.getAllRatingsByUser(otherUserId));
            if (similarity > 0.0) {
                similarities.add(new UserSimilarity(otherUserId, similarity));
            }
        }
    }
  
    // 按相似度排序，取前K个用户
    similarities.sort((a, b) -> Double.compare(b.similarity, a.similarity));
    List<Integer> topKUsers = similarities.stream()
                                          .limit(k)
                                          .map(us -> us.userId)
                                          .collect(Collectors.toList());
  
    // 基于相似用户推荐未点过的菜品
    Map<Integer, Double> scoreMap = new HashMap<>();
    for (int similarUser : topKUsers) {
        Map<Integer, Double> userRatings2 = ratingDAO.getAllRatingsByUser(similarUser);
        for (Map.Entry<Integer, Double> entry : userRatings2.entrySet()) {
            int foodId = entry.getKey();
            double rating = entry.getValue();
          
            if (!userRatings.containsKey(foodId)) {
                scoreMap.put(foodId, scoreMap.getOrDefault(foodId, 0.0) + rating * 0.8);
            }
        }
    }
  
    // 按得分排序，返回Top 10
    return scoreMap.entrySet().stream()
                   .sorted(Map.Entry.<Integer, Double>comparingByValue().reversed())
                   .limit(10)
                   .map(Map.Entry::getKey)
                   .collect(Collectors.toList());
}
4.3.2 阿里沙箱支付模拟（SpringBoot）
java 复制代码 
@PostMapping("/pay")
public ResponseEntity<String> pay(@RequestBody PaymentRequest request) {
    String alipayAppId = "2016092900586596";
    String alipayPrivateKey = "your_private_key";
    String alipayPublicKey = "your_public_key";
  
    AlipayClient alipayClient = new DefaultAlipayClient("https://openapi.alipay.com/gateway.do", 
                                                       alipayAppId, alipayPrivateKey, "json", "GBK", 
                                                       alipayPublicKey, "RSA2");
  
    AlipayTradePagePayRequest alipayRequest = new AlipayTradePagePayRequest();
    alipayRequest.setNotifyUrl("https://your-domain.com/notify");
    alipayRequest.setReturnUrl("https://your-domain.com/return");
    alipayRequest.setBizContent("{\"out_trade_no\":\"" + request.getOrderId() + "\","
                              + "\"total_amount\":\"" + request.getAmount() + "\","
                              + "\"subject\":\"VIP会员开通\","
                              + "\"product_code\":\"FAST_INSTANT_TRADE_PAY\"}");
  
    try {
        String result = alipayClient.pageExecute(alipayRequest).getBody();
        return ResponseEntity.ok(result);
    } catch (Exception e) {
        return ResponseEntity.status(500).body("支付失败");
    }
}
4.3.3 ECharts 可视化示例（Vue）
vue 复制代码 
<template>
  <div class="chart-container">
    <el-card shadow="hover">
      <div id="map" style="width: 100%; height: 400px;"></div>
    </el-card>
  </div>
</template>

<script>
import * as echarts from 'echarts';
import 'echarts-gl'; // 支持热力图
import 'echarts/theme/mint.css'; // 使用Mint主题

export default {
  mounted() {
    this.initMap();
  },
  methods: {
    initMap() {
      const chart = echarts.init(document.getElementById('map'), 'mint');
      const data = [
        ['北京', 120],
        ['上海', 90],
        ['广州', 70],
        ['深圳', 80],
        ['成都', 50]
      ];
      chart.setOption({
        title: { text: '城市美食消费热力图' },
        visualMap: {
          min: 0,
          max: 200,
          calculable: true,
          top: 'middle',
          left: 'center'
        },
        series: [{
          type: 'scatter',
          coordinateSystem: 'cartesian2d',
          data: data,
          symbolSize: 12,
          itemStyle: {
            color: 'yellow'
          }
        }]
      });
    }
  }
};
</script>
4.3.4 数据库表结构（MySQL）
sql 复制代码 
CREATE TABLE user (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    password VARCHAR(100) NOT NULL,
    real_name VARCHAR(50),
    id_card VARCHAR(18),
    phone VARCHAR(20),
    membership_status INT DEFAULT 0, -- 0: 普通, 1: VIP
    membership_expire_date DATE,
    avatar VARCHAR(255),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE food (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    category VARCHAR(50),
    price DECIMAL(10,2),
    origin_city VARCHAR(50),
    image_url VARCHAR(255),
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE TABLE rating (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    user_id INT,
    food_id INT,
    score INT,
    comment TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES user(id),
    FOREIGN KEY (food_id) REFERENCES food(id)
);

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