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
精品专栏：Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码
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
小程序界面
首页
美食菜谱
个人中心
后台界面
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
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 小程序
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
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
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
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。
获取源码
一键三连噢~