基于SpringBoot的美食推荐系统【协同过滤推荐算法+可视化统计+美食排行榜】 - 教程

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”。

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系统展示

基于Java+SpringBoo+Vue+MySQL的美食推荐系统，协同过滤推荐算法推荐，个性化推荐，热门推荐，美食排行榜，数据可视化统计，美食评分，美食交流论坛，点赞收藏，个人中心等

• 开发语言：Java语言
• 数据库：MySQL数据库
• 技术：SpringBoot、Vue、ELementUI
• 应用：IDEA、Navicat

前台界面

首页，个性化推荐，按照用户评分行为，协同过滤推荐算法推荐

首页，热门推荐，按照浏览量0.2+点赞量0.3+收藏量*0.5推荐

美食推荐

美食详情

美食排行榜

美食论坛

个人中心

后台界面

首页，可视化统计

评分等级分布，美食排行榜

美食信息管理

美食评分管理

美食论坛管理

系统信息管理

摘要

基于SpringBoot+VUE+MySQL的美食推荐系统以用户需求为核心，通过整合前后端分离架构与关系型数据库，构建了一个高效、易用的个性化美食探索平台。环境采用SpringBoot框架搭建后端服务，利用其快速开发、轻量级的特点搭建业务逻辑处理与信息交互；前端以VUE框架构建响应式界面，提供流畅的用户操控体验；MySQL数据库则负责存储用户信息、美食数据及交互记录。系统通过分析用户浏览、收藏、评分等行为数据，结合基础推荐算法（如协同过滤、热门推荐等），为用户生成个性化美食推荐列表，同时支持关键词搜索、分类筛选等功能。该系统不仅解决了传统美食推荐平台功能单一、交互性差的障碍，还依据模块化设计降低了系统维护成本，提升了开发效率。其研究与实践为中小型美食推荐应用的研发提供了可复用的技术方案，推动了餐饮行业数字化服务的创新发展，具有较高的实用价值与推广意义。

研究意义

在餐饮行业数字化转型的背景下，用户对美食推荐的需求日益多样化，传统推荐方式（如广告推送、榜单排名）因缺乏个性化与交互性，已难以满足用户需求。基于SpringBoot+VUE+MySQL的美食推荐体系通过技术整合与创新，为应对这一问题提供了新思路。首先，该架构采用前后端分离架构，前端VUE框架的组件化开发模式提升了界面响应速度与用户体验，后端SpringBoot的模块化设计则增强了系统的可扩展性与维护性，两者结合降低了制作门槛，缩短了开发周期。其次，MySQL数据库的稳定性与关系型结构为海量美食内容的高效存储与查询提供了保障，承受复杂业务逻辑的建立。更重要的是，系统通过分析用户行为数据（如浏览记录、收藏偏好、评分反馈），结合推荐算法生成个性化推荐结果，帮助用户快速发现符合口味的美食，同时为餐饮商家提供精准的用户画像，助力其优化菜品结构与营销策略。此外，该系统的研究与实践推动了餐饮行业与信息技术的深度融合，为传统行业数字化转型提供了可借鉴的技术范式。相较于依赖第三方推荐引擎或复杂分布式架构的平台，本方案更注重轻量化与实用性，适合中小型餐饮企业快速部署，降低了技术成本与运营风险，对促进餐饮行业服务升级与用户体验提升具有显著的社会价值与经济意义。

研究目的

本研究旨在设计并搭建一个基于SpringBoot+VUE+MySQL的美食推荐架构，依据技术整合与功能创新，解决传统美食推荐平台存在的交互性差、推荐精准度低、制作维护成本高等困难。系统以用户需求为导向，依据前端VUE框架构建直观、易用的操作界面，支持用户浏览美食信息、提交评分反馈、管理个人收藏等核心能力；后端SpringBoot框架则负责处理业务逻辑、管理材料交互，并与MySQL数据库协同完成用户行为数据的存储与分析。系统核心目标是经过分析用户历史行为数据（如浏览记录、收藏偏好、评分反馈），结合基础推荐算法（如协同过滤、热门推荐等），生成个性化美食推荐列表，提升用户发现心仪美食的效率。同时，系统支持关键词搜索、分类筛选等辅助功能，满足用户多样化需求。通过该框架的研究与实现，期望为餐饮行业提供一个低成本、高效率的数字化推荐解决方案，协助商家精准触达目标用户，优化服务体验，进而推动餐饮行业与信息技术的深度融合，为行业数字化转型给予技术支撑与实践参考。

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 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 平台可行性分析
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.体系设计
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.系统构建
5.1 前台效果搭建
5.2 后台功能构建
6.框架测试
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

@RestController
@RequestMapping("/api/recommend")
public class RecommendController {
@Autowired
private UserService userService;
@Autowired
private FoodService foodService;
@GetMapping("/{userId}")
public ResponseEntity<List<Food>> getRecommendations(@PathVariable Long userId) {
  // 获取用户历史行为数据
  UserBehavior behavior = userService.getUserBehavior(userId);
  // 调用推荐算法
  List<Food> recommendations = foodService.generateRecommendations(behavior);
    return ResponseEntity.ok(recommendations);
    }
    }

总结

本研究基于SpringBoot+VUE+MySQL技术栈，设计并实现了一个功能完善、交互友好的美食推荐系统。系统依据前后端分离架构，前端VUE框架提供流畅的用户操作体验，后端SpringBoot框架处理业务逻辑与数据交互，MySQL数据库保障数据存储与查询效率。系统核心功能包括用户行为材料采集、个性化推荐生成、美食信息展示与交互等，借助分析用户浏览、收藏、评分等行为，结合协同过滤、热门推荐等算法，为用户给予精准的美食推荐服务。研究结果表明，该体系能够有效提升用户发现心仪美食的效率，增强用户粘性，同时为餐饮商家给予精准的用户画像与营销支持。相较于传统推荐平台，本系统具有开发成本低、维护简便、扩展性强等优势，适合中小型餐饮企业快速部署。本研究不仅验证了技术方案的可行性，也为餐饮行业数字化转型献出了可复用的技能范式，具有较高的实用价值与推广前景。

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