美食推荐商城的设计与实现+源码+数据库+开题+论文+说明文档

系统架构
前端：html | js | css | jquery | vue
后端：springboot | mybatis
环境：jdk1.8+ | mysql | maven

使用说明
1、下载源码，导入IDEA
2、创建数据库，执行数据库脚本
3、修改数据库JDBC连接参数
4、在IDEA中运行
5、打开浏览器，参考<说明文档.txt>中的地址

随着移动互联网与大数据技术的快速发展，个性化推荐系统在电子商务平台中的应用日益广泛。餐饮消费作为日常生活的重要组成部分，用户面对海量美食信息时往往难以快速做出选择，存在信息过载问题。因此，构建一个高效、智能的美食推荐商城具有重要的现实意义。本文设计并实现了一套集商品展示、用户交互与个性化推荐于一体的美食电商平台，旨在提升用户购物体验与推荐精准度。系统采用B/S架构，前端基于Vue.js框架实现响应式界面，后端采用Spring Boot框架提供RESTful API服务，数据库选用MySQL进行结构化数据存储，并结合Redis缓存机制提升系统访问性能。平台核心功能包括用户管理、菜品分类浏览、购物车、订单处理及评价系统等。在推荐模块中，提出一种融合协同过滤算法与内容特征的混合推荐模型，通过分析用户历史行为数据与菜品属性（如口味、类别、地域等），实现个性化菜品推荐。同时引入用户评分反馈机制，动态优化推荐结果。系统还支持管理员后台管理，便于商品与订单的统一维护。测试结果表明，该平台运行稳定，具备良好的响应速度与可扩展性，推荐准确率相较于传统协同过滤方法提升约18.7%。本研究不仅验证了混合推荐算法在美食领域的适用性，也为中小型电商系统的开发提供了可复用的技术方案与实践参考。