基于SpringBoot的美食信息推荐网站系统（毕业设计项目源码+文档）

课题摘要

基于 SpringBoot 的美食信息推荐网站，聚焦美食消费 “个性化推荐、信息精准触达、场景化选品” 的核心需求，针对传统美食网站 “内容同质化、口味匹配度低、场景适配性差” 的痛点，构建覆盖消费者、餐饮商家、平台运营者的全流程智能推荐生态。系统采用 SpringBoot 框架搭建高可用、易扩展的后端架构，结合 MyBatis-Plus 实现用户行为、美食信息、商家数据、推荐记录等核心数据的持久化存储，依托 Redis 缓存热门菜品、用户口味偏好、实时推荐结果及热门商圈美食榜单，核心融合协同过滤（挖掘相似口味用户）与内容特征匹配（结合菜系、口味、价格、用餐场景、地域特色）算法生成推荐列表。核心功能涵盖用户画像构建（采集浏览、收藏、点评、消费记录生成口味 / 场景标签）、美食智能推荐（按个性化需求推送适配餐厅 / 菜品，支持按用餐场景、预算、忌口、地域筛选）、美食内容服务（提供菜品详情、商家评价、探店攻略、烹饪教程）、推荐效果分析（统计推荐点击率、收藏率、到店转化率），支持消费者获取贴合口味与场景的美食方案，商家查看菜品曝光数据、优化菜品结构与营销策略，运营者调控推荐规则、审核内容合规性、生成平台运营报表。通过数据加密存储、推荐结果去重、冷启动策略优化，解决 “推荐精准度低、信息杂乱、用户决策难” 问题。该系统推动美食信息推荐从 “粗放式罗列” 向 “算法驱动、个性化定制” 转型，提升餐饮消费决策效率与体验，助力美食信息平台精细化运营。
总结
核心技术：以 SpringBoot 为后端核心，融合协同过滤 + 内容特征匹配双算法实现精准推荐，Redis 保障高频数据访问效率。
核心功能：覆盖用户画像构建、智能美食推荐、美食内容服务、效果分析四大模块，形成 “数据 - 算法 - 推荐 - 优化” 完整闭环。
核心价值：解决传统美食网站内容同质化、场景适配差的问题，通过个性化推荐降低用户决策成本，提升平台用户粘性与消费转化效率。

博主介绍

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详细视频演示

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具体实现截图

技术栈

后端框架SpringBoot

SpringBoot 是基于 Spring 框架构建的轻量级应用开发框架，旨在简化 Spring 应用的初始搭建和开发过程。它通过 “约定优于配置” 的理念，内置大量自动化配置模块，大幅减少开发人员手动编写 XML 或 Java 配置文件的工作量，像数据库连接、Web 服务等常见功能，引入依赖后即可快速启用。
其核心特性包括起步依赖和 Actuator 监控。起步依赖能根据项目需求自动添加相关依赖，避免依赖冲突；Actuator 则提供应用运行状态监控，方便开发者了解系统健康状况。SpringBoot 还支持嵌入式 Web 服务器（如 Tomcat、Jetty），使项目可打包成独立的可执行 Jar/War 文件，直接部署运行，无需复杂的服务器配置。
在实际开发中，SpringBoot 广泛应用于企业级 Web 应用、微服务架构等场景，以高效、便捷的开发体验，成为 Java 开发者构建现代化应用的首选框架之一。

前端框架Vue

Vue.js 是一款渐进式 JavaScript 前端框架，强调易用性和灵活性，开发者既能将其嵌入现有项目逐步升级，也能配合配套工具构建大型单页应用。它采用组件化开发模式，允许将页面拆分为独立可复用的组件，每个组件拥有自己的 HTML、CSS 和 JavaScript 代码，便于团队协作与代码维护。
响应式数据绑定是 Vue.js 的核心亮点，通过指令和计算属性，数据与 DOM 实现双向联动，数据变化能自动更新视图，用户交互也可实时反馈到数据层。此外，Vue.js 提供虚拟 DOM 技术，通过对比新旧虚拟 DOM 树，仅更新实际变化的部分，极大提升渲染性能。
在实际应用中，Vue.js 常用于开发 Web 应用、移动端 Hybrid App，搭配 Vue Router 和 Vuex 还能快速搭建功能完备的单页应用，凭借轻量高效、上手容易的特点，深受前端开发者喜爱。

MySQL数据库

MySQL 是开源的关系型数据库管理系统，凭借高性能、可靠性和易用性，成为 Web 应用后端数据存储的主流选择。它采用结构化查询语言（SQL）进行数据操作，支持事务处理、多用户并发访问，并提供完整的数据索引和备份恢复机制。
作为关系型数据库，MySQL 以表结构存储数据，通过定义字段类型、约束条件建立数据模型，支持外键关联实现表间关系。其查询优化器能自动分析 SQL 语句，生成高效执行计划，结合索引机制大幅提升数据检索效率。同时，MySQL 提供多种存储引擎（如 InnoDB、MyISAM），可根据业务需求选择合适的存储方案。
在实际应用中，MySQL 广泛部署于电商、社交平台、内容管理系统等场景，大型项目常采用主从复制、读写分离架构提升可用性，搭配 Redis 等缓存技术构建高性能数据访问层。其开源特性和丰富的社区资源，使其成为开发者首选的数据库解决方案之一。

文档截图

核心代码

packagecom.utils;importjava.util.Random;importorg.springframework.stereotype.Component;importorg.apache.commons.lang3.StringUtils;importorg.apache.poi.ss.usermodel.Cell;importjava.text.DecimalFormat;importjava.util.Objects;@ComponentpublicclassCommonUtil{/** * 获取随机字符串 * * @param num * @return */publicstaticStringgetRandomString(Integernum){Stringbase="abcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789";Randomrandom=newRandom();StringBuffersb=newStringBuffer();for(inti=0;i<num;i++){intnumber=random.nextInt(base.length());sb.append(base.charAt(number));}returnsb.toString();}/** * 获取随机验证码 * * @param num * @return */publicstaticStringgetRandomNumber(Integernum){Stringbase="0123456789";Randomrandom=newRandom();StringBuffersb=newStringBuffer();for(inti=0;i<num;i++){intnumber=random.nextInt(base.length());sb.append(base.charAt(number));}returnsb.toString();}publicstaticStringgetCellValue(Cellcell){StringresultValue="";// 判空if(Objects.isNull(cell)){returnresultValue;}// 拿到单元格类型intcellType=cell.getCellType();switch(cellType){// 字符串类型caseCell.CELL_TYPE_STRING:resultValue=StringUtils.isEmpty(cell.getStringCellValue())?"":cell.getStringCellValue().trim();break;// 布尔类型caseCell.CELL_TYPE_BOOLEAN:resultValue=String.valueOf(cell.getBooleanCellValue());break;// 数值类型caseCell.CELL_TYPE_NUMERIC:resultValue=newDecimalFormat("#.######").format(cell.getNumericCellValue());break;// 取空串default:break;}returnresultValue;}}