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基于SSM框架的美食推荐系统(含代码和数据库脚本)

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简介:
本项目为一个基于Spring、Spring MVC及MyBatis(SSM)框架开发的美食推荐系统,内附完整源码与数据库脚本,旨在提供用户个性化餐饮建议。 本系统包含两个主要模块:前台用户界面与后台管理员界面。 前台用户界面涵盖了以下功能: - 查看美食; - 浏览详细美食介绍; - 获取更多推荐的美食信息; - 将喜欢的菜品加入收藏夹; - 确认订购详情; - 更新个人收藏列表,包括修改和删除部分收藏项,并提供清空所有收藏的功能; - 提交用户对菜品或服务的意见反馈。 后台管理模块主要由管理员负责操作网站内容,具体功能如下: - 用户信息的维护(查询及移除); - 美食分类与详情录入,支持上传图片等多媒体资料; - 对用户的评论进行审核和删除处理; - 查询各类美食归类情况。 此外,系统还设置了用户验证机制、限制购买数量等功能以提高信息安全水平。

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客服
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  • SSM
    优质
    本项目为一个基于Spring、Spring MVC及MyBatis(SSM)框架开发的美食推荐系统,内附完整源码与数据库脚本,旨在提供用户个性化餐饮建议。 本系统包含两个主要模块:前台用户界面与后台管理员界面。 前台用户界面涵盖了以下功能: - 查看美食; - 浏览详细美食介绍; - 获取更多推荐的美食信息; - 将喜欢的菜品加入收藏夹; - 确认订购详情; - 更新个人收藏列表,包括修改和删除部分收藏项,并提供清空所有收藏的功能; - 提交用户对菜品或服务的意见反馈。 后台管理模块主要由管理员负责操作网站内容,具体功能如下: - 用户信息的维护(查询及移除); - 美食分类与详情录入,支持上传图片等多媒体资料; - 对用户的评论进行审核和删除处理; - 查询各类美食归类情况。 此外,系统还设置了用户验证机制、限制购买数量等功能以提高信息安全水平。
  • SSM健康饮() 261631
    优质
    本作品是一款基于SSM框架开发的健康饮食推荐系统,包含完整源代码及数据库设计。旨在为用户提供个性化的营养餐单建议。 一、绪论 1.1 课题研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 推荐系统研究现状 1.2.2 健康饮食数据研究现状 二、相关技术及原理 2.1 推荐系统
  • SSM人工智能商品项目源】(毕业设计)
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    该作品为一款基于SSM框架开发的人工智能商品推荐系统,专为毕业设计打造。系统融合了先进的AI技术,提供个性化的购物建议,并附带完整项目源代码及数据库脚本,便于学习研究。 项目简介 本项目是一套基于SSM框架的人工智能商品推荐网站,主要面向计算机相关专业的毕业设计学生及需要实战项目的Java学习者。该项目包含了完整的源码、数据库脚本、软件工具以及详细的项目说明文档,并且可以直接用于毕设。所有代码经过严格调试和测试,确保能够顺利运行。 技术实现 后台框架使用了Spring、SpringMVC与MyBatis;数据库采用MySQL;开发环境包括JDK、Eclipse及Tomcat服务器等。 系统功能概述 该系统设计有用户和管理员两种角色,并分为前台与后台两大模块: 1. 前台模块:面向普通用户的界面,包含商品推荐服务、分类查询商品信息、将商品加入购物车进行结算操作等功能;同时支持新用户注册账户以及站内消息查看等;还设置了留言板供用户交流意见和建议。 2. 后台管理部分则由管理员负责日常维护工作,具体包括:管理员个人信息处理模块,会员资料更新与审核功能区,产品分类及详细信息的编辑、删除选项;网站新闻公告发布平台;订单跟踪管理系统;以及对客户反馈评价进行管理和回应等。每个子系统均提供新增记录、修改现有条目和移除不需要的信息等功能。 该系统的界面设计美观大方,并且易于操作使用,具备全面的功能配置与高效的管理方式,在实际应用中具有较高的实用价值。
  • SSM个性化.zip
    优质
    本项目为一个基于Spring-SpringMVC-MyBatis(SSM)框架开发的个性化美食推荐系统。采用用户行为分析和菜品特征匹配技术,提供个性化的餐饮选择建议。系统旨在提升用户的就餐体验与满意度。 《基于SSM的个性化美食推荐系统详解》 在数字化时代背景下,个性化推荐已成为众多网站和服务的关键特性之一,在美食领域更是如此。通过精准匹配用户的口味偏好,不仅能显著提升用户体验,还能有效促进商家业绩增长。本段落介绍了一款以Spring、SpringMVC和MyBatis(简称SSM)框架为基础的个性化美食推荐系统,并详细阐述了其架构设计、核心技术和实现流程。 一、系统架构设计 1. 技术选型:SSM是Java企业级开发中的主流选择,其中Spring负责依赖注入与事务管理;SpringMVC用于处理HTTP请求;MyBatis则简化数据库操作作为持久层框架。 2. 数据库设计:该系统包括用户信息表、菜品详情表和行为记录等数据存储结构,用以保存用户的喜好偏好及交互历史。 3. 服务层构建:通过定义Service接口及其实现类来执行如注册登录、推荐菜品等功能的业务逻辑处理。 4. 控制器布局:SpringMVC中的Controller模块接收前端请求,并调用相应的Service方法后返回结果给客户端页面展示。 5. 前端界面设计:采用HTML、CSS和JavaScript等技术构建用户友好型交互环境,可考虑集成React或Vue框架以增强用户体验。 二、个性化推荐算法 1. 用户画像生成:依据用户的操作行为数据进行分析建立个人档案,涵盖基本信息及饮食偏好等内容。 2. 协同过滤机制:基于已有记录发现具有相似兴趣的群体,并据此向目标用户推送相关菜品建议。 3. 内容匹配策略:通过对菜品特征(如口味、材料等)的研究,推荐与用户喜爱类型相符合的新选项。 4. 深度学习模型应用:利用神经网络技术比如协同记忆网络或深度矩阵分解对用户行为建模预测潜在兴趣点。 三、系统实现流程 1. 用户注册登录操作:完成信息填写并验证后创建账户; 2. 行为记录收集:跟踪用户的浏览、搜索和购买等互动过程,形成日志文件。 3. 数据预处理阶段:清洗原始数据,并构建用户-菜品交互矩阵以准备推荐算法计算。 4. 推荐结果生成:运行算法产生最终的个性化推荐列表。 5. 结果展示环节:通过API接口将上述信息传递至前端界面供用户查看。 四、优化与评估 1. 实时反馈机制:借助消息队列技术如RabbitMQ,实现实时处理和更新推荐内容; 2. 性能提升措施:应用Redis等缓存工具减少数据库查询次数从而加快响应速度。 3. 效果评测标准:根据点击率、转化效率以及用户满意度等多个维度定期评估系统表现,并据此作出相应调整。 综上所述,基于SSM的个性化美食推荐体系充分利用了Java技术栈的优势,结合多种策略实现了对个体口味的高度敏感捕捉。通过持续优化迭代能够为用户提供更加贴心的服务体验同时也为企业创造了更大的商业价值。
  • SSM管理、部署指南及简介).zip
    优质
    本资源提供一个基于SSM框架的美食推荐管理系统的完整解决方案,包括源代码、详细的部署指南以及系统功能介绍。适合开发者学习与应用。 基于SSM(Spring+SpringMVC+Mybatis)开发的美食推荐管理系统是一个高效、智能且个性化的平台,主要功能包括菜品推荐、评价管理和商家管理等方面。系统采用了SSM框架来实现前后端的数据交互,并使用了Bootstrap和Vue等前端技术以增强系统的可用性和用户体验。此外,该系统还集成了多种插件和组件,如echarts、zTree及layer等,进一步提升了其性能。 具体而言,系统的功能包括: 1. 菜品推荐:运用智能分析用户喜好与推荐算法来提供符合个人口味的美食菜品。 2. 评价管理:允许用户对食品或商家进行评论,并支持举报和反馈等功能以改善服务质量。 3. 商家管理:为商家提供了发布、编辑及维护店铺信息的功能,这些高质量的数据有助于系统的持续发展。 总之,基于SSM框架构建的美食推荐管理系统不仅能够提供个性化菜品建议、评价体系以及商户运营服务,还具备统计分析、促销策略和会员管理体系等额外功能。该平台旨在通过智能化手段优化用户的餐饮选择体验。部署此系统需要一定的技术背景及相应的环境支持;理想情况下应在云服务器或专用硬件设施上进行安装配置,请参考相关文档获取具体指导信息。
  • Java SSM商城).rar
    优质
    这是一个包含完整数据库脚本的Java SSM框架开发的在线商城系统源代码包,适用于学习和项目参考。 商城购物功能的项目代码、MySQL脚本以及HTML和其他静态资源都包含在一个压缩包里。
  • SSM分享)986413
    优质
    本项目为SSM框架下的美食分享平台,内附完整源代码及数据库设计。旨在提供便捷的食物信息交流与探索服务。适合学习参考和技术研究。 前台功能介绍: 1. 特色美食:用户可以查看管理员发布的特色美食介绍,包括餐厅详情及菜品描述。 2. 美食教程:提供由管理员发布的各类美食制作教程,涵盖图文与视频形式的内容。 3. 注册登录:新用户需输入账号和密码完成注册流程。成功注册后方可使用登录功能进行访问。
  • SpringBoot毕业设计R524Z(、程序、及远程部署)
    优质
    本项目为基于SpringBoot的美食推荐系统毕业设计框架R524Z,包含完整源代码、应用程序、数据库脚本以及详细的远程部署说明。 今年的毕业设计项目是基于Spring Boot框架开发的一款美食推荐系统(代号R524Z)。该项目包括源程序、数据库文件以及远程部署方案,并支持动态调整下载积分功能,非常适合用作计算机专业的毕业设计或课程设计参考材料。如果有需要获取相关资源来作为参考资料,请通过平台私信联系我发送所需内容。
  • Python结合协同过滤算法Django
    优质
    本项目构建了一个基于Python的美食推荐系统,融合了协同过滤算法与Django框架。通过分析用户行为数据,提供个性化的餐厅推荐服务,提升用户体验。 计算机毕业设计:基于Python的美食推荐系统结合了协同过滤推荐算法与Django框架,并附带文档、源码及部署教程。 项目介绍: 本项目采用Python语言开发,使用MySQL数据库存储数据,以及Django框架进行应用构建。核心功能在于实现双协同过滤推荐算法(包括用户层面和物品层面的协同过滤)来为用户提供个性化的美食建议服务。 项目界面展示: - 两种不同的推荐算法操作界面 - 热门推荐板块 项目说明: 基于Django平台开发的协同过滤技术驱动美食推荐系统,旨在利用Python语言与Django框架构建一个能够根据用户兴趣进行个性化食物选择推荐的服务应用。具体而言,该系统的运作机制如下: 1. 用户数据采集:通过注册登录等方式获取用户的个人信息及行为记录;这些信息可能涵盖年龄、性别、地理位置以及对餐厅的偏好等,同时还会追踪到他们的搜索历史、评价反馈或收藏记录等相关活动。 2. 数据预处理:收集来的用户资料需经过一系列清洗和特征提取过程以便于后续模型训练与预测使用。 3. 协同过滤算法应用:系统利用协同过滤方法计算出用户的兴趣相似度,并依据这一结果向他们推荐可能感兴趣的食物选项。此过程中,既可采用基于用户的协同筛选策略也可选择基于项目的同类商品推荐方式。