前后端分离美食信息推荐系统系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程

qq2_811517515

265人浏览 · 2026-03-14 03:37:06

qq2_811517515 · 2026-03-14 03:37:06 发布

摘要

随着互联网技术的快速发展，人们对美食信息的需求日益增长，传统的单一架构系统已无法满足用户个性化推荐和高效交互的需求。美食信息推荐系统通过结合前后端分离的架构模式，能够有效提升系统的可维护性和扩展性，同时为用户提供更加精准的推荐服务。该系统基于用户行为数据和美食属性信息，通过智能算法实现个性化推荐，解决了传统美食平台推荐内容单一、交互体验差的问题。关键词：前后端分离、美食推荐、个性化推荐、用户行为分析、智能算法。

系统采用SpringBoot作为后端框架，结合Vue.js前端技术，实现了高效的数据交互和动态页面渲染。后端通过MyBatis与MySQL数据库进行数据持久化操作，确保数据的安全性和一致性。系统功能模块包括用户管理、美食信息管理、推荐算法模块及评论互动模块，其中推荐算法基于协同过滤和内容推荐技术，为用户提供多样化的美食推荐服务。前端通过Axios实现与后端的异步通信，提升了用户体验。关键词：SpringBoot、Vue.js、MyBatis、MySQL、协同过滤、内容推荐。

数据表

用户信息数据表

用户信息数据表中，注册时间是通过函数自动获取的，用户ID是该表的主键，存储用户的基本信息和偏好数据，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	描述
user_id	BIGINT	用户唯一标识，主键
username	VARCHAR(50)	用户昵称
password_hash	VARCHAR(64)	密码哈希值
email	VARCHAR(50)	用户邮箱
phone	VARCHAR(20)	用户手机号
register_time	DATETIME	注册时间
last_login	DATETIME	最后登录时间
preference_tags	VARCHAR(100)	用户偏好标签（JSON格式）

美食信息数据表

美食信息数据表中，创建时间是通过函数自动获取的，美食ID是该表的主键，存储美食的基本信息和推荐属性，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	描述
food_id	BIGINT	美食唯一标识，主键
food_name	VARCHAR(50)	美食名称
description	TEXT	美食描述
category	VARCHAR(30)	美食分类
price_range	VARCHAR(20)	价格区间
rating	FLOAT	平均评分
image_url	VARCHAR(100)	美食图片链接
create_time	DATETIME	创建时间
update_time	DATETIME	更新时间

用户行为数据表

用户行为数据表中，行为时间是通过函数自动获取的，行为ID是该表的主键，存储用户的浏览、收藏和评分记录，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	描述
behavior_id	BIGINT	行为唯一标识，主键
user_id	BIGINT	关联用户ID
food_id	BIGINT	关联美食ID
behavior_type	VARCHAR(20)	行为类型（浏览/收藏/评分）
rating_value	FLOAT	评分值（1-5）
behavior_time	DATETIME	行为发生时间
additional_info	VARCHAR(100)	附加信息（JSON格式）