SpringBoot智能外卖推荐系统712sg（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）

最新推荐文章于 2025-04-03 14:28:21 发布

CK3039

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文章标签： spring boot 后端 java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CK3039/article/details/146133057

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本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

用户,菜品类型,餐厅信息,商家,菜品信息,订单信息,骑手,配送信息

开题报告内容

一、项目背景与意义

随着互联网技术的飞速发展和智能手机普及率的持续上升，外卖服务已成为现代都市生活不可或缺的一部分。然而，面对琳琅满目的餐厅、繁多的菜品以及用户个性化的口味偏好和饮食习惯，如何高效、精准地为用户推荐满意的外卖选项成为了一个亟待解决的问题。当前市场上的外卖平台虽已提供基本的搜索与筛选功能，但在智能推荐方面仍存在较大提升空间。在此背景下，构建一套智能外卖推荐系统显得尤为重要。

智能外卖推荐系统的研究对于提升用户体验、促进餐饮行业发展及优化资源配置具有重要意义。首先，该系统能够减少用户的选择成本，提高订餐效率，让用户在繁忙的生活节奏中快速找到符合个人口味与需求的外卖选项。其次，对于商家而言，精准的推荐能够带来更高的曝光率和订单量，有助于扩大市场份额，促进良性竞争。最后，从行业层面看，智能推荐技术的应用将推动外卖行业的数字化转型，提升行业整体服务水平和竞争力，同时也为配送环节的优化提供了数据支持，促进了物流效率的提升。

二、研究内容

本研究旨在设计并实现一套功能完善、性能优越的智能外卖推荐系统。该系统将集成用户画像构建、菜品特征提取、餐厅综合评价及实时配送能力评估等模块，通过深度学习算法分析用户历史订单、浏览记录、评价信息等数据，挖掘用户的潜在需求与偏好，并结合菜品类型、餐厅信息、商家活动、菜品信息、订单信息及骑手配送能力等多维度信息，为用户量身定制推荐列表。

具体研究内容包括以下几个方面：

用户画像构建：通过分析用户的基本信息、历史订单、浏览行为、评价偏好等数据，构建精细化的用户画像，为后续推荐提供个性化基础。
菜品与餐厅信息整合：收集并整合各类菜品信息（如口味、营养成分、价格等）及餐厅信息（如地理位置、服务评分、优惠活动等），建立全面的数据源。
智能推荐算法开发：设计并实现基于深度学习的推荐算法，如协同过滤、内容基推荐或混合推荐模型，以充分利用用户画像与菜品餐厅数据，实现精准推荐。

三、技术路线与实现方法

技术架构
- 前端技术：采用HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js框架，构建响应式用户界面，实现用户交互。
- 后端技术：使用Spring Boot框架，集成Spring MVC和MyBatis，实现业务逻辑处理和数据访问。Spring Boot框架提供了丰富的自动配置和依赖管理功能，能够简化Spring应用的初始搭建和开发过程。
- 数据库技术：选用MySQL数据库，用于存储用户信息、菜品信息、订单信息等数据，确保数据的完整性和安全性。同时，采用Redis缓存技术，提高数据的访问速度和系统的响应能力。
实现方法
- 模块化开发：按照功能模块进行划分，如用户管理模块、菜品管理模块、订单管理模块、推荐算法模块等，实现模块间的解耦和高效协作。
- 前后端分离：采用前后端分离的开发模式，前端负责用户界面和交互逻辑，后端负责业务逻辑和数据处理，通过API接口进行通信，提高系统的可扩展性和维护性。
- 深度学习算法应用：利用深度学习算法对用户数据进行挖掘和分析，构建用户画像和推荐模型，实现个性化推荐功能。

四、进度安排：

2024年09月07日—2024年11月30日：查阅和收集课题相关资料，进行市场调研，确定选题；

2024年12月01日—2024年12月31日：进一步查阅资料，撰写开题报告，准备开题、答辩；

2025年01月01日—2025年03月06日：系统规划、整体规划、详细设计、编写代码；

2025年03月07日—2025年04月18日：系统测试；

2025年04月19日—2025年04月28日：撰写毕业论文；

2025年04月29日—2025年05月09日：修改论文并提交论文正稿；

2025年05月10日—2025年05月22日：由指导老师评阅，修改完善论文，准备毕业答辩。

参考文献：

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以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！