基于springboot的智能菜谱推荐系统

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基于SpringBoot的智能菜谱推荐系统设计与实现

摘要

本文设计并实现了一个基于SpringBoot框架的智能菜谱推荐系统。该系统采用B/S架构，结合协同过滤推荐算法和内容推荐算法，为用户提供个性化的菜谱推荐服务。系统实现了用户管理、菜谱管理、智能推荐、收藏评价等核心功能模块。通过用户画像构建和推荐算法优化，系统能够根据用户的口味偏好、饮食习惯和健康状况提供精准的菜谱推荐。测试结果表明，该系统具有良好的用户体验和推荐准确率，能够满足现代家庭对智能化饮食管理的需求。

关键词：SpringBoot；智能推荐；菜谱系统；协同过滤；内容推荐

1. 引言

1.1 研究背景与意义

随着生活水平的提高和健康意识的增强，人们对饮食的要求不再仅仅停留在温饱层面，而是更加注重营养均衡、健康美味和个性化选择。传统的菜谱网站或APP通常采用静态展示方式，无法根据用户的个性化需求提供智能推荐，导致用户体验不佳。

智能菜谱推荐系统通过分析用户的历史行为、口味偏好和健康状况，运用推荐算法为用户提供个性化的菜谱推荐，能够有效解决"今天吃什么"的难题，同时帮助用户养成健康的饮食习惯。该系统对于改善现代人的饮食结构、提高生活质量具有重要意义。

1.2 国内外研究现状

国外在智能推荐系统领域的研究起步较早，Amazon、Netflix等公司已经将推荐系统成功应用于商业实践。在饮食健康领域，MyFitnessPal、Yummly等应用通过分析用户的营养需求和饮食偏好提供个性化推荐。

国内相关研究相对滞后，但近年来也涌现出"下厨房"、"豆果美食"等具有一定推荐功能的菜谱应用。然而，这些系统大多推荐精度不高，缺乏对用户健康状况的考量。

1.3 本文主要工作

本文设计并实现了一个基于SpringBoot的智能菜谱推荐系统，主要工作包括：

分析系统需求，设计系统架构和功能模块 实现基于用户协同过滤和内容推荐的混合推荐算法 构建用户画像模型，整合健康因素进行推荐 开发系统前后端功能并进行测试验证

2. 系统相关技术

2.1 SpringBoot框架

SpringBoot是基于Spring框架的快速应用开发工具，具有以下优势：

自动配置：简化了Spring应用的初始搭建和开发过程 内嵌服务器：无需部署WAR文件，可直接运行 起步依赖：简化构建配置，自动管理依赖版本 监控管理：提供生产级监控端点 2.2 推荐算法 2.2.1 协同过滤算法

协同过滤算法分为基于用户(User-based)和基于物品(Item-based)两种：

基于用户的协同过滤：找到与目标用户兴趣相似的用户群体，推荐该群体喜欢的物品 基于物品的协同过滤：根据用户历史偏好计算物品间的相似度，推荐相似物品

相似度计算常用余弦相似度或皮尔逊相关系数：

余弦相似度公式：
simu,v=i∈Iuv​rui⋅rvii∈Iu​rui2⋅i∈Iv​rvi2sim(u,v)=∑i∈Iu​​rui2​ ​⋅∑i∈Iv​​rvi2​ ​∑i∈Iuv​​rui​⋅rvi​​

2.2.2 内容推荐算法

内容推荐基于物品的特征向量计算相似度，公式为：
simdi,dj=k=1nwik⋅wjkk=1nwik2⋅k=1nwjk2sim(di​,dj​)=∑k=1n​wik2​ ​⋅∑k=1n​wjk2​ ​∑k=1n​wik​⋅wjk​​

2.3 其他关键技术 MySQL：关系型数据库，存储系统结构化数据 Redis：缓存用户行为数据，提高推荐实时性 Vue.js：前端框架，实现响应式用户界面 Swagger：API文档生成工具，便于前后端协作

3. 系统需求分析

3.1 功能性需求 用户管理模块： 用户注册、登录、个人信息管理 用户口味偏好设置（辣度、甜度等） 健康状况录入（过敏源、慢性病等） 菜谱管理模块： 菜谱分类管理（中餐、西餐、甜点等） 菜谱CRUD操作 菜谱标签管理（食材、烹饪方式等） 智能推荐模块： 基于用户行为的协同过滤推荐 基于菜谱内容的内容推荐 混合推荐结果排序与展示 交互功能模块： 菜谱收藏与评分 烹饪记录与反馈 评论与分享功能 3.2 非功能性需求 性能需求：推荐响应时间<1s，支持1000+并发用户 安全需求：用户数据加密存储，防止SQL注入 可扩展性：支持推荐算法灵活替换与升级 可用性：界面友好，操作简便，适配移动端

4. 系统设计

4.1 系统架构设计

系统采用分层架构设计，分为表现层、业务层、数据访问层和数据存储层：

表现层：基于Vue.js的Web界面，负责用户交互 业务层： 用户服务：处理用户相关业务逻辑 菜谱服务：管理菜谱数据 推荐服务：实现推荐算法逻辑 数据访问层： MySQL数据访问：通过MyBatis实现 Redis数据访问：缓存用户行为数据 数据存储层： MySQL：存储用户信息、菜谱数据等 Redis：存储用户行为日志、推荐缓存 </

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