智能菜谱推荐系统信息管理系统源码

发布时间：2025-12-18 11:08

开源的学习资料管理系统推荐 #生活技巧# #组织技巧# #学习资料管理系统#

摘要

随着人们生活水平的提高和健康饮食意识的增强，个性化菜谱推荐需求日益增长。传统的菜谱推荐方式往往缺乏智能化和个性化，难以满足用户多样化的饮食需求。智能菜谱推荐系统通过结合用户饮食习惯、营养需求和口味偏好，能够为用户提供更加精准的菜谱推荐。该系统不仅解决了传统菜谱推荐中信息过载的问题，还能帮助用户高效规划饮食，提升生活质量。关键词包括：智能推荐、个性化菜谱、饮食健康、用户偏好、营养均衡。

本系统采用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用户友好的界面设计。数据库选用MySQL，确保了数据存储的稳定性和可扩展性。系统功能包括用户注册登录、菜谱分类管理、智能推荐算法、收藏与评论等模块。通过协同过滤算法和内容推荐算法的结合，系统能够根据用户历史行为实时调整推荐内容，提升用户体验。关键词包括：SpringBoot、Vue.js、MySQL、协同过滤、内容推荐、用户交互。

数据表用户信息数据表

用户信息数据表用于存储系统注册用户的基本信息，注册时间通过函数自动获取，用户ID是该表的主键，记录用户的个人资料及偏好设置，结构表如表1所示。

字段名数据类型说明user_idINT用户唯一标识，主键usernameVARCHAR(50)用户昵称password_hashVARCHAR(100)加密后的密码emailVARCHAR(100)用户邮箱register_timeDATETIME注册时间dietary_prefVARCHAR(50)饮食偏好（如素食、低糖）allergy_infoTEXT过敏食材信息菜谱信息数据表

菜谱信息数据表存储系统中的菜谱详情，创建时间通过函数自动生成，菜谱ID为主键，包含菜谱的基本属性和制作步骤，结构表如表2所示。

字段名数据类型说明recipe_idINT菜谱唯一标识，主键recipe_nameVARCHAR(100)菜谱名称cuisine_typeVARCHAR(50)菜系分类（如中式、西式）cooking_timeINT预估烹饪时间（分钟）difficultyVARCHAR(20)难度等级（简单、中等等）ingredientsTEXT所需食材列表stepsTEXT详细制作步骤create_timeDATETIME创建时间用户行为数据表

用户行为数据表记录用户与菜谱的交互行为，行为时间通过函数自动获取，行为ID为主键，用于分析用户偏好并优化推荐算法，结构表如表3所示。

字段名数据类型说明behavior_idINT行为记录ID，主键user_idINT关联用户IDrecipe_idINT关联菜谱IDbehavior_typeVARCHAR(20)行为类型（浏览、收藏等）behavior_timeDATETIME行为发生时间ratingINT用户评分（1-5星）

博主介绍：

毕业设计解决方案
构建完整的毕业设计生态支撑体系，为学生提供从选题到交付的全链路技术服务：技术选题库

微信小程序生态：精选100个符合市场趋势的前沿选题 Java企业级应用：汇集500个涵盖主流技术栈的实战选题
项目案例资源池：3000+经过验证的企业级项目案例

️ 专业技术服务

技术路线规划：基于行业发展趋势和个人技术背景，制定差异化的技术成长路径架构设计咨询：运用企业级开发标准，指导构建高可用、可扩展的系统架构
技术选型决策：结合项目特点和技术生态，提供最优的技术栈选择建议

详细视频演示

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系统介绍：

直接拿走，意外获得200多套代码，需要的滴我智能菜谱推荐系统信息管理系统源码-SpringBoot后端+Vue前端+MySQL【可直接运行】（可提供说明文档（通过AIGC）

功能参考截图：

在这里插入图片描述

文档参考：
在这里插入图片描述

技术架构栈

后端技术：Spring Boot
Spring Boot 作为现代Java企业级开发的核心框架，以其**“约定优于配置”**的设计哲学重新定义了应用开发模式。核心特性解析：

零配置启动：集成自动配置机制，大幅减少XML配置文件编写嵌入式服务器：内置Tomcat/Jetty/Undertow，支持独立JAR包部署
生产就绪：集成Actuator监控组件，提供健康检查、指标收集等企业级特性微服务友好：天然支持分布式架构，与Spring
Cloud生态无缝集成

开发优势：
通过Starter依赖体系和智能自动装配，开发者可将精力完全聚焦于业务逻辑实现，而非底层基础设施搭建。单一可执行JAR的部署模式极大简化了运维流程。

前端技术：Vue.js
Vue.js 以其渐进式框架设计和卓越的开发体验，成为现代前端开发的首选解决方案。技术亮点：

响应式数据流：基于依赖追踪的响应式系统，实现高效的视图更新组件化架构：单文件组件（SFC）设计，实现样式、逻辑、模板的完美封装
灵活的渐进式设计：可从简单的视图层库扩展至完整的SPA解决方案丰富的生态系统：Vue Router、Vuex/Pinia、Vue
CLI等官方工具链完备

开发效率：
直观的模板语法结合强大的指令系统，让复杂的用户交互变得简洁明了。优秀的TypeScript支持和开发者工具，为大型项目提供可靠的开发保障。

核心代码

package com.service; import java.util.List; import org.springframework.stereotype.Service; import com.entity.Serve; @Service("serveService") public interface ServeService {// 插入数据调用serveDAO里的insertServe配置public int insertServe(Serve serve);// 更新数据调用serveDAO里的updateServe配置public int updateServe(Serve serve);// 删除数据调用serveDAO里的deleteServe配置public int deleteServe(String serveid);// 查询全部数据调用serveDAO里的getAllServe配置public List<Serve> getAllServe();// 按照Serve类里面的字段名称精确查询调用serveDAO里的getServeByCond配置public List<Serve> getServeByCond(Serve serve);// 按照Serve类里面的字段名称模糊查询调用serveDAO里的getServeByLike配置public List<Serve> getServeByLike(Serve serve);// 按主键查询表返回单一的Serve实例调用serveDAO里的getServeById配置public Serve getServeById(String serveid); } package com.service; import java.util.List; import org.springframework.stereotype.Service; import com.entity.Ranks; @Service("ranksService") public interface RanksService {// 插入数据调用ranksDAO里的insertRanks配置public int insertRanks(Ranks ranks);// 更新数据调用ranksDAO里的updateRanks配置public int updateRanks(Ranks ranks);// 删除数据调用ranksDAO里的deleteRanks配置public int deleteRanks(String ranksid);// 查询全部数据调用ranksDAO里的getAllRanks配置public List<Ranks> getAllRanks();// 按照Ranks类里面的字段名称精确查询调用ranksDAO里的getRanksByCond配置public List<Ranks> getRanksByCond(Ranks ranks);// 按照Ranks类里面的字段名称模糊查询调用ranksDAO里的getRanksByLike配置public List<Ranks> getRanksByLike(Ranks ranks);// 按主键查询表返回单一的Ranks实例调用ranksDAO里的getRanksById配置public Ranks getRanksById(String ranksid); }

1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162

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