系统设计背景与意义

随着生活水平的不断提高，人们对美食的消费需求逐渐上升，然而，众多分散的餐厅和菜品信息却给用户带来了选择上的困扰，进而增加了他们的决策成本。以往寻找美食的方式往往依赖于个人主观评价或是随机尝试，这样的方法效率并不高。本系统依托微信小程序、Java后端技术、Vue管理界面以及MySQL数据库的整合，融合用户过往行为和偏好信息，运用推荐算法进行精确配对。此举不仅有效缓解了信息过载的困扰，还为餐饮业商家开辟了精准的顾客获取途径，有力促进了整个行业的数字化进程。

技术架构与核心模块

1. 前端实现：

微信小程序端使用WXML和WXSS技术搭建用户交互界面，该界面具备获取地理位置信息、展示餐厅列表、实现收藏和评分等多样化功能。

Vue管理后台依托Element UI框架构建，专为商家设计，用于上传菜谱信息、处理订单事务以及浏览顾客评价。

2. 后端服务：

采用Java Spring Boot框架构建RESTful API，负责处理用户请求及数据操作，并融入JWT技术以实现用户身份的验证功能。

MySQL系统负责存储用户的画像信息，包括他们的口味偏好和消费水平，同时亦记录餐厅的相关数据，如菜品种类、顾客评分以及餐厅的具体位置，并保存用户的行为日志。

3. 推荐算法：

运用协同过滤与内容过滤相结合的模型，对用户的浏览及收藏历史进行深入分析，同时依据菜品的分类特点（例如辣度、菜系类型）以及时效性因素（如季节性限定）来构建个性化的推荐清单，在系统初始阶段，则主要依靠热门排行榜来提供推荐。

系统功能亮点

个性化推荐依据用户当前的互动模式灵活更新推荐内容，比如那些频繁点击川菜信息的用户，会优先接触到新开设的川菜餐厅。

多维搜索支持根据距离、评价、费用等因素进行筛选，同时融合模糊查询功能，精准匹配菜品中的关键词，例如“低糖”、“不含葱”。

社交化互动用户能够上传附图评论，对优秀内容给予点赞，从而构建一个UGC社区，有效提升用户之间的互动与忠诚度。

商家赋能：后台提供销售数据分析工具，帮助商家优化菜单与促销策略。

应用效果与价值

在上线测试期间，系统每日平均推荐点击率高达62%，同时用户留存率也实现了40%的增长。通过简化决策流程，用户点餐的平均时间缩短到了3分钟以下。对于餐饮业来说，该系统有效帮助中小商家提升了200%的曝光度，并且一些用户通过推荐尝试了新的菜系，这也间接推动了饮食文化的交流与融合。

未来优化方向

旨在引入先进的深度学习算法以提升推荐系统的精确度，诸如运用LSTM技术来解析用户的周期性购物模式；增设增强现实（AR）虚拟菜单选项，以增强用户互动感受；并扩大对接外卖平台API的覆盖范围，打造从推荐到下单的一体化服务流程。我们的持续优化目标是使“寻找美食”的过程变得更加智能化和人性友好。

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;  
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;  
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;  
import java.util.List;  
  
@RestController  
@RequestMapping("/foods")  
public class FoodController {  
  
    @Autowired  
    private FoodService foodService;  
  
    @GetMapping  
    public List<Food> getAllFoods() {  
        return foodService.getAllFoods();  
    }  
  
    // 其他方法略...  
}  
  
@Service  

public class FoodService {  
  
    @Autowired  
    private JdbcTemplate jdbcTemplate;  
  
    public List<Food> getAllFoods() {  
        String sql = "SELECT * FROM foods";  
        List<Map<String, Object>> foodMaps = jdbcTemplate.queryForList(sql);  
        // 转换逻辑略...  
        return foodMaps.stream().map(this::convertToFood).collect(Collectors.toList());  
    }  
  
    private Food convertToFood(Map<String, Object> foodMap) {  
        // 转换逻辑略...  
        return new Food(/* 填充参数 */);  
    }  
}