springboot+大数据+基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统【内含源码+文档+部署教程】

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技术应用：

1.技术栈：Java+springboot+vue+echarts+大数据

2..数据库mysql

3..eclipse/idea开发工具

本论文研究了一种基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统。当前校园食堂订餐系统面临着订餐效率低、推荐准确度低等问题，为此，该研究提出了一种新的解决方案。

本论文介绍了协同过滤算法的原理和应用。该算法基于用户-物品的评分矩阵，通过寻找相似用户或物品进行推荐。协同过滤算法已经在电子商务和社交媒体等领域取得了较好的效果，本研究将其引入到校园食堂订餐系统中。论文详细描述了校园食堂订餐系统的架构和设计。系统主要分为三个部分：用户信息管理、商品信息管理和推荐算法模块。用户信息管理模块包括用户注册、登录和个人信息管理等功能；商品信息管理模块包括商品分类、添加、删除和修改等功能；推荐算法模块则基于协同过滤算法，根据用户的历史订餐记录和其他用户的行为数据，给用户推荐合适的菜品。实验结果表明，基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统在推荐准确度和用户满意度上较传统系统有显著提升。该系统可以提高校园食堂的订餐效率和推荐准确度，为校园食堂提供了一种全新的订餐模式。

【关键词】订餐系统；协同过滤算法；用户满意度；用户行为

基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统主要有管理员、用户和商家三大功能模块。以下将对这三大模块的作用进行详细的剖析。

基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统的总功能模块设计，通过下面这些模块，用户可以方便地进行菜品选择、订餐预约、订单管理和评价等操作，系统也能提供个性化的菜品推荐和评价互动功能，以提升用户的订餐体验和满意度：整体功能展示如图所示。

在设计过程中，数据库的设计必不可少。合理设计数据表的结构和字段类型，可以提高系统的稳定性和性能。本系统采用 E-R 图进行数据库概念设计。它主要用于描述显示数据类型间的关系。E-R 图包含了实体型、属性和联系三要素。系统整体 E-R 图如图所示。本系统设计的数据表主要包含：用户信息表、商家信息表、管理员信息表、订单表等。

进入前台首页页面点击美食，该模块显示美食的店铺名称、价格及上架时间，如图所示。

在菜品信息推荐栏内，会根据用户的购买量以及点击次数对菜品进行排序，如图所示。

美食模块：包括店名、图片、地址、评分，人均、点评数等操作，如图所示。

可视化大屏：在可视化大屏页面中可以查看菜系、点评、评分、公告、人均消费、美食总数、点评数、美食信息等内容，如图所示。

使用协同过滤算法可以从用户的订餐历史中获取有关他们偏好的数据，并通过对比其他类似用户的历史数据，为用户推荐可能感兴趣的新菜品。这种个性化推荐的方式可以提供更加满意的用餐体验，帮助用户更快地找到满足自己口味偏好的菜品。该系统还具备其他实用功能，如在线支付、评价和评论等。用户可以使用手机或电脑轻松选择菜品并支付，并能看到其他用户对菜品的评价和评论，从而更好地了解各个菜品的口碑和质量。

基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统为校园内的学生提供了方便快捷的订餐方式和个性化推荐服务，帮助他们更好地选择菜品并享受用餐过程。这不仅提高了用户的满意度和体验，也为食堂管理方提供了更好的数据分析和菜品推广的机会。