协同过滤算法美食推荐系统 微信小程序 论文7tr93

协同过滤算法美食推荐系统 微信小程序 论文7tr93

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更新时间:2023-09-23

所属分类:微信小程序

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后端语言+数据库:java/ssm/springboot/mysql

小程序框架:uniapp/vue

开发环境:eclipse/idea/微信开发者

 

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伴随着我国社会的发展,人民生活质量日益提高。于是对各种需求进行规范而严格是十分有必要的,所以许许多多的微信小程序应运而生。此时单靠人力应对这些事务就显得有些力不从心了。所以本论文将设计一套协同过滤算法美食推荐小程序,帮助美食推荐进行美食分类、美食信息、订单信息等繁琐又重复的工作,提高工作效率的同时,也减轻了管理者的压力。
本论文的主要内容包括:
第一,研究分析当下主流的Uni-weixin技术,结合美食推荐日常管理方式,进行协同过滤算法美食推荐小程序的数据库设计,设计协同过滤算法美食推荐小程序功能,并对每个模块进行说明。
第二,陈列说明该微信小程序实现所采用的架构、系统搭建采用的服务器、系统开发环境和使用的工具,以及系统后台采用的数据库。
最后,对微信小程序进行全面测试,主要包括功能测试、查询性能测试、安全性能测试。分析微信小程序存在的不足以及将来改进的方向。
关键词:协同过滤算法美食推荐小程序;
本协同过滤算法美食推荐小程序是为了提高用户查阅信息的效率和管理人员管理信息的工作效率,可以快速存储大量数据,还有信息检索功能,这大大的满足了用户和管理员这二者的需求。操作简单易懂,合理分析各个模块的功能,尽可能优化界面,让用户和管理员能使用环境更好的系统。
对比要实现的功能来分析出用户的需求,可以让用户在线对其进行查看美食信息、购物车、美食资讯等信息,这不仅满足了用户的需求,还大大的节省了时间。因此,管理员对信息进行添加、修改、删除、查看,可以提高管理员的工作效率。

目  录
摘  要    Ⅰ
Abstract    Ⅱ
1 绪  论    1
1.1研究背景    1
1.2 研究意义    1
1.3 研究现状    2
1.4本文组织结构    2
2 技术介绍    3
2.1微信开发者工具    3
2.2小程序目录结构以及框架介绍    5
2.3 SpringBoot框架    5
2.4 Java语言    6
2.5Vue简介    6
2.6 Mysql的特点    6
2.7协同过滤算法简介    6
2.8本章小结    6
3需求分析    7
3.1可行性分析    7
3.1.1经济可行性    7
3.1.2技术可行性    8
3.1.3运营可行性    8
3.1.4法律可行性    8
3.2系统需求分析    8
3.2.1 性能需求    9
3.2.2 安全性需求    9
3.2.3 功能需求    10
3.3本章小结    10
4系统设计    11
4.1系统结构设计    11
4.2系统功能模块设计    11
4.3 数据库设计    12
4.3.1 概念模型设计    12
4.3.2 数据库表结构    12
4.4本章小结    14
5 系统实现    15
5.1系统开发环境以及运行环境    15
5.1.1 系统开发环境    15
5.1.2 系统运行环境    16
5.2协同过滤算法美食推荐小程序的主要功能模块实现    16
5.2.1用户微信端功能的实现    17
5.2.2管理员服务端功能的实现    17
5.2.3本章小结    18
6系统测试    19
6.1 系统测试目的    19
6.2 系统测试环境    19
6.3系统测试用例    19
6.4本章小结    20
结  论    21
参考文献    22
致  谢    23

 

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