基于springboot框架在线美食推荐系统设计与开发 java实现个性化美食/食谱推荐系统 排行榜、爬虫、数据分析 基于流行度热点推荐、基于协同过滤算法推荐、平均加权混合推荐 大数据 深度学习 机器学习OnlineFoodRecommend

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

IDEA，jdk1.8，mysql5.5及以上版本，navicat数据库管理工具，springboot（spring+springmvc+mybatis）开发框架，thymeleaf模板渲染引擎，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，kindeditor富文本框组件，echarts可视化图表组件等。

2、实现功能

用户首页：http://localhost:8080/
管理员首页：http://localhost:8080/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin

用户功能：登录、注册、忘记密码、修改个人信息、修改个人密码、美食搜索、美食排行榜、美食分类、为你推荐、可能喜欢推荐、热门推荐、美食收藏、美食评分、美食点赞、美食评论、退出登录等；

管理员功能：登录、可视化、修改个人信息、修改个人密码、美食类型管理、美食管理、用户管理、收藏美食管理、评分美食管理、点赞美食管理、评论美食管理、管理员管理、退出登录等。

为你推荐：
用户没有登录，采用热门推荐，推荐评分高的美食和收藏量多的美食；
用户已经登录，采用基于用户的协同过滤推荐算法（评分数据）和基于物品的协同过滤推荐算法（收藏数据）进行平均加权混合推荐，
如果平均加权混合推荐没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性造成没有推荐结果），
采用热门推荐，推荐评分高的美食和收藏量多的美食，同时过滤当前登录用户已经评分、收藏的美食。

可能喜欢：
推荐与当前美食相同类型的点赞量多的美食，同时过滤当前登录用户已经浏览的美食。

数据分析：饼状图、折线图、词云图。

美食数据来源：爬取美食天下网站美食数据。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。