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eclipse或者idea,jdk1.8,mysql5或者mysql8,navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具,tomcat7及以上版本,SSM(spring+springmvc+mybatis)开发框架,thymeleaf模板渲染引擎,html页面,javascript脚本,jquery脚本,echarts.js可视化图表工具,自定义心形评分功能(使用font-awesome心形图标字体)等。
前台用户首页地址:http://localhost:8080/PersonalizedFoodRecSystem/
后台管理员首页地址:http://localhost:8080/PersonalizedFoodRecSystem/admin
管理员账号:admin 管理员密码:admin
前台用户包含:登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索美食、浏览美食、修改信息、密码修改、用户评分、用户收藏、用户评论、用户点赞、个性化推荐等功能;
后台管理员包含:可视化数据分析、美食类型管理、美食管理、用户管理、用户评分管理、用户收藏管理、用户评论管理、用户点赞管理、用户浏览管理、用户偏好管理、管理员管理等。
个性化推荐:
游客(用户未登录):热门推荐(推荐用户偏好较高的美食);
用户(用户已登录):
基于用户的协同过滤推荐算法,根据用户偏好数据;
如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果),采用热门推荐(推荐用户偏好较高的美食)。
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查询当前美食类型下,偏好值较高的美食,同时排除登录用户已有偏好的美食
使用echarts.js组件实现柱状图和饼状图可视化效果。
用户偏好美食Top20:平均偏好值较高的前20个美食。
用户偏好美食类型:有用户偏好的美食中,美食类型的平均偏好值。
美食数据来源:爬取美食天下网站
一、需求分析
主要是分析需要实现的功能、确定开发工具及技术等。例如:前台用户需要有登录、注册、注销、搜索美食、美食评分、个性化推荐等,后台管理员需要有登录、注销、数据统计、用户管理、美食管理、美食类型管理等,个性化推荐使用基于用户的协同过滤推荐算法等。Java开发语言,mysql数据库,ssm开发框架等。
二、数据库设计
数据库设计使用navicat数据库管理工具,可通过sql语句脚本生成数据库表,也可以直接操作新建表设计表等。注意主外键关联设计,例如:评分记录表需要外键关联用户表和美食表。
三、页面设计
使用html、css、javascript等前端技术,自行设计网页,主要以div和table布局。
四、开发框架搭建
SSM开发框架(spring+springmvc+mybatis)搭建,首先是jar包的导入,可以在https://mvnrepository.com/官网(存储jar包的仓库网站)搜索找到对应的jar包下载并导入项目,然后是开发框架配置文件的编写,编写规则主要是通过框架官方文档进行来发。
五、功能开发
首先是进行前台用户首页的开发,其次是美食详情,然后是用户注册、登录等,接着是用户的评分、修改信息等,然后是进行管理员功能的开发,最后是进行前台用户的个性化推荐功能实现。
六、系统测试
主要是进行bug修改,推荐算法测试。
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