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基于协同过滤推荐算法的食品推荐系统

news 2024/9/21 19:20:11

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。

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系统展示

【2025最新】基于协同过滤推荐算法+Java+SpringBoot+Vue+MySQL的食品推荐系统，前后端分离。

开发语言：Java
数据库：MySQL
技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven

前台界面

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后台界面

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摘要

本文研究并开发了一款基于协同过滤推荐算法的食品推荐系统。该系统通过收集用户的食品偏好、口味习惯及历史消费数据，利用协同过滤算法实现个性化食品推荐。该系统旨在提升用户体验，解决传统食品推荐方式缺乏个性化和精准性的问题，同时为食品商家提供有价值的市场信息和营销策略建议。

研究意义

研究基于协同过滤推荐算法的食品推荐系统具有重要意义。首先，它符合时代发展的趋势，提高了信息获取和处理的效率，解决了信息过载带来的烦恼。其次，该系统通过主动推荐用户可能感兴趣的食品，增强了用户体验，提升了生活质量。最后，该系统在商业领域能够刺激用户的消费行为，促进市场经济的发展，为食品商家带来经济利益。

研究目的

本研究的主要目的是开发一款基于协同过滤算法的食品推荐系统，通过智能化的推荐算法为用户提供个性化的食品推荐服务。具体目的包括：1）收集并分析用户的食品喜好和购买行为，构建用户画像；2）设计并实现高效的协同过滤算法，满足个性化推荐需求；3）优化推荐结果的多样性和新颖性，避免信息茧房效应；4）确保系统的稳定性和可靠性，保护用户信息的安全性和隐私。

文档目录

1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析

代码

import java.util.*;  public class CollaborativeFiltering {  // 假设使用HashMap来存储评分，其中key是用户ID和物品ID的组合，value是评分  // 这里为了简化，我们使用二维数组代替，但注意这不是最灵活的方式  private double[][] ratings;  private int numUsers;  private int numItems;  public CollaborativeFiltering(int numUsers, int numItems) {  this.numUsers = numUsers;  this.numItems = numItems;  ratings = new double[numUsers][numItems];  // 初始化评分矩阵为0（表示未评分）  for (int i = 0; i < numUsers; i++) {  for (int j = 0; j < numItems; j++) {  ratings[i][j] = 0;  }  }  // 示例：填充一些评分  ratings[0][0] = 5;  ratings[0][1] = 3;  ratings[1][0] = 4;  ratings[1][1] = 5;  // ... 可以继续添加更多评分  }  // 计算两个用户之间的余弦相似度  private double cosineSimilarity(int user1, int user2) {  double dotProduct = 0.0;  double normUser1 = 0.0;  double normUser2 = 0.0;  for (int i = 0; i < numItems; i++) {  if (ratings[user1][i] > 0 && ratings[user2][i] > 0) {  dotProduct += ratings[user1][i] * ratings[user2][i];  normUser1 += Math.pow(ratings[user1][i], 2);  normUser2 += Math.pow(ratings[user2][i], 2);  }  }  return dotProduct / (Math.sqrt(normUser1) * Math.sqrt(normUser2));  }  // 生成推荐  public void generateRecommendations(int targetUser) {  double[] similarities = new double[numUsers];  List<Integer> similarUsers = new ArrayList<>();  // 计算目标用户与其他用户的相似度  for (int i = 0; i < numUsers; i++) {  if (i != targetUser) {  similarities[i] = cosineSimilarity(targetUser, i);  if (similarities[i] > 0) { // 只考虑正相似度  similarUsers.add(i);  }  }  }  // 按照相似度排序  Collections.sort(similarUsers, Comparator.comparingDouble(i -> similarities[i]).reversed());  // 推荐过程（简单示例）  for (int similarUser : similarUsers) {  System.out.println("Similar User: " + similarUser);  for (int item = 0; item < numItems; item++) {  if (ratings[targetUser][item] == 0 && ratings[similarUser][item] > 0) {  System.out.println("Recommend Item " + item + " to User " + targetUser + " (Rated by Similar User " + similarUser + " as " + ratings[similarUser][item] + ")");  }  }  // 可以根据需要限制推荐的物品数量  break; // 仅为了示例，实际上你可能想考虑多个相似用户的推荐  }  }  public static void main(String[] args) {  CollaborativeFiltering cf = new CollaborativeFiltering(3, 5); // 假设有3个用户和5个物品  cf.generateRecommendations(0); // 为用户0生成推荐  }  
}