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开题报告内容
研究背景
随着互联网技术的飞速发展,餐饮业正经历着前所未有的变革。传统餐饮模式逐渐向智能化、数字化转型,其中,基于Web的点餐小程序凭借其便捷性、高效性和广泛的用户覆盖,成为了餐饮行业的重要服务形式。然而,在海量美食信息与多样化消费者需求的背景下,如何有效匹配用户偏好,提供个性化的点餐推荐,成为了提升用户体验、增加用户粘性的关键。因此,开发一款能够基于用户行为、偏好及美食信息综合分析,实现精准个性化推荐的Web点餐小程序,不仅符合当前餐饮业的发展趋势,也是提升消费者满意度和商家经营效率的重要途径。
研究意义
本研究的意义在于,一方面,通过个性化推荐技术,能够帮助用户快速发现符合其口味偏好的美食,减少选择困难,提升点餐效率和满意度;另一方面,对于餐饮商家而言,个性化推荐能够精准推送特色菜品,促进菜品销售,增加用户复购率,进而提升整体经营业绩。此外,研究还促进了大数据、人工智能等先进技术在餐饮领域的深度融合与应用,为餐饮行业的数字化转型提供了有力支持。
研究目的
本研究旨在设计并实现一款基于Web的点餐小程序,该系统将集成个性化推荐功能,通过收集并分析用户历史点餐数据、浏览行为、美食评价等多维度信息,构建用户画像,并运用先进的推荐算法(如协同过滤、基于内容的推荐等),为用户提供个性化的美食推荐服务。同时,系统还将包含丰富的美食信息展示、美食类型分类等功能,以满足用户多样化的信息获取需求,进一步提升用户体验。
研究内容
本研究内容主要围绕用户、美食信息及美食类型三大核心要素展开。首先,通过用户注册、登录及点餐行为记录,构建详尽的用户画像,包括用户的基本信息、口味偏好、消费习惯等;其次,收集并整理各类美食信息,包括菜品名称、图片、价格、口味描述、营养成分等,并进行分类管理,形成完善的美食信息库;最后,基于用户画像和美食信息库,设计并实现个性化推荐算法,根据用户的实时需求和历史偏好,智能推荐符合其口味的美食。此外,系统还将提供美食搜索、浏览、评价等功能,丰富用户与美食的互动体验,促进信息的有效传播与利用。
进度安排:
第一阶段:前期准备阶段,2023.10.20-2023.11.24
第二阶段:开题报告阶段,2023.11.25-2023.12.22
第三阶段:初稿撰写阶段,2023.12.23-2024.02.23
第四阶段:定稿确定阶段,2024.02.24-2024.04.19
第五阶段:答辩完成阶段,2024.04.20-2024.05.15
参考文献:
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以上是开题是根据本选题撰写,是项目程序开发之前开题报告内容,后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术+界面为准,可以酌情参考使用开题的内容。要本源码参考请在文末进行获取!!
系统部署环境:
数据库:MySQL 5.7
开发工具:Eclipse或IntelliJ IDEA
运行环境和构建工具:Tomcat 7.0、JDK 1.8、Maven 3.3.9
前端技术:HTML、CSS、JavaScript (JS)、Vue.js:
后端技术:Java、Spring、MyBatis、springboot Maven
开发流程:
- 环境搭建
- 安装JDK 1.8,配置环境变量。
- 安装Maven 3.3.9,用于依赖管理和项目构建。
- 安装Tomcat 7.0,作为应用服务器。
- 安装Eclipse或IntelliJ IDEA作为开发IDE。
- 数据库设计
- 使用MySQL 5.7设计数据库模型。
- 创建数据库表,定义索引以优化查询。
- 编写SQL脚本,用于数据库的初始化和迁移。
- 项目初始化
- 使用Maven创建项目骨架,定义项目结构和依赖。
- 配置pom.xml文件,添加所需的依赖库。
- 后端开发
- 初始化Spring Boot项目,配置应用属性。
- 集成Spring框架,实现依赖注入和事务管理。
- 使用MyBatis作为ORM工具,编写数据访问对象(Mapper)。
- 开发业务逻辑层(Service)和控制层(Controller)
- 前端开发
- 设计前端页面布局,编写HTML和CSS。
- 使用JavaScript或Vue.js实现前端逻辑和动态效果。
- 集成Vue.js框架,构建单页应用(SPA)。