本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码
系统程序文件列表
开题报告内容
研究背景
随着移动互联网技术的飞速发展，人们的生活方式发生了翻天覆地的变化，尤其是在餐饮消费领域。校园内外，学生们及周边居民对于美食的探索与追求日益增强，但面对琳琅满目的餐饮选择，往往难以快速找到符合个人口味与需求的美食。传统的口碑传播或随机尝试方式已难以满足现代人高效、精准的美食探索需求。因此，开发一款集用户个性化推荐、商家信息展示、菜品类型分类及详细菜品信息于一体的校内外美食推荐系统，成为了解决这一问题的有效途径。该系统旨在通过智能算法分析用户偏好，结合商家提供的丰富菜品信息，为用户量身打造专属的美食探索指南。
研究意义
本项目的研究意义在于，一方面能够极大地提升用户的美食体验，通过精准推荐减少用户在海量信息中筛选的时间成本，帮助用户快速发现心仪的美食；另一方面，对于商家而言，这也是一个有效的宣传平台，能够增加其曝光度，吸引更多潜在顾客，促进餐饮行业的数字化转型与升级。此外，系统的开发还将促进数据分析与人工智能技术在餐饮领域的应用，为相关领域的研究提供实践案例和理论支持。
研究目的
本项目的核心目的在于构建一个高效、智能的校内外美食推荐系统，该系统需实现以下功能：首先，通过用户注册与行为数据分析，建立用户画像，实现个性化美食推荐；其次，为商家提供便捷的入驻与管理平台，展示其独特的菜品与优惠信息；再者，对菜品类型进行科学分类，便于用户根据喜好快速筛选；最后，确保每道菜品都有详尽的信息展示，包括图片、价格、口味描述等，为用户决策提供全面参考。通过这些功能的实现，旨在打造一个连接用户与商家的桥梁，促进双方的高效互动与共赢。
研究内容
本项目的研究内容主要围绕以下几个方面展开：一是用户管理模块，包括用户注册、登录、信息完善及个人偏好设置等功能，为后续个性化推荐奠定基础；二是商家管理模块，涉及商家入驻审核、菜品上传与管理、优惠活动发布等，确保商家信息的真实性与时效性；三是菜品类型与信息管理，通过科学的分类体系与详尽的菜品描述，构建丰富多样的美食数据库；四是美食推荐算法研究，运用协同过滤、内容推荐等先进技术，结合用户历史行为数据，实现精准的美食推荐；五是系统界面设计与用户体验优化，确保系统操作简便、界面友好，提升用户满意度。通过这些研究内容的深入探索与实践，最终形成一个功能完善、用户体验优良的校内外美食推荐系统。
进度安排：
第1-2周： 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；
第3-4周：撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；
第5-7周：根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；
第8-9周：对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；
第10-11周：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；
第12－15周：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。
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！！
系统环境搭建步骤：
1．访问Node.js官网下载并安装适用于Windows的Node.js版本，确保安装过程中包含NPM。安装完成后，通过命令提示符验证Node.js和NPM的安装情况。
2.搭建Vue.js前端开发环境，使用npm或Vue CLI安装Vue.js，并创建Vue项目进行前端开发与本地测试。接着，从MySQL官网下载并安装MySQL Server，设置root用户密码，并可选安装Navicat作为数据库管理工具。
3.配置Navicat连接到本地MySQL数据库。
4.开发Node.js后端，创建项目并安装如Express等所需的npm包，编写后端代码，前端利用Vue.js等前端技术栈实现用户界面和用户交互逻辑；同时，后端使用Node.js等技术实现业务逻辑、数据处理以及与前端的数据交互。并实现与MySQL数据库的连接。
技术栈：
前端：Vue.js、npm、Vue CLI
后端：Node.js、NPM、Express、MySQL
开发工具：Vscode、mysql5.7、Navicat 11
毕设程序界面：
源码、数据库获取↓↓↓↓
标签：Node,Vue,校内外,用户,js,毕业设计,美食,开题 From： https://blog.csdn.net/zhiwen101/article/details/142457375