摘要随着人们生活水平的提高和健康饮食意识的增强个性化菜谱推荐需求日益增长。传统的菜谱平台往往缺乏智能化推荐功能用户需要手动搜索和筛选效率低下且难以满足个性化需求。针对这一问题智能菜谱推荐系统通过分析用户饮食习惯、口味偏好和营养需求结合大数据和机器学习技术为用户提供精准的菜谱推荐。系统旨在解决传统菜谱平台的局限性提升用户体验和饮食健康管理水平。关键词智能推荐、菜谱系统、个性化饮食、健康管理、大数据分析。系统采用SpringBoot2作为后端框架结合Vue3实现前后端分离提升开发效率和系统性能。MyBatis-Plus简化数据库操作MySQL8.0提供高效数据存储和查询能力。系统核心功能包括用户画像分析、菜谱智能推荐、营养分析及评价反馈。通过协同过滤算法和内容推荐算法实现菜谱的个性化推送。用户可收藏喜欢的菜谱系统根据行为数据动态调整推荐策略。关键词SpringBoot2、Vue3、MyBatis-Plus、协同过滤、内容推荐。数据表设计用户信息数据表用户注册及登录过程中系统自动生成用户唯一标识记录用户基本信息和饮食偏好。用户ID是该表的主键存储用户相关属性内容结构表如表3-1所示。字段名数据类型说明user_idBIGINT用户唯一标识主键usernameVARCHAR(50)用户昵称password_hashVARCHAR(64)密码哈希值emailVARCHAR(50)用户邮箱dietary_preferenceVARCHAR(20)饮食偏好如素食、低糖create_timeDATETIME账号创建时间菜谱信息数据表菜谱数据由管理员或用户上传包含菜品名称、制作步骤及营养信息。菜谱ID是该表的主键结构表如表3-2所示。字段名数据类型说明recipe_idBIGINT菜谱唯一标识主键titleVARCHAR(100)菜谱名称ingredientsTEXT食材列表JSON格式stepsTEXT制作步骤cooking_timeINT预估烹饪时间分钟calorieINT卡路里含量千卡categoryVARCHAR(30)菜谱分类如中式、西式用户行为数据表记录用户对菜谱的浏览、收藏及评分行为用于优化推荐算法。行为ID是该表的主键结构表如表3-3所示。字段名数据类型说明behavior_idBIGINT行为记录唯一标识主键user_idBIGINT关联用户IDrecipe_idBIGINT关联菜谱IDaction_typeVARCHAR(20)行为类型如浏览、收藏、评分ratingTINYINT用户评分1-5分action_timeDATETIME行为发生时间博主介绍博主简介 ❤计算机在读硕士 | CSDN 专业博客 | Java 技术布道者 ❤深耕实验室一线痴迷 SpringBoot 与前后端分离架构累计原创技术博文 200 篇 ❤手把手指导毕业设计 1000 项GitHub 开源仓库 star5k。系统介绍直接拿走意外获得200多套代码需要的滴我Java Web 智能菜谱推荐系统系统源码-SpringBoot2Vue3MyBatis-PlusMySQL8.0【含文档】可提供说明文档通过AIGC功能参考截图系统架构参考视频演示请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我网名和签名项目案例参考