基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL的智能菜谱推荐管理体系

作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI等，“文末源码”。
  专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码
  

体系展示

基于SpringBoot+Vue的智能菜谱推荐管理体系【附源码文档】、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
  

择要

  本文拟采用java技术和Springboot 搭建体系框架，配景使用MySQL数据库进行信息管理，计划开发的智能菜谱推荐体系。通过调研和分析，体系拥有管理员和用户两个脚色，主要具备登录注册、个人信息修改、对用户管理、类型管理、菜谱信息管理、评分信息管理、留言信息、体系管理等功能进行操纵。将纸质管理有效实现为在线管理，极大提高工作效率。智能菜谱推荐体系综合网络空间开发计划要求。目的是将传统管理方式转换为在网上管理，完成智能菜谱推荐管理的方便快捷、安全性高、生意业务规范做了保障，目的明确。智能菜谱推荐体系可以将功能划分为管理员功能和用户功能。
前台界面

配景界面

研究意义

  近些年来，随着科技的飞速发展，互联网的普及逐渐延伸到各行各业中，给人们生存带来了非常的便利，智能菜谱推荐体系利用计算机网络实现信息化管理，使整个智能菜谱推荐管理的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用计算机技术计划并开发的智能菜谱推荐体系，主要是为菜谱推荐提供服务。使得的用户可依据、时间、地点大概其他特定条件，筛选出符合的信息，给客户提供更符合实际的合理化建议，再为客户提供服务。本课题的意义在于，用户能通过使用智能菜谱推荐体系，提高用户的工作效率和服务质量，进而提高客户的体验感。测试是为了发现题目，而不是证明程序没有题目。测试是可编写测试用例来描述测试的步骤、预想的界面或效果与实际的差距，来验证程序是否正确。测试的原则有几条，测试须要输入条件和输出结果，订定测试用例来规范测试的步骤，也会得当的推进测试的进度。正常的测试流程是从项目立项开始，就可按需求先写测试用例，与程序开发同步进行，等程序开发完成，测试用例也可同时完成，等程序开发交接到测试时，可直接展开测试工作。
研究目的

  近些年，随着中国经济发展，人民的生存质量逐渐提高，对网络的依赖性越来越高，通过网络处理的事务越来越多。随着智能菜谱推荐管理的常态化，如果依然采用传统的管理方式，将会为工作人员带来巨大的工作量，这将是一个巨大检验，须要投入大量人力开展对智能菜谱推荐信息等相关工作进行管理，单一且反复的操纵容易堕落且不易被察觉，工作人员对此风险并不能完全归避。利用现代信息技术，计划开发一款智能菜谱推荐体系，能够极大的节流人力物力、提高工作效率、低落工作成本。相比于国内，国外的线上管理体系建设比较早，在上世纪就已经很先辈，但受七十年代的经济危机影响，导致部分国家发展迟钝，但也有些发达国家走群众路线，全面发展网络技术。 在国内，线下管理体系已经特殊完善，它基于计算机技术，让体系具有信息化、科学化、主动化等特性。在计算机的辅助下，国内该类体系可使管理者提高信息的复用率，对数据的处理、备份等方面也有了显著的效率提升，这种有效的工作可使管理者能更快的做好决定，也实现了“无纸化”的信息管理方式。由于其功能特殊完善，也导致体系比较巨大，以是在了解该类体系的功能、操纵后，决定开发一款智能菜谱推荐体系，它的功能小，但是操纵简单、快速、正确的特点，也表现了计划它的意义。
文档目次

1 绪论
  1.1 研究配景
  1.2 研究意义
  1.3 研究现状
  1.4 研究内容
2 相关技术
  2.1Java语言
  2.2 B/S结构介绍
  2.3 MySQL数据库介绍
  2.4 SpringBoot框架介绍
  2.5 Vue框架介绍
3 体系分析
  3.1 体系可行性分析
    3.1.1 技术可行性分析
    3.1.2 经济可行性分析
    3.1.3 操纵可行性分析
  3.2 体系性能分析
    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 体系流程分析
    3.3.1 操纵流程分析
    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 体系功能分析
4 体系计划
  4.1 体系概要计划
  4.2 体系功能结构计划
  4.3 数据库计划
    4.3.1 数据库E-R图计划
    4.3.2 数据库表结构计划
5 体系实现
  5.1 前台功能实现
  5.2 配景功能实现
6 体系测试
  6.1 测试目的及方法
  6.2 体系功能测试
    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

1. package com.controller;
3. import java.math.BigDecimal;
4. import java.text.SimpleDateFormat;
5. import java.text.ParseException;
6. import java.util.ArrayList;
7. import java.util.Arrays;
8. import java.util.Calendar;
9. import java.util.Map;
10. import java.util.HashMap;
11. import java.util.Iterator;
12. import java.util.Date;
13. import java.util.List;
14. import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
16. import com.utils.ValidatorUtils;
17. import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
18. import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
19. import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
20. import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;
21. import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
22. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
23. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
24. import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
25. import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
26. import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
27. import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
28. import com.annotation.IgnoreAuth;
30. import com.entity.CaishileixingEntity;
31. import com.entity.view.CaishileixingView;
33. import com.service.CaishileixingService;
34. import com.service.TokenService;
35. import com.utils.PageUtils;
36. import com.utils.R;
37. import com.utils.MD5Util;
38. import com.utils.MPUtil;
39. import com.utils.CommonUtil;
40. import java.io.IOException;
42. @RestController
43. @RequestMapping("/caishileixing")
44. public class CaishileixingController {
45.     @Autowired
46.     private CaishileixingService caishileixingService;
49.    
52.     /**
53.      * 后端列表
54.      */
55.     @RequestMapping("/page")
56.     public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,CaishileixingEntity caishileixing,
57.                 HttpServletRequest request){
58.         EntityWrapper<CaishileixingEntity> ew = new EntityWrapper<CaishileixingEntity>();
60.                 PageUtils page = caishileixingService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, caishileixing), params), params));
62.         return R.ok().put("data", page);
63.     }
64.    
65.     /**
66.      * 前端列表
67.      */
68.         @IgnoreAuth
69.     @RequestMapping("/list")
70.     public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,CaishileixingEntity caishileixing,
71.                 HttpServletRequest request){
72.         EntityWrapper<CaishileixingEntity> ew = new EntityWrapper<CaishileixingEntity>();
74.                 PageUtils page = caishileixingService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, caishileixing), params), params));
75.         return R.ok().put("data", page);
76.     }
78.         /**
79.      * 列表
80.      */
81.     @RequestMapping("/lists")
82.     public R list( CaishileixingEntity caishileixing){
83.                EntityWrapper<CaishileixingEntity> ew = new EntityWrapper<CaishileixingEntity>();
84.               ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( caishileixing, "caishileixing"));
85.         return R.ok().put("data", caishileixingService.selectListView(ew));
86.     }
88.          /**
89.      * 查询
90.      */
91.     @RequestMapping("/query")
92.     public R query(CaishileixingEntity caishileixing){
93.         EntityWrapper< CaishileixingEntity> ew = new EntityWrapper< CaishileixingEntity>();
94.                 ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( caishileixing, "caishileixing"));
95.                 CaishileixingView caishileixingView =  caishileixingService.selectView(ew);
96.                 return R.ok("查询菜式类型成功").put("data", caishileixingView);
97.     }
98.        
99.     /**
100.      * 后端详情
101.      */
102.     @RequestMapping("/info/{id}")
103.     public R info(@PathVariable("id") Long id){
104.         CaishileixingEntity caishileixing = caishileixingService.selectById(id);
105.         return R.ok().put("data", caishileixing);
106.     }
108.     /**
109.      * 前端详情
110.      */
111.         @IgnoreAuth
112.     @RequestMapping("/detail/{id}")
113.     public R detail(@PathVariable("id") Long id){
114.         CaishileixingEntity caishileixing = caishileixingService.selectById(id);
115.         return R.ok().put("data", caishileixing);
116.     }
117.    
121.     /**
122.      * 后端保存
123.      */
124.     @RequestMapping("/save")
125.     public R save(@RequestBody CaishileixingEntity caishileixing, HttpServletRequest request){
126.             caishileixing.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
127.             //ValidatorUtils.validateEntity(caishileixing);
128.         caishileixingService.insert(caishileixing);
129.         return R.ok();
130.     }
131.    
132.     /**
133.      * 前端保存
134.      */
135.     @RequestMapping("/add")
136.     public R add(@RequestBody CaishileixingEntity caishileixing, HttpServletRequest request){
137.             caishileixing.setId(new Date().getTime()+new Double(Math.floor(Math.random()*1000)).longValue());
138.             //ValidatorUtils.validateEntity(caishileixing);
139.         caishileixingService.insert(caishileixing);
140.         return R.ok();
141.     }
145.     /**
146.      * 修改
147.      */
148.     @RequestMapping("/update")
149.     @Transactional
150.     public R update(@RequestBody CaishileixingEntity caishileixing, HttpServletRequest request){
151.         //ValidatorUtils.validateEntity(caishileixing);
152.         caishileixingService.updateById(caishileixing);//全部更新
153.         return R.ok();
154.     }
157.    
159.     /**
160.      * 删除
161.      */
162.     @RequestMapping("/delete")
163.     public R delete(@RequestBody Long[] ids){
164.         caishileixingService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
165.         return R.ok();
166.     }
167.    
170. }

复制代码

总结

  本体系采用Java作为后端开发语言，结合SpringBoot框架构建高效稳固的服务器环境，前端则利用Vue.js框架打造用户友好的交互界面，数据库选用MySQL实现数据的存储与管理。该体系旨在为用户提供个性化的智能菜谱推荐服务，通过分析用户偏好、食材库存及营养需求，主动匹配并推荐适宜的菜谱，同时支持菜谱管理、食材管理、用户康健数据分析等功能，形成一套全面的智能菜谱推荐管理体系。
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