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1、项目介绍及开发技术

1.1 项目介绍

1.2 开发技术

2、系统功能设计结构图

3、功能截图

3.1 前台功能

3.2 后台功能

4、关键代码

4.1 YonghuController.java

4.2 UsersController.java

5、论文目录结构

6、源码获取

1、项目介绍及开发技术

1.1 项目介绍

本项目是一个基于Hadoop的健康饮食推荐系统，旨在为用户提供个性化的健康饮食信息。系统前端采用Vue.js和Element UI构建，能实现流畅的用户交互和美观的界面展示，通过RESTful API与后端通信，确保数据传输高效安全。后端基于Spring Boot框架，结合Mybatis和MySQL数据库存储用户信息、饮食记录等结构化数据。同时引入Hadoop生态系统，利用MapReduce进行分布式计算，HDFS进行分布式存储，处理大规模营养数据集。还使用Python爬虫从互联网获取最新健康营养数据，并导入Hadoop集群进行预处理和分析。

为进一步提升系统的推荐精准度和用户体验，推荐引入协同过滤算法。协同过滤算法是一种著名且常用的推荐算法，基于对用户历史行为数据的挖掘发现用户喜好偏向，进而预测用户可能喜好的菜品进行推荐，常见的“猜你喜欢”“收藏了该菜品的人也喜欢”等功能就是其应用体现。

1.2 开发技术

基于Hadoop的健康饮食推荐系统融合了多种先进技术，以实现高效的数据处理、精准的推荐服务和良好的用户体验。前端采用Vue.js技术，它具有轻量级、易于上手和高效的双向数据绑定机制，能快速响应用户交互，为用户提供流畅的使用体验。借助Element UI组件库，系统实现了丰富的用户界面设计，涵盖数据表格、图表展示和表单验证等功能，确保用户可以直观地浏览和操作健康饮食信息。前端与后端通过RESTful API进行通信，保障数据传输的安全性和高效性。后端基于Spring Boot框架，结合Mybatis实现数据持久化层。使用MySQL数据库存储用户信息、饮食记录和推荐结果等结构化数据。Hadoop生态系统被引入用于处理大规模营养数据集，通过MapReduce进行分布式计算，利用HDFS进行分布式存储，确保系统的高可用性和扩展性。Python爬虫技术用于从互联网获取最新的健康饮食影院数据，并将其导入Hadoop集群进行预处理和分析。后端服务通过RESTful API接口与前端交互，提供个性化推荐算法，根据用户的饮食偏好推荐菜品信息。整个系统设计注重模块化和解耦，保证各组件之间的独立性和可维护性。

。

序号	技术名称	类型	版本/备注	用途描述
1	Python	编程语言	Python 3.7.7	广泛用于Web开发、数据科学、AI等领域
2	Django	Web框架	Django2.0	高级Web框架，用于快速开发Web应用
3	Flask	Web框架	Flask2.0.0	轻量级Web框架，适合小型项目
4	Scrapy	爬虫框架	Scrapy2.9.0	用于编写爬虫程序，快速抓取网页数据
5	Hadoop	大数据处理		分布式存储和计算框架，适合大数据存储和处理
6	Spark	大数据处理	pyspark3.3.2	快速、通用的集群计算系统
7	MySQL	数据库	MySQL5.7+	关系型数据库，用于存储和管理数据
8	Navicat	数据库管理工具	Navicat11+	数据库管理和开发工具，支持多种数据库
9	DataGrip	数据库管理工具		强大的数据库管理工具，支持多种数据库
10	PyCharm	开发环境	Pycharm2021	Python IDE，提供代码编辑、调试等功能
11	VSCode	开发环境	VSCode1.15.1	轻量级但功能强大的代码编辑器
12	Node.js	服务器端JS环境	Node 14.15.0	用于构建高性能的服务器端和网络应用

2、系统功能设计结构图

本健康饮食推荐系统功能模块图清晰勾勒出“管理-服务-互动”三大主线：管理员端以营养成份管理、菜品信息管理、类型管理为核心，构建并维护菜品与营养数据库，确保推荐内容科学权威；同时通过用户管理、论坛分类管理、消息推送与反馈建议，实现平台秩序管控与双向沟通。用户端则以饮食记录管理为入口，结合菜品信息数据获得个性化推荐，并在社区交流模块中分享心得、参与讨论，形成记录-反馈-优化的闭环；辅以消息推送与反馈建议，持续接收健康提醒与系统改进。整体模块设计既保障了饮食推荐的专业性与精准度，又提升了用户粘性与活跃度，打造出集科学营养、个性服务与互动社区于一体的综合健康饮食平台。

图 4-1系统功能结构图

架构图（不同框架）参考展示：

3、功能截图

3.1 前台功能

用户注册与登录模块是系统的核心功能之一。用户通过输入账号和密码进行注册，系统验证账号的唯一性后将用户信息存储在MySQL数据库中。登录时，用户输入账号密码，系统进行校验并生成会话标识符，确保用户后续操作的安全性和连续性。该模块采用简单的加密算法对密码进行处理，保障用户信息安全。如图3-1 所示：

图3-1系统登录页面

用户个人信息管理模块允许用户查看和编辑个人资料，如姓名、性别、年龄等基本信息。用户登录后可进入个人信息页面，修改并保存更新后的信息。系统提供友好的用户界面，简化用户操作流程，提升用户体验。如图3-2 所示：

图3-2首页界面

用户营养成分页面，用户可查看含食物种类、分量、摄入时间等内容，并可以进行搜索所需的食物的营养成分。如图5-3 所示：

图3-3 用户营养成份页面

用户菜品信息页面的，用户可以获取食品数据（如图片、名称、食材列表）。前端通过RESTful API调用分析结果，以卡片式布局展示菜品详情，支持多维度筛选（如食物名称、类型、食材等），实现数据驱动的菜品信息可视化呈现。如图3-4所示：

图3-4 用户菜品信息页面

用户社区交流页面，用户发布的饮食心得、健康食谱等交流内容，支持按关键词搜索、话题排序。如图3-5所示：

图3-5 用户社区交流页面

用户个性化推荐菜单浏览模块基于用户的饮食记录和个人信息，为用户提供个性化的健康饮食推荐。用户可以选择感兴趣的菜品，获取详细的制作方法和营养成分，方便日常饮食安排。图3-4 用户个性化推荐菜单浏览页面。

图3-6 用户消息推送页面

反馈建议界面，用户可以对系统进行提出改进的意见反馈等信息。如图3-7所示：

图3-7 用户反馈建议页面

3.2 后台功能

管理员用户信息管理模块用于管理员查看和管理所有用户的注册信息。管理员登录后可进入管理后台，查询、添加、删除或修改用户信息。系统提供了便捷的搜索和过滤功能，帮助管理员快速定位特定用户。图3-5 管理员用户信息管理页面。

图3-8 管理员用户信息管理页面

营养成分管理页面，管理员可通过前端页面动态增删改查食品数据，并借助Hadoop的分布式计算能力实时更新营养成分推荐规则，确保用户端数据准确性。如图3-9所示：

图3-9 管理员营养成份页面

菜品类型页面，管理员可通过前端页面直观管理菜品标签（如“素食”“低糖”）。如图3-10所示：

图3-10 管理员菜品类型页面

管理员可通过前端页面增删改查菜品信息，借助MapReduce任务同步更新菜品库至推荐引擎，并利用Hadoop的容错机制保障数据一致性，确保用户端菜品推荐准确无误。如图3-11所示：

图3-11 管理员菜品信息页面

管理员可通过饮食记录界面查看用户的饮食记录信息，并为用户的消息推送提供基础数据参考。如图5-12所示：

图3-12 管理员饮食记录页面

管理员社区交流页面，管理员可批量处理用户举报数据，并通过前端页面执行内容审核、话题管理操作，确保社区健康交流环境。如图3-13所示：

图3-13 管理员社区交流页面

管理员推荐算法优化模块允许管理员调整和优化个性化推荐算法的参数。管理员可以通过管理后台设置不同的权重和规则，影响推荐结果的精准度。系统提供可视化工具，帮助管理员直观地观察算法效果并进行微调。所有优化操作均记录在日志中，确保算法调整过程的透明性和可控性。图3-14 管理员推荐算法优化页面。

图3-14 管理员推荐算法优化页面

4、关键代码

4.1 YonghuController.java

4.2 UsersController.java

/*** 登录*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/login")public R login(String username, String password, String captcha, HttpServletRequest request) {UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));if(user==null || !user.getPassword().equals(password)) {return R.error("账号或密码不正确");}String token = tokenService.generateToken(user.getId(),username, "users", user.getRole());return R.ok().put("token", token);}/*** 注册*/@IgnoreAuth@PostMapping(value = "/register")public R register(@RequestBody UsersEntity user){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 退出*/@RequestMapping(value = "logout")public R logout(HttpServletRequest request) {request.getSession().invalidate();return R.ok("退出成功");}/*** 密码重置*/@IgnoreAuth@RequestMapping(value = "/resetPass")public R resetPass(String username, HttpServletRequest request){UsersEntity user = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", username));if(user==null) {return R.error("账号不存在");}user.setPassword("123456");userService.update(user,null);return R.ok("密码已重置为：123456");}/*** 列表*/@RequestMapping("/page")public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,UsersEntity user){EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>();PageUtils page = userService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.allLike(ew, user), params), params));return R.ok().put("data", page);}/*** 列表*/@RequestMapping("/list")public R list( UsersEntity user){EntityWrapper<UsersEntity> ew = new EntityWrapper<UsersEntity>();ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( user, "user")); return R.ok().put("data", userService.selectListView(ew));}/*** 信息*/@RequestMapping("/info/{id}")public R info(@PathVariable("id") String id){UsersEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 获取用户的session用户信息*/@RequestMapping("/session")public R getCurrUser(HttpServletRequest request){Long id = (Long)request.getSession().getAttribute("userId");UsersEntity user = userService.selectById(id);return R.ok().put("data", user);}/*** 保存*/@PostMapping("/save")public R save(@RequestBody UsersEntity user){
//    	ValidatorUtils.validateEntity(user);if(userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername())) !=null) {return R.error("用户已存在");}userService.insert(user);return R.ok();}/*** 修改*/@RequestMapping("/update")public R update(@RequestBody UsersEntity user){
//        ValidatorUtils.validateEntity(user);UsersEntity u = userService.selectOne(new EntityWrapper<UsersEntity>().eq("username", user.getUsername()));if(u!=null && u.getId()!=user.getId() && u.getUsername().equals(user.getUsername())) {return R.error("用户名已存在。");}userService.updateById(user);//全部更新return R.ok();}/*** 删除*/@RequestMapping("/delete")public R delete(@RequestBody Long[] ids){userService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));return R.ok();}

5、论文目录结构

1 绪论   1
1.1 研究背景   1
1.2 研究目的意义   1
1.3 国内外研究现状   2
1.3.1 国内研究现状   2
1.3.2 国外研究现状   2
2 相关技术介绍   4
2.1 Spring Boot   4
2.2 Vue.js   4
2.3 MySQL   4
2.4 Element UI   4
2.5 Spring Data JPA   5
2.6 Hadoop   5
2.7 Python 爬虫技术   5
2.8 协同过滤算法   6
3 系统分析   7
3.1 系统用例分析   7
3.2 系统功能需求分析   8
3.3 非功能性需求分析   10
3.4 可行性分析   11
4 系统设计   13
4.1系统功能结构设计图   13
4.2 系统总体设计   13
4.3 数据库设计与实现   14
4.2.1 逻辑结构设计   14
4.2.2 概念结构设计   15
4.4系统功能模块设计   17
4.5算法设计   18
5 系统功能详细实现   20
5.1 数据爬取   20
5.2 用户功能实现   20
5.3 管理员功能实现   25
6 系统测试   29
6.1 测试目的   29
6.2 测试用例   29
6.3 测试结果   30
7 总结与展望   32
7.1 总结   32
7.2 展望   32
参考文献   33
致谢   35