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目录 摘要 Abstract 专用术语注释表 第一章 绪论 1.1 课题研究背景 1.2 国内外研究现状 1.2.1 点餐系统研究现状 1.2.2 推荐系统研究现状 1.3 本文的研究目标和内容 1.4 论文组织结构 第二章 系统相关技术概述 2.1 餐饮平台开发相关技术 2.1.1 微信小程序 2.1.2 uni-app 框架 2.1.3 SpringBoot 框架 2.1.4 数据库 2.2 推荐系统相关技术 2.2.1 基于内容的推荐算法 2.2.2 基于近邻的协同过滤算法 2.2.3 基于关联规则的推荐算法 2.3 本章小结 第三章 基于协同过滤的混合推荐算法 3.1 基于物品的协同过滤算法 3.2 基于关联规则的推荐算法 3.3 基于内容的推荐算法 3.4 混合推荐算法 3.5 测试与分析 3.6 本章小结 第四章 系统设计与实现 4.1 系统架构设计 4.2 功能模块设计 4.2.1 移动端功能模块设计 4.2.2 网络端功能模块设计 4.2.3 推荐系统功能模块设计 4.2.4 服务器端功能模块设计 4.3 数据库结构设计 4.4 系统实现 ......

1.前后端分离  后端用ssm  数据库用 mysql   前端框架（随意） 2.前端数据可以通过后端进行修改， 3.产品资料下载需要会员才可以， 4.产品分类：主要分为手机、笔记本、台式机配件 5.然后可以进行价位筛选

基于springboot的服装搭配推荐系统: 详细介绍：https://blog.csdn.net/qq_2537071370/article/details/124171084 基于天气服装搭配推荐系统为用户提供未来一周的天气预报情况，并根据预报天气和用户现有的服装进行着装搭配，以及显示未来6小时精确温度数据为用户提供更精确的天气信息便于用户在出行前对自己的着装进行调整，每日用户可以根据自己当日对系统推荐的着装搭配舒适度进行反馈，系统将根据用户的反馈对用户着装的保暖系数进行相应调整，通过多次的反馈和调整形成对用户着装的个体化和精确化的推荐。 本系统可以为用户提供以下服务： 1.未来五天的天气信息显示； 2.未来六小时内天气温度情况显示； 3.用户个人衣帽间衣物数据存储； 4.根据天气预报信息和用户衣物数据进行出行着装搭配推荐； 5.接收用户每日反馈情况对服装保暖系数进行个体化调整。

推荐系统遇上深度学习（二十六）--知识图谱与推荐系统结合之DKN模型原理及实现 深度学习原理.pdf