温馨提示本人主页置顶文章(点我)开头有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片1. 项目背景与意义随着城市生活节奏的加快和消费水平的提升美食已成为人们日常社交、休闲和出行的重要驱动力。然而面对海量的餐饮信息用户往往难以快速找到符合口味、口碑良好且位置合适的餐厅。传统的美食推荐方式多依赖人工编辑或单一平台的评分存在信息更新滞后、主观性强、覆盖不全等问题。基于SpringBoot的城市美食排行榜网站旨在通过系统化的数据采集、评分聚合和榜单展示为城市居民和游客提供客观、实时、可筛选的美食参考。该网站不仅帮助用户高效决策也为中小餐饮商户提供了流量曝光和口碑管理的数字化窗口具有一定的社会价值和经济价值。2. 系统技术栈本系统采用前后端分离的架构设计后端以SpringBoot为核心框架前端使用Vue.js构建交互界面数据存储采用MySQL关系型数据库并辅以Redis缓存热点数据以提升访问性能。层次技术选型说明后端框架SpringBoot 2.7快速构建RESTful API集成Spring Security与MyBatis-Plus前端框架Vue.js 3 Element Plus组件化开发支持响应式布局与榜单交互数据库MySQL 8.0存储用户、餐厅、评分、评论等核心业务数据缓存Redis缓存热门榜单与验证码降低数据库压力构建工具Maven依赖管理与项目打包接口文档Swagger / Knife4j自动生成在线接口调试文档3. 核心功能模块系统围绕美食排行榜的核心业务划分为用户管理、餐厅管理、评分评论、榜单生成和后台管理五个主要模块。用户模块注册、登录、个人信息维护支持基于JWT的Token鉴权。餐厅模块餐厅信息录入、分类标签、地理位置、营业时间、人均消费等基础数据管理。评分评论模块用户对餐厅进行星级评分和文字评论系统自动聚合平均分与评价数量。榜单模块根据评分、销量、浏览量等维度动态生成城市美食排行榜支持按分类和区域筛选。后台管理模块管理员对餐厅、用户、评论进行审核与下架操作保障内容合规。4. 数据库设计数据库共设计五张核心数据表分别为用户表、餐厅表、分类表、评分表和评论表。以下为餐厅表与评分表的关键字段设计。CREATE TABLE restaurant ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 餐厅名称, category_id BIGINT COMMENT 分类ID, address VARCHAR(255) COMMENT 详细地址, avg_price DECIMAL(10,2) COMMENT 人均消费, avg_score DECIMAL(3,2) DEFAULT 0 COMMENT 平均评分, rating_count INT DEFAULT 0 COMMENT 评分人数, status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 状态1上架 0下架, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE rating ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id BIGINT NOT NULL, restaurant_id BIGINT NOT NULL, score TINYINT NOT NULL COMMENT 1-5星, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, UNIQUE KEY uk_user_restaurant (user_id, restaurant_id) );5. 核心代码实现榜单生成是系统的核心逻辑。以下代码演示了如何根据评分和评分人数计算综合得分并生成排行榜列表。Service public class RankService { Autowired private RestaurantMapper restaurantMapper; /** 生成城市美食排行榜 综合得分 平均分 * 0.7 评分人数归一化值 * 0.3 */ public Listlt;RestaurantVOgt; getRankList(String city, Long categoryId) { Listlt;Restaurantgt; list restaurantMapper.selectByCityAndCategory(city, categoryId); return list.stream() .map(this::toRankVO) .sorted(Comparator.comparing(RestaurantVO::getCompositeScore).reversed()) .collect(Collectors.toList()); } private RestaurantVO toRankVO(Restaurant r) { double scoreWeight r.getAvgScore() * 0.7; double countWeight Math.log10(r.getRatingCount() 1) * 1.5; double composite Math.round((scoreWeight countWeight) * 100) / 100.0; RestaurantVO vo new RestaurantVO(); vo.setId(r.getId()); vo.setName(r.getName()); vo.setAvgScore(r.getAvgScore()); vo.setRatingCount(r.getRatingCount()); vo.setCompositeScore(composite); return vo; } }用户评分接口采用事务控制确保评分写入与餐厅平均分更新保持一致性。以下为评分提交的核心代码。Transactional public void submitRating(Long userId, Long restaurantId, Integer score) { if (score null || score 1 || score 5) { throw new BusinessException(评分必须在1到5之间); } Rating rating new Rating(); rating.setUserId(userId); rating.setRestaurantId(restaurantId); rating.setScore(score); ratingMapper.insertOrUpdate(rating); restaurantMapper.refreshAvgScore(restaurantId); }6. 总结基于SpringBoot的城市美食排行榜网站通过合理的技术选型和模块化设计实现了从数据采集、评分聚合到榜单展示的完整业务闭环。系统在保证功能完整性的同时兼顾了性能与扩展性为后续接入更多城市数据和个性化推荐算法预留了空间。
温馨提示本人主页置顶文章(点我)开头有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片1. 项目背景与意义随着城市生活节奏的加快和消费水平的提升美食已成为人们日常社交、休闲和出行的重要驱动力。然而面对海量的餐饮信息用户往往难以快速找到符合口味、口碑良好且位置合适的餐厅。传统的美食推荐方式多依赖人工编辑或单一平台的评分存在信息更新滞后、主观性强、覆盖不全等问题。基于SpringBoot的城市美食排行榜网站旨在通过系统化的数据采集、评分聚合和榜单展示为城市居民和游客提供客观、实时、可筛选的美食参考。该网站不仅帮助用户高效决策也为中小餐饮商户提供了流量曝光和口碑管理的数字化窗口具有一定的社会价值和经济价值。2. 系统技术栈本系统采用前后端分离的架构设计后端以SpringBoot为核心框架前端使用Vue.js构建交互界面数据存储采用MySQL关系型数据库并辅以Redis缓存热点数据以提升访问性能。层次技术选型说明后端框架SpringBoot 2.7快速构建RESTful API集成Spring Security与MyBatis-Plus前端框架Vue.js 3 Element Plus组件化开发支持响应式布局与榜单交互数据库MySQL 8.0存储用户、餐厅、评分、评论等核心业务数据缓存Redis缓存热门榜单与验证码降低数据库压力构建工具Maven依赖管理与项目打包接口文档Swagger / Knife4j自动生成在线接口调试文档3. 核心功能模块系统围绕美食排行榜的核心业务划分为用户管理、餐厅管理、评分评论、榜单生成和后台管理五个主要模块。用户模块注册、登录、个人信息维护支持基于JWT的Token鉴权。餐厅模块餐厅信息录入、分类标签、地理位置、营业时间、人均消费等基础数据管理。评分评论模块用户对餐厅进行星级评分和文字评论系统自动聚合平均分与评价数量。榜单模块根据评分、销量、浏览量等维度动态生成城市美食排行榜支持按分类和区域筛选。后台管理模块管理员对餐厅、用户、评论进行审核与下架操作保障内容合规。4. 数据库设计数据库共设计五张核心数据表分别为用户表、餐厅表、分类表、评分表和评论表。以下为餐厅表与评分表的关键字段设计。CREATE TABLE restaurant ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT 餐厅名称, category_id BIGINT COMMENT 分类ID, address VARCHAR(255) COMMENT 详细地址, avg_price DECIMAL(10,2) COMMENT 人均消费, avg_score DECIMAL(3,2) DEFAULT 0 COMMENT 平均评分, rating_count INT DEFAULT 0 COMMENT 评分人数, status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT 状态1上架 0下架, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP ); CREATE TABLE rating ( id BIGINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, user_id BIGINT NOT NULL, restaurant_id BIGINT NOT NULL, score TINYINT NOT NULL COMMENT 1-5星, create_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, UNIQUE KEY uk_user_restaurant (user_id, restaurant_id) );5. 核心代码实现榜单生成是系统的核心逻辑。以下代码演示了如何根据评分和评分人数计算综合得分并生成排行榜列表。Service public class RankService { Autowired private RestaurantMapper restaurantMapper; /** 生成城市美食排行榜 综合得分 平均分 * 0.7 评分人数归一化值 * 0.3 */ public Listlt;RestaurantVOgt; getRankList(String city, Long categoryId) { Listlt;Restaurantgt; list restaurantMapper.selectByCityAndCategory(city, categoryId); return list.stream() .map(this::toRankVO) .sorted(Comparator.comparing(RestaurantVO::getCompositeScore).reversed()) .collect(Collectors.toList()); } private RestaurantVO toRankVO(Restaurant r) { double scoreWeight r.getAvgScore() * 0.7; double countWeight Math.log10(r.getRatingCount() 1) * 1.5; double composite Math.round((scoreWeight countWeight) * 100) / 100.0; RestaurantVO vo new RestaurantVO(); vo.setId(r.getId()); vo.setName(r.getName()); vo.setAvgScore(r.getAvgScore()); vo.setRatingCount(r.getRatingCount()); vo.setCompositeScore(composite); return vo; } }用户评分接口采用事务控制确保评分写入与餐厅平均分更新保持一致性。以下为评分提交的核心代码。Transactional public void submitRating(Long userId, Long restaurantId, Integer score) { if (score null || score 1 || score 5) { throw new BusinessException(评分必须在1到5之间); } Rating rating new Rating(); rating.setUserId(userId); rating.setRestaurantId(restaurantId); rating.setScore(score); ratingMapper.insertOrUpdate(rating); restaurantMapper.refreshAvgScore(restaurantId); }6. 总结基于SpringBoot的城市美食排行榜网站通过合理的技术选型和模块化设计实现了从数据采集、评分聚合到榜单展示的完整业务闭环。系统在保证功能完整性的同时兼顾了性能与扩展性为后续接入更多城市数据和个性化推荐算法预留了空间。
