电商驱动的食品追溯与智能推荐平台设计

本文探讨了"基于电商的食品溯源及推荐平台的设计与实现"这一主题，着重于当前社会对食品安全的高度关注，它已成为消费者、生产者和政府监管机构共同面临的挑战。食品安全问题的解决需要建立有效的食品追溯系统，以确保食品的质量和来源透明，从而提升公众信任度并有效管理潜在风险。 该研究结合了电子商务的便利性，利用Spring Boot和SpringMVC这些流行的Java开发框架，构建一个智能化的解决方案。Spring Boot提供了快速、简洁的初始设置和配置，而SpringMVC则作为模型-视图-控制器架构，有助于组织代码结构和处理用户请求。数据库方面，MySQL作为一个广泛使用的开源关系型数据库，被用于存储和管理食品信息和交易数据。 此外，智能推荐功能也是平台的重要组成部分，它通过分析消费者的购买历史、偏好和行为数据，运用算法进行个性化推荐，帮助用户找到适合他们的食品产品，进一步增强了用户体验和平台的商业价值。Layui作为前端框架，负责界面设计和交互，使得平台易于操作且具有良好的用户体验。 文章的作者任文和郭玉鹏，分别来自山东科技大学计算机科学与工程学院，他们的研究方向包括算法与物联网技术，以及软件工程。他们基于2019年国家级大学生创新创业训练计划项目，针对食品安全问题提出了创新性的技术解决方案，并期待通过这个平台推动食品安全的持续改进。 关键词：食品安全、食品溯源、智能推荐、SpringBoot、Layui。整篇文章的研究成果将发表在《电脑与信息技术》杂志上，具有重要的理论和实践意义，对于推动电商领域食品行业的健康发展具有参考价值。