本系统则是基于用户的偏好、浏览记录等，运用协同过滤、内容过滤或混合算法，为用户精准推荐可能感兴趣的信息。协同过滤算法通过分析用户之间的相似性，找到具有相似品味的用户群体，从而推荐他们喜欢的数据。内容过滤算法则侧重于分析数据的属性和特征，将与用户以往喜欢的信息在内容上相似的数据推荐给用户,为了实现这一系统，需要进行多方面的工作。首先是数据收集与预处理，收集大量的数据，并对其进行清洗和特征提取。

该系统基于SpringBoot+Vue+SpringCloud微服务架构开发，包含用户、跑腿员、管理员三个核心角色，集成在线支付功能，实现校园内代取快递、代买物品、代办事务等跑腿服务的数字化管理。

Python语言Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言，其设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Flask框架Flask 是一个轻量级的 Web 框架，使用 Python 语言编写，较其他同类型框架更为灵活、轻便且容易上手，小型团队在短时间内就可以完成功能丰富的中小型网站或 Web 服务

通过人工方法对美食菜单、美食痕迹、美食动态、成都美食、美食店铺等进行集中管理会形成检索、更改和维护等较为麻烦的管理问题，同时由于广大用户对网络技术的需求也日益高涨，于是信息技术也需要继续开展全新的改革以满足时代的需求。根据此问题，研发一套微信小程序的成都美食分享系统，既能够大大提高信息的检索、变更与维护的工作效率，也能够方便微信小程序的管理运用，从而减少信息管理成本，提高效率。

采用B/S架构实现浏览器端统一访问，解决传统C/S架构需安装客户端的痛点。后端使用Spring Boot框架集中处理业务逻辑，前端基于Vue.js+Element UI构建组件化界面，降低跨平台适配开发成本。本系统基于B/S结构模式，采用idea开发环境，Java语言，建模工具Visio，以及关系型数据库MySQL。系统采用前后端分离的模式进行开发。前端开发负责页面的编写及数据的渲染。后端开发负责

1、Python语言：Python是一种广泛使用的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能而闻名。Python拥有丰富的标准库和第三方库，可以满足各种开发需求。在本系统中，我们选择Python作为后端开发语言，主要考虑到其高效性和易用性。Python的动态类型检查和自动内存管理使得开发过程更加顺畅，减少了代码量和出错概率。Python社区活跃，有大量的开源项目和教程可以参考，有助于解决开发中遇

LSTM算法：LSTM（长短期记忆网络）是一种深度学习算法，特别适合处理序列数据。在酒店评论情感分析中，LSTM能够捕捉文本中的长期依赖关系，精准识别情感倾向，有效提升情感分析的准确性和鲁棒性。Django框架：Django是一个开放源代码的Web应用框架，采用MTV（Model-Template-View）设计模式。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本系统中，我们选择Django框架来实现后端

LSTM算法：LSTM（长短期记忆网络）是一种深度学习算法，特别适合处理序列数据。在酒店评论情感分析中，LSTM能够捕捉文本中的长期依赖关系，精准识别情感倾向，有效提升情感分析的准确性和鲁棒性。Django框架：Django是一个开放源代码的Web应用框架，采用MTV（Model-Template-View）设计模式。它鼓励快速开发和干净、实用的设计。在本系统中，我们选择Django框架来实现后端

本科毕业设计选题答辩全过程文档管理系统基于SpringBoot、Vue和SpringCloud微服务分布式架构开发，旨在实现高校毕业设计选题与答辩流程的数字化、智能化管理。系统采用前后端分离设计，后端基于SpringBoot框架构建多模块微服务，前端使用Vue.js实现动态交互界面，通过SpringCloud实现服务注册、负载均衡和分布式协同，提升系统的可扩展性和稳定性。系统功能覆盖选题申报、审核

该平台基于SpringBoot+Vue+SpringCloud微服务分布式架构，设计四个核心角色模块，实现校园场景下的全流程数字化服务整合。系统采用前后端分离与模块化设计，满足高并发、可扩展的校园服务需求。技术架构后端采用SpringBoot 2.7+SpringCloud Alibaba微服务体系，通过Nacos实现服务注册发现，Sentinel完成流量控制，OpenFeign处理服务间调用。前