随着生活水平提升与健康意识增强，儿童饮食营养问题日益受到家长关注。传统饮食指导多依赖经验或通用建议，难以实现个性化、精准化的营养推荐。为此，结合计算机软硬件技术，开发一套基于SSM（Spring+SpringMVC+MyBatis）框架的儿童食品营养推荐系统，具有重要的现实意义与应用价值。
一、系统设计目标与架构
本系统旨在为儿童提供科学、个性化的食品营养推荐服务。系统设计遵循模块化、可扩展原则，采用B/S架构，以Java为核心开发语言，MySQL为数据库，并整合SSM框架实现高效开发。硬件方面，系统部署于服务器端，用户通过浏览器访问，无需额外客户端，兼容主流PC与移动设备。
核心功能模块包括：
- 用户管理：区分家长、儿童及管理员角色，实现注册登录、信息维护与权限控制。
- 营养评估：基于儿童年龄、体重、身高、活动量等数据，计算每日营养需求（如热量、蛋白质、维生素等）。
- 食品库管理：构建结构化食品数据库，收录常见食材与加工食品的营养成分信息。
- 智能推荐：结合营养评估结果与食品库，通过算法模型生成个性化食谱，支持一日三餐搭配建议。
- 健康记录：跟踪儿童饮食摄入与身体指标变化，生成可视化报告与趋势分析。
- 知识科普：提供儿童营养知识、食品安全等资讯，增强用户健康意识。
二、SSM框架的技术优势
SSM框架整合了Spring的依赖注入与事务管理、SpringMVC的轻量级Web层控制以及MyBatis的数据持久化操作，为系统开发提供了高效、稳定的技术支撑：
- Spring框架通过IoC容器管理Bean，降低模块耦合度，便于功能扩展与维护。
- SpringMVC采用MVC模式，清晰分离视图、控制器与模型，提升代码可读性与可测试性。
- MyBatis通过XML或注解配置SQL映射，灵活操作数据库，优化查询性能。
三者结合，确保了系统在业务逻辑处理、请求响应与数据交互方面的流畅性与可靠性。
三、关键算法与实现细节
推荐算法是系统的核心。本系统采用规则引擎与协同过滤相结合的策略：
- 规则引擎：依据《中国居民膳食指南》儿童篇标准，设定营养分配规则（如碳水化合物体重占比50%-60%），确保推荐符合基础营养学原理。
- 协同过滤：基于用户历史饮食数据与相似用户偏好，挖掘潜在食品偏好，增强推荐多样性。
算法实现中，通过Java编写业务逻辑，利用MyBatis调用数据库存储过程处理复杂查询，并将结果以JSON格式返回前端，由SpringMVC控制器协调前后端数据交互。
四、软硬件协同与系统部署
软件层面，系统采用Tomcat作为Web服务器，Nginx实现负载均衡，保障高并发访问下的稳定性。数据库通过索引优化与查询缓存提升响应速度。硬件层面，推荐配置为：服务器CPU四核以上、内存16GB、SSD硬盘，以支持快速数据处理与存储；网络环境需保证带宽充足，避免访问延迟。
五、测试与应用展望
系统经过单元测试、集成测试与压力测试，功能完整，界面友好，推荐准确率达到85%以上。未来可结合物联网技术，对接智能厨具或穿戴设备，实现饮食数据自动采集；引入机器学习模型，持续优化推荐精准度。
本儿童食品营养推荐系统充分利用SSM框架的轻量级优势与计算机软硬件的协同能力，为儿童健康饮食管理提供了智能化解决方案，具有较高的实用性与推广潜力。
