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深入解析:246-基于Django的美食菜谱数据分析推荐系统

深入解析:246-基于Django的美食菜谱数据分析推荐系统

基于Django的美食菜谱数据分析推荐系统:从数据挖掘到智能推荐的完整实现

一个集数据采集、分析、可视化与智能推荐于一体的现代化美食推荐平台

目录

项目概述

本项目是一个基于Django框架开发的美食菜谱数据分析推荐系统,旨在通过数据挖掘和机器学习技术,为用户提供个性化的美食推荐服务。系统集成了用户管理、菜品浏览、收藏管理、评论系统、数据分析、可视化展示和智能推荐等完整功能,为用户打造了一个功能丰富的美食发现平台。

核心价值

功能对比表

功能模块参考项目(笔记本电脑)本项目(美食菜谱)实现状态
用户管理
用户注册登录已完成
个人信息管理已完成
密码修改已完成
用户角色管理已完成
商品管理
商品列表浏览已完成
商品详情查看已完成
商品搜索筛选已完成
商品分类管理已完成
收藏系统
个人收藏管理已完成
收藏数据统计已完成
收藏筛选功能已完成
推荐系统
个性化推荐已完成
推荐理由展示已完成
推荐算法优化已完成
数据分析
基础数据统计已完成
可视化图表已完成
趋势分析已完成
数据大屏已完成
评论系统
评分评论已完成
评论管理已完成
评论统计已完成
管理员功能
用户管理已完成
商品管理已完成
数据管理已完成

技术栈

后端技术

  • 框架:Django 3.1.14
  • 数据库:MySQL (通过PyMySQL连接)
  • 机器学习:scikit-learn 1.7.1
  • 数据处理:pandas 2.3.1, numpy 2.3.1
  • HTTP请求:requests 2.32.4
  • XML解析:lxml 6.0.0

前端技术

开发工具

  • 版本控制:Git
  • IDE:推荐使用Cursor或VSCode
  • 数据库管理:Django Admin + django-simpleui

系统架构

美食推荐系统
├── 数据层 (Data Layer)
│   ├── 用户数据管理
│   ├── 菜谱数据存储
│   └── 行为数据记录
├── 业务层 (Business Layer)
│   ├── 用户认证与授权
│   ├── 推荐算法引擎
│   ├── 数据分析处理
│   └── 内容管理
├── 表现层 (Presentation Layer)
│   ├── Web界面
│   ├── 数据可视化
│   └── 响应式设计
└── 服务层 (Service Layer)├── 推荐服务├── 分析服务└── 缓存服务

项目演示

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核心功能模块

1. 用户注册与登录系统

1.1 新用户注册
# 用户注册实现
def register(request):
if request.method == 'POST':
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
confirmPassword = request.POST.get('confirmPassword')
# 验证输入
if not username or not password or not confirmPassword:
return errorResponse.errorResponse(request, '不允许为空值')
if password != confirmPassword:
return errorResponse.errorResponse(request, '两次密码不一致')
# 检查用户名唯一性
try:
User.objects.get(username=username)
return errorResponse.errorResponse(request, '该账号已存在')
except User.DoesNotExist:
User.objects.create(username=username, password=password)
return redirect('/app/login')
1.2 账号登录与身份验证
  • 登录验证:用户名密码验证、会话管理
  • 身份验证中间件:自动检查用户登录状态
  • 登录状态保持:基于Django Session的会话管理
  • 安全退出:彻底清除用户会话数据
# 用户登录实现
def login(request):
if request.method == 'POST':
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
try:
User.objects.get(username=username, password=password)
request.session['username'] = username
return redirect('/app/home')
except:
return errorResponse.errorResponse(request, '用户名或密码错误')
1.3 账号安全退出
  • 会话清理:使用request.session.flush()彻底清除会话
  • 安全重定向:退出后自动跳转到登录页面

2. 用户管理(后台)

2.1 用户信息分页管理
  • 用户列表展示:分页显示所有用户信息
  • 用户信息编辑:支持修改用户基本信息
  • 用户删除:管理员可删除用户账号
  • 用户搜索:按用户名、地址等条件搜索
2.2 用户角色管理

3. 个人中心

3.1 个人信息查看与修改
# 个人信息修改
def changeSelfInfo(request):
username = request.session.get('username')
userInfo = User.objects.get(username=username)
if request.method == 'POST':
success = getChangeSelfInfoData.changeSelfInfo(username, request.POST, request.FILES)
if success:
return redirect('/app/home')
else:
return errorResponse.errorResponse(request, '修改信息失败')
3.2 修改密码
  • 密码验证:原密码验证机制
  • 新密码确认:两次输入密码一致性检查
  • 密码更新:安全更新用户密码
3.3 个人收藏管理
3.4 个人推荐产品浏览
  • 个性化推荐:基于用户行为的智能推荐
  • 推荐理由:展示推荐算法的依据
  • 推荐管理:刷新推荐、调整推荐偏好

4. 菜品浏览与管理

4.1 菜品列表分页浏览
  • 分页展示:每页24个菜品,支持翻页
  • 性能优化:使用only()方法减少数据库查询
  • 缓存机制:筛选选项缓存10分钟
# 菜品列表分页实现
def menu_list(request):
# 获取筛选参数
search = request.GET.get('search', '')
big_type = request.GET.get('big_type', '')
menu_type = request.GET.get('type', '')
# 构建查询
menus = Menu.objects.only('id', 'name', 'big_type', 'type', 'img', 'peiliao')
# 应用筛选条件
if search:
menus = menus.filter(
Q(name__icontains=search) |
Q(peiliao__icontains=search) |
Q(big_type__icontains=search)
)
# 分页处理
paginator = Paginator(menus, 24)
page_obj = paginator.get_page(request.GET.get('page'))
4.2 菜品详情查看
  • 详细信息:菜品名称、菜系、类型、配料、作者等
  • 评论展示:用户评论和评分展示
  • 相关推荐:同菜系或同类型菜品推荐
  • 浏览次数:菜品浏览统计
4.3 菜品收藏/取消收藏
4.4 菜品推荐(基于收藏的个性化推荐)
  • 协同过滤:基于用户收藏行为的推荐
  • 内容推荐:基于菜品特征的相似推荐
  • 混合推荐:结合多种算法的推荐策略
4.5 菜品搜索(按名称、菜系等)
4.6 菜品分类、菜系等筛选
  • 菜系筛选:按川菜、湘菜、粤菜等筛选
  • 类型筛选:按热菜、凉菜、汤类等筛选
  • 组合筛选:支持多条件组合筛选
4.7 菜品销量、评论等信息展示

5. 收藏管理

5.1 管理员可查看所有用户的收藏数据
5.2 收藏数据统计
  • 总收藏数:系统总收藏数量统计
  • 用户数:参与收藏的用户数量
  • 人均收藏:平均每用户收藏数量
  • 最热菜品:收藏数量最多的菜品
5.3 按用户、菜品名称、菜系筛选收藏记录
5.4 移除收藏
  • 单个移除:删除特定收藏记录
  • 批量移除:批量删除收藏记录

6. 数据分析与可视化

6.1 菜品基础数据统计
  • 菜品总数:系统中菜品总数量
  • 平均评分:所有菜品的平均评分
  • 总评论数:系统总评论数量
  • 菜系分布:各菜系菜品数量分布
6.2 菜品系列分布、菜系分布等可视化图表
6.3 用户行为数据分析
  • 用户活跃度:用户评论数量统计
  • 评分分布:1-5星评分分布分析
  • 热门菜品:基于评论数的热门菜品排行
6.4 数据大屏展示

7. 个性化推荐

7.1 基于用户收藏的个性化菜品推荐
7.2 推荐理由标签展示
  • 推荐依据:展示推荐算法的依据
  • 相似度分数:显示推荐相似度
  • 推荐标签:基于菜系、类型等标签
7.3 推荐菜品直接收藏、查看详情

8. 管理员功能

8.1 用户管理
8.2 菜品管理
  • 菜品列表:管理所有菜品信息
  • 菜品编辑:修改菜品信息
  • 菜品删除:删除菜品
  • 菜品统计:菜品数量、分类统计
8.3 收藏管理
8.4 销售数据管理与分析
  • 数据统计:菜品浏览、评论数据统计
  • 趋势分析:数据变化趋势分析
  • 报表生成:生成各类数据报表
8.5 个性化推荐管理

9. 数据模型设计

用户模型
class User(models.Model):
id = models.AutoField('id', primary_key=True)
username = models.CharField('用户名', max_length=255, unique=True)
password = models.CharField('密码', max_length=255)
sex = models.CharField('性别', max_length=255, default='')
address = models.CharField('地址', max_length=255, default='')
avatar = models.FileField('头像', upload_to='avatar', default='avatar/default.png')
textarea = models.CharField('个人简介', max_length=255, default='这个人很懒,什么都没写...')
createTime = models.DateTimeField('创建时间', auto_now_add=True)
class Meta:
verbose_name_plural = "前台用户"
verbose_name = "前台用户"
菜品模型
class Menu(models.Model):
id = models.CharField('菜品ID', max_length=36, primary_key=True, default=uuid.uuid4)
big_type = models.CharField('大类型', max_length=32, null=True, blank=True, help_text='如:川菜、湘菜、粤菜等')
type = models.CharField('类型', max_length=32, null=True, blank=True, help_text='如:热菜、凉菜、汤类等')
name = models.CharField('菜品名称', max_length=32, null=True, blank=True)
img = models.CharField('菜品图片', max_length=255, null=True, blank=True)
peiliao = models.CharField('配料', max_length=255, null=True, blank=True)
zz = models.CharField('作者', max_length=25, null=True, blank=True)
imgze = models.CharField('作者头像', max_length=255, null=True, blank=True)
url = models.CharField('详情链接', max_length=255, null=True, blank=True)
sc = models.IntegerField('收藏', default=0, help_text='收藏人数')
cat = models.IntegerField('浏览次数', default=0, help_text='浏览次数')
num = models.IntegerField('用料份数', default=1, help_text='用料份数')
class Meta:
verbose_name_plural = "美食菜品"
verbose_name = "美食菜品"
db_table = 'menu'
评论模型
class MenuComment(models.Model):
id = models.AutoField('评论ID', primary_key=True)
menu = models.ForeignKey(Menu, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='菜品', related_name='comments')
user = models.ForeignKey(User, on_delete=models.CASCADE, verbose_name='用户')
content = models.TextField('评论内容', max_length=500)
rating = models.IntegerField('评分', default=5, help_text='1-5星评分')
create_time = models.DateTimeField('评论时间', auto_now_add=True)
class Meta:
verbose_name_plural = "菜品评论"
verbose_name = "菜品评论"
ordering = ['-create_time']

3. 推荐算法实现

协同过滤推荐
# utils/advanced_recommendation.py
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from django.db.models import Avg, Count
class CollaborativeFiltering:
def __init__(self):
self.user_item_matrix = None
self.item_similarity = None
def build_user_item_matrix(self):
"""构建用户-物品评分矩阵"""
from app.models import MenuComment
# 获取所有用户和菜谱
users = User.objects.all()
menus = Menu.objects.all()
# 创建评分矩阵
matrix = np.zeros((len(users), len(menus)))
user_id_map = {user.id: idx for idx, user in enumerate(users)}
menu_id_map = {menu.id: idx for idx, menu in enumerate(menus)}
# 填充评分数据
comments = MenuComment.objects.select_related('user', 'menu')
for comment in comments:
user_idx = user_id_map.get(comment.user.id)
menu_idx = menu_id_map.get(comment.menu.id)
if user_idx is not None and menu_idx is not None:
matrix[user_idx][menu_idx] = comment.rating
self.user_item_matrix = matrix
return matrix
def calculate_item_similarity(self):
"""计算物品相似度"""
if self.user_item_matrix is None:
self.build_user_item_matrix()
# 使用余弦相似度计算物品相似性
self.item_similarity = cosine_similarity(self.user_item_matrix.T)
return self.item_similarity
def recommend_items(self, user_id, n_recommendations=10):
"""为用户推荐菜谱"""
if self.item_similarity is None:
self.calculate_item_similarity()
# 获取用户评分过的菜谱
user_ratings = self.user_item_matrix[user_id]
rated_items = np.where(user_ratings > 0)[0]
if len(rated_items) == 0:
# 如果用户没有评分,返回热门菜谱
return self.get_popular_items(n_recommendations)
# 计算推荐分数
scores = np.zeros(self.user_item_matrix.shape[1])
for item in rated_items:
scores += self.item_similarity[item] * user_ratings[item]
# 排除已评分的菜谱
scores[rated_items] = 0
# 返回推荐分数最高的菜谱
recommended_items = np.argsort(scores)[::-1][:n_recommendations]
return recommended_items
内容基础推荐
class ContentBasedFiltering:
def __init__(self):
self.tfidf_matrix = None
self.item_similarity = None
def extract_features(self):
"""提取菜谱特征"""
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
menus = Menu.objects.all()
features = []
for menu in menus:
# 组合菜名、菜系、食材、制作步骤作为特征
feature_text = f"{menu.name} {menu.cuisine} {menu.ingredients} {menu.steps}"
features.append(feature_text)
# 使用TF-IDF向量化
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000, stop_words='english')
self.tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(features)
return self.tfidf_matrix
def calculate_similarity(self):
"""计算内容相似度"""
if self.tfidf_matrix is None:
self.extract_features()
self.item_similarity = cosine_similarity(self.tfidf_matrix)
return self.item_similarity
def recommend_similar_items(self, menu_id, n_recommendations=5):
"""推荐相似菜谱"""
if self.item_similarity is None:
self.calculate_similarity()
# 获取目标菜谱的相似度分数
similarity_scores = self.item_similarity[menu_id]
# 排除自身,返回最相似的菜谱
similar_items = np.argsort(similarity_scores)[::-1][1:n_recommendations+1]
return similar_items

4. 数据分析模块

菜系分析
# views.py
def cuisine_analysis(request):
"""菜系分析视图"""
from django.db.models import Count, Avg
# 菜系分布统计
cuisine_stats = Menu.objects.values('cuisine').annotate(
count=Count('id'),
avg_rating=Avg('rating')
).order_by('-count')
# 准备图表数据
chart_data = {
'cuisine_names': [item['cuisine'] for item in cuisine_stats],
'cuisine_counts': [item['count'] for item in cuisine_stats],
'cuisine_ratings': [round(item['avg_rating'], 2) for item in cuisine_stats]
}
return render(request, 'cuisine_analysis.html', {
'chart_data': chart_data,
'cuisine_stats': cuisine_stats
})
评分分析
def rating_analysis(request):
"""评分分析视图"""
from django.db.models import Count, Avg
from django.db.models.functions import TruncMonth
# 评分分布统计
rating_distribution = MenuComment.objects.values('rating').annotate(
count=Count('id')
).order_by('rating')
# 月度评分趋势
monthly_ratings = MenuComment.objects.annotate(
month=TruncMonth('created_at')
).values('month').annotate(
avg_rating=Avg('rating'),
count=Count('id')
).order_by('month')
# 菜系评分对比
cuisine_ratings = Menu.objects.values('cuisine').annotate(
avg_rating=Avg('rating'),
count=Count('id')
).filter(count__gte=5).order_by('-avg_rating')
return render(request, 'rating_analysis.html', {
'rating_distribution': rating_distribution,
'monthly_ratings': monthly_ratings,
'cuisine_ratings': cuisine_ratings
})

数据可视化

ECharts图表实现

菜系分布饼图
// cuisine_analysis.html
function initCuisineChart() {
const chartDom = document.getElementById('cuisineChart');
const myChart = echarts.init(chartDom);
const option = {
title: {
text: '菜系分布统计',
left: 'center',
textStyle: {
color: '#2c3e50',
fontSize: 18
}
},
tooltip: {
trigger: 'item',
formatter: '{a} <br/>{b}: {c} ({d}%)'
},
legend: {
orient: 'vertical',
left: 'left',
top: 'middle'
},
series: [{
name: '菜系分布',
type: 'pie',
radius: ['40%', '70%'],
center: ['60%', '50%'],
avoidLabelOverlap: false,
itemStyle: {
borderRadius: 10,
borderColor: '#fff',
borderWidth: 2
},
label: {
show: false,
position: 'center'
},
emphasis: {
label: {
show: true,
fontSize: '20',
fontWeight: 'bold'
}
},
labelLine: {
show: false
},
data: {{ chart_data.cuisine_names|safe }}
}]
};
myChart.setOption(option);
window.addEventListener('resize', () => myChart.resize());
}
评分趋势折线图
// rating_analysis.html
function initRatingTrendChart() {
const chartDom = document.getElementById('ratingTrendChart');
const myChart = echarts.init(chartDom);
const option = {
title: {
text: '月度评分趋势',
left: 'center',
textStyle: {
color: '#2c3e50',
fontSize: 18
}
},
tooltip: {
trigger: 'axis',
axisPointer: {
type: 'cross'
}
},
grid: {
left: '3%',
right: '4%',
bottom: '3%',
containLabel: true
},
xAxis: {
type: 'category',
boundaryGap: false,
data: {{ monthly_ratings.month|safe }}
},
yAxis: {
type: 'value',
name: '平均评分',
min: 0,
max: 5
},
series: [{
name: '平均评分',
type: 'line',
smooth: true,
symbol: 'circle',
symbolSize: 8,
lineStyle: {
width: 3,
color: '#3498db'
},
itemStyle: {
color: '#3498db'
},
areaStyle: {
color: {
type: 'linear',
x: 0,
y: 0,
x2: 0,
y2: 1,
colorStops: [{
offset: 0, color: 'rgba(52, 152, 219, 0.3)'
}, {
offset: 1, color: 'rgba(52, 152, 219, 0.1)'
}]
}
},
data: {{ monthly_ratings.avg_rating|safe }}
}]
};
myChart.setOption(option);
window.addEventListener('resize', () => myChart.resize());
}

前端界面设计

现代化浅色系设计

登录页面样式
/* 浅色系现代风格登录页 */
.auth-page main {
min-height: 100vh;
background: linear-gradient(135deg, #f8fbff 0%, #f2f7ff 50%, #eef4ff 100%);
}
.auth-page .card {
border-radius: 16px;
border: 1px solid rgba(15, 23, 42, 0.06);
box-shadow: 0 10px 30px rgba(11, 14, 26, 0.06);
background: rgba(255, 255, 255, 0.9);
backdrop-filter: saturate(180%) blur(4px);
}
.auth-page .btn-primary {
background: #4f8cff;
border-color: #4f8cff;
border-radius: 12px;
font-weight: 600;
box-shadow: 0 6px 16px rgba(79, 140, 255, 0.25);
transition: transform 0.08s ease, box-shadow 0.2s ease;
}
.auth-page .btn-primary:hover {
background: #3e7df8;
transform: translateY(-1px);
box-shadow: 0 8px 20px rgba(79, 140, 255, 0.35);
}
导航栏毛玻璃效果
/* 现代化导航栏 */
.header {
height: 64px;
box-shadow: 0 8px 24px rgba(2, 6, 23, 0.06);
background: rgba(255, 255, 255, 0.85);
backdrop-filter: saturate(180%) blur(10px);
border-bottom: 1px solid rgba(15, 23, 42, 0.06);
}
.header .toggle-sidebar-btn:hover {
color: #2563eb;
transform: translateY(-1px);
}
.header .nav-profile img {
box-shadow: 0 2px 6px rgba(2, 6, 23, 0.12);
outline: 2px solid rgba(37, 99, 235, 0.08);
}

部署与优化

生产环境配置

settings.py 优化
# 生产环境配置
DEBUG = False
ALLOWED_HOSTS = ['yourdomain.com', 'www.yourdomain.com']
# 数据库配置
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'food_recommendation',
'USER': 'your_username',
'PASSWORD': 'your_password',
'HOST': 'localhost',
'PORT': '3306',
'OPTIONS': {
'charset': 'utf8mb4',
}
}
}
# 缓存配置
CACHES = {
'default': {
'BACKEND': 'django.core.cache.backends.redis.RedisCache',
'LOCATION': 'redis://127.0.0.1:6379/1',
}
}
# 静态文件配置
STATIC_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'staticfiles')
STATICFILES_STORAGE = 'django.contrib.staticfiles.storage.StaticFilesStorage'
# 媒体文件配置
MEDIA_ROOT = os.path.join(BASE_DIR, 'media')
MEDIA_URL = '/media/'
性能优化
# 数据库查询优化
def get_menu_list_optimized():
"""优化的菜谱列表查询"""
return Menu.objects.select_related().prefetch_related(
'comments__user'
).annotate(
comment_count=Count('comments'),
avg_rating=Avg('comments__rating')
).order_by('-created_at')
# 缓存装饰器
from django.core.cache import cache
from functools import wraps
def cache_result(timeout=300):
def decorator(func):
@wraps(func)
def wrapper(*args, **kwargs):
cache_key = f"{func.__name__}_{hash(str(args) + str(kwargs))}"
result = cache.get(cache_key)
if result is None:
result = func(*args, **kwargs)
cache.set(cache_key, result, timeout)
return result
return wrapper
return decorator
@cache_result(timeout=600)
def get_popular_menus():
"""获取热门菜谱(缓存10分钟)"""
return Menu.objects.annotate(
comment_count=Count('comments')
).order_by('-view_count', '-comment_count')[:10]

✨ 项目亮点

1. 完整的用户管理系统

2. 智能推荐算法

  • 多算法融合:协同过滤 + 内容基础推荐
  • 实时更新:基于用户行为动态调整推荐结果
  • 冷启动处理:新用户推荐热门菜谱,新菜谱基于内容相似度推荐
  • 推荐理由:展示推荐算法的依据和相似度分数

3. 丰富的菜品管理功能

4. 强大的数据分析与可视化

  • 交互式图表:基于ECharts的丰富可视化展示
  • 多维度分析:菜系分布、评分趋势、用户行为等
  • 实时统计:菜品总数、平均评分、评论数量等
  • 趋势分析:月度、周度数据趋势分析

5. 现代化界面设计

6. 完善的评论系统

  • 评分评论:1-5星评分和文字评论
  • 评论管理:添加、修改、删除评论
  • 评论统计:菜品评论数量和平均评分
  • 热门排行:基于评论数的热门菜品排行

7. 高效的系统架构

8. 管理员功能

  • 用户管理:用户信息增删改查、用户统计
  • 菜品管理:菜品信息管理、分类统计
  • 收藏管理:全局收藏数据查看和统计
  • 数据分析:销售数据管理和趋势分析

未来规划

短期目标

  • 增加更多推荐算法(深度学习、图神经网络)
  • 实现实时推荐系统
  • 添加用户画像功能
  • 优化移动端体验

中期目标

长期目标

  • 开发移动端APP
  • 集成AI助手(智能问答、营养分析)
  • 实现跨平台数据同步
  • 构建美食社区生态

项目目录结构

基于Django的美食菜谱数据分析推荐系统/
├── app/                          # 主应用
│   ├── __init__.py
│   ├── admin.py                  # 后台管理
│   ├── apps.py
│   ├── models.py                 # 数据模型
│   ├── views.py                  # 视图函数
│   ├── urls.py                   # URL路由
│   ├── management/               # 管理命令
│   │   └── commands/
│   │       ├── create_test_users.py
│   │       ├── generate_random_comments.py
│   │       └── warmup_recommendations.py
│   ├── templates/                # 模板文件
│   │   ├── home.html
│   │   ├── menu_list.html
│   │   ├── menu_detail.html
│   │   ├── recommendation.html
│   │   ├── cuisine_analysis.html
│   │   ├── rating_analysis.html
│   │   ├── user_behavior_analysis.html
│   │   └── trend_analysis.html
│   └── utils/                    # 工具模块
│       ├── advanced_recommendation.py
│       ├── getRecommendationData.py
│       └── errorResponse.py
├── 基于Django系统/               # Django项目配置
│   ├── __init__.py
│   ├── settings.py              # 项目设置
│   ├── urls.py                  # 主URL配置
│   ├── wsgi.py                  # WSGI配置
│   └── asgi.py                  # ASGI配置
├── templates/                    # 全局模板
│   ├── base.html                # 基础模板
│   ├── base_login.html          # 登录页模板
│   ├── login.html               # 登录页面
│   ├── register.html            # 注册页面
│   └── 404.html                 # 404页面
├── static/                       # 静态文件
│   ├── css/
│   │   └── style.css            # 主样式文件
│   ├── js/
│   │   └── main.js              # 主JavaScript文件
│   ├── img/                     # 图片资源
│   └── vendor/                  # 第三方库
│       ├── bootstrap/
│       ├── echarts/
│       └── ...
├── media/                        # 媒体文件
│   └── avatar/                  # 用户头像
├── middleware/                   # 中间件
│   ├── auth.py                  # 认证中间件
│   └── userMiddleware.py        # 用户中间件
├── manage.py                     # Django管理脚本
├── requirements.txt              # 依赖包列表
└── README.md                     # 项目说明

快速开始

环境要求

安装步骤

  1. 克隆项目
git clone https://github.com/yourusername/food-recommendation-system.git
cd food-recommendation-system
  1. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
# 或
venv\Scripts\activate     # Windows
  1. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
  1. 配置数据库
# 在settings.py中配置数据库连接
DATABASES = {
'default': {
'ENGINE': 'django.db.backends.mysql',
'NAME': 'food_recommendation',
'USER': 'your_username',
'PASSWORD': 'your_password',
'HOST': 'localhost',
'PORT': '3306',
}
}
  1. 数据库迁移
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
  1. 创建超级用户
python manage.py createsuperuser
  1. 运行开发服务器
python manage.py runserver
  1. 访问系统
  • 主页:http://127.0.0.1:8000/
  • 管理后台:http://127.0.0.1:8000/admin/

系统截图

技术难点与解决方案

1. 推荐算法优化

问题:冷启动问题,新用户和新菜谱难以推荐
解决方案

  • 新用户:推荐热门菜谱和评分最高的菜谱
  • 新菜谱:基于内容相似度推荐给相关用户
  • 混合推荐:结合协同过滤和内容基础推荐

2. 大数据量处理

问题:用户和菜谱数据量大时,推荐计算耗时
解决方案

3. 实时性要求

问题:用户行为变化时,推荐结果需要及时更新
解决方案

  • 增量更新推荐模型
  • 使用Redis缓存热点数据
  • 定时任务更新推荐结果

性能指标

安全考虑

  • 用户认证:Django内置认证系统
  • 数据加密:敏感数据加密存储
  • SQL注入防护:使用ORM防止SQL注入
  • XSS防护:模板自动转义
  • CSRF防护:Django内置CSRF保护

开发规范

代码规范

  • 遵循PEP 8 Python代码规范
  • 使用类型提示提高代码可读性
  • 编写详细的文档字符串
  • 单元测试覆盖率 > 80%

Git规范

贡献指南

欢迎贡献代码!请遵循以下步骤:

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

联系方式

码界筑梦坊


提示:如果这个项目对你有帮助,请给个 ⭐ Star 支持一下!

更新日志:定期更新项目功能和技术栈,关注最新动态!

反馈:如有问题或建议,欢迎通过上述联系方式与我交流!


与解决方案

1. 推荐算法优化

问题:冷启动问题,新用户和新菜谱难以推荐
解决方案

2. 大数据量处理

问题:用户和菜谱数据量大时,推荐计算耗时
解决方案

  • 使用缓存存储用户相似度矩阵
  • 异步计算推荐结果
  • 分页加载和懒加载

3. 实时性要求

问题:用户行为变化时,推荐结果需要及时更新
解决方案

性能指标

  • 响应时间:平均 < 200ms
  • 并发用户:支持 1000+ 并发
  • 推荐准确率:Top-10 准确率 > 85%
  • 系统可用性:99.9%

安全考虑

开发规范

代码规范

Git规范

  • 使用语义化提交信息
  • 功能分支开发
  • 代码审查机制
  • 自动化测试和部署

贡献指南

欢迎贡献代码!请遵循以下步骤:

  1. Fork 项目
  2. 创建功能分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
  5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

联系方式

码界筑梦坊


提示:如果这个项目对你有帮助,请给个 ⭐ Star 支持一下!

更新日志:定期更新项目功能和技术栈,关注最新动态!

反馈:如有问题或建议,欢迎通过上述联系方式与我交流!


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