python基于协同过滤算法的美食推荐系统的设计与实现毕业论文.docx

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摘要

随着个性化服务的需求不断增长，基于协同过滤算法的美食推荐系统应运而生，旨在为用户提供定制化的餐饮体验。该系统通过收集用户的历史行为数据，如评分、购买记录和浏览历史，分析用户之间的相似性以及美食之间的关联性。管理员端具备全面的功能，包括对用户信息、美食分类及特色美食的管理，以及对购买记录的监控和系统的整体管理。前台则向用户提供直观的服务界面，包括展示推荐美食的首页、特色美食展示、美食资讯获取以及个人中心，后者包含修改密码、查看购买记录和收藏等功能。协同过滤算法通过对比用户间的相似度，自动将高相似度用户喜爱的美食推荐给目标用户，从而实现个性化推荐。系统还可以根据物品间的相似性进行推荐，例如为用户推荐他们过去喜欢的类似美食。这种智能推荐机制不仅提高了用户满意度，也增加了商家的销售机会，为美食爱好者和餐饮业创造了双赢的局面。

系统采用基于Python语言网站开发技术设计的，结合django框架和Mysql数据库管理系统对美食相关信息进行管理。按照软件工程学理论完成各阶段设计，经过调试测试达到了管理美食信息的能力。满足了管理员和用户的需要。论文从系统开发过程概述、开发工具简介、系统总体设计、系统开发、软件测试等几个方面进行了介绍。最后总结了系统开发的得失。

关键词：美食；个性化推荐；django框架；Mysql；

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Abstract

Withthegrowingdemandforpersonalizedservice,afoodrecommendationsystembasedoncollaborativefilteringalgorithmshasemergedtoprovideuserswithacustomizeddiningexperience.Bycollectinghistoricalbehavioraldatasuchasratings,purchasehistory,andbrowsinghistory,thesystemanalyzessimilaritiesbetweenusersandassociationsbetweenfoods.Theadministratorsidehascomprehensivefunctions,includingthemanagementofuserinformation,foodclassificationandcharacteristicfood,aswellasthemonitoringofpurchaserecordsandtheoverallmanagementofthesystem.Thefrontdeskprovidesuserswithanintuitiveserviceinterface,includingahomepagedisplayingrecommendedfood,aspecialfooddisplay,foodinformationaccess,andapersonalcenter,whichincludesfunctionssuchaschangingpasswords,viewingpurchaserecordsandfavorites.Bycomparingthesimilaritybetweenusers,thecollaborativefilteringalgorithmautomaticallyrecommendsthefavoritefoodofhighsimilarityuserstothetargetusers,soastoachievepersonalizedrecommendation.Thesystemcanalsomakerecommendationsbasedonsimilaritiesbetweenitems,suchasrecommendingsimilarfoodsthatusershaveenjoyedinthepast.Thisintelligentrecommendationmechanismnotonlyimprovesusersatisfaction,butalsoincreasessalesopportunitiesformerchants,creati