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基于django框架开发在线美食推荐系统 python实现个性化美食食谱推荐系统 爬虫、排行榜、可视化数据分析 基于流行度热点推荐、基于用户/物品协同过滤算法推荐、平均加权混合推荐 大数据 深度学习

时间:2024-11-05 09:19:50浏览次数:3  
标签:基于 登录 推荐 用户 过滤 美食

基于django框架开发在线美食推荐系统 python实现个性化美食食谱推荐系统 爬虫、排行榜、可视化数据分析 基于流行度热点推荐、基于用户/物品协同过滤算法推荐、平均加权混合推荐 大数据 深度学习 机器学习OnlineFoodRecommendPy

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Pycharm、Python3及以上版本,Django3.6及以上版本,mysql8,navicat数据库管理工具,html页面,javascript脚本,jquery脚本,bootstrap前端框架,echarts可视化图表组件,kindeditor富文本框组件等。

2、实现功能

前台首页地址:http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址:http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号:admin 管理员密码:admin

用户功能:登录、注册、忘记密码、修改个人信息、修改个人密码、美食搜索、美食排行榜、美食分类、为你推荐、可能喜欢推荐、热门推荐、美食收藏、美食评分、美食点赞、美食评论、退出登录等;

管理员功能:登录、可视化、修改个人信息、修改个人密码、美食类型管理、美食管理、用户管理、收藏美食管理、评分美食管理、点赞美食管理、评论美食管理、管理员管理、退出登录等。

为你推荐:
用户没有登录,采用热门推荐,推荐评分高的美食和收藏量多的美食;
用户已经登录,采用基于用户的协同过滤推荐算法(评分数据)和基于物品的协同过滤推荐算法(收藏数据)进行平均加权混合推荐,
如果平均加权混合推荐没有推荐结果(冷启动和数据稀疏性造成没有推荐结果),
采用热门推荐,推荐评分高的美食和收藏量多的美食,同时过滤当前登录用户已经评分、收藏的美食。

可能喜欢:
推荐与当前美食相同类型的点赞量多的美食,同时过滤当前登录用户已经浏览的美食。

数据分析:饼状图、折线图、词云图。

美食数据来源:爬取美食天下网站美食数据。

二、项目展示

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三、代码展示及运行结果

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专业长期研究java、python推荐算法(基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等)、大数据等,欢迎留言、私信互相交流学习,后续会不断更新,欢迎关注。

标签:基于,登录,推荐,用户,过滤,美食
From: https://blog.csdn.net/u011291472/article/details/143483951

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