你的计算机毕业设计卡壳了吗？大数据框架Hadoop和Spark教你轻松做出美食推荐系统

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美食推荐系统-研究背景

选题背景

随着互联网和大数据技术的迅速发展，线上餐饮市场迎来了前所未有的增长。据相关研究，2023年中国线上美食外卖市场的规模已突破7000亿元，并且有数据显示，个性化推荐技术成为吸引用户和提升销售的重要手段。根据某电商平台的报告，近70%的用户表示，个性化推荐系统能有效提升他们的购物体验，并增加购买的概率。而在美食行业，用户对餐饮推荐的需求也在逐步增加，尤其是大数据分析可以通过用户行为、历史数据等多维度的信息，为其提供精准的美食推荐。因此，如何利用大数据技术提高用户体验和满足个性化需求，成为了美食行业和相关技术研究的重要课题。通过构建一个高效的美食推荐系统，能够分析和处理大量的用户数据，实现个性化推荐，提升市场竞争力。

选题意义

本课题的意义不仅在于提升美食推荐的精准度，改善用户体验，还能在大数据技术的实际应用方面做出重要贡献。在实际场景中，传统的美食推荐方式往往依赖简单的关键词匹配或人工筛选，这些方法难以满足个性化和智能化的需求。通过运用Hadoop和Spark等大数据技术，可以对用户的历史数据进行深度分析，精准把握用户的喜好，实时优化推荐结果。这不仅能提升用户的满意度，还能帮助商家提高营销效果和销售额。同时，基于Python和Django的开发架构，结合前端Vue和ElementUI框架，使得系统具备了良好的扩展性和用户交互体验。因此，该系统不仅能够为用户提供更个性化的美食推荐，还具有广阔的实际应用前景，尤其是对计算机专业学生来说，它不仅能为他们提供一个结合大数据、推荐算法和Web开发技术的毕业设计实践平台，还为其未来的技术发展方向提供了重要的探索机会。

美食推荐系统-技术

开发语言：Java或Python

数据库：MySQL

系统架构：B/S

后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django

前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts

美食推荐系统-视频展示

你的毕业设计卡壳了吗？大数据框架Hadoop和Spark教你轻松做出美食推荐系统

美食推荐系统-图片展示

美食推荐系统-代码展示

# 1. 美食推荐功能（基于用户历史数据进行推荐）

from django.db.models import Count
from .models import Food, UserHistory

def recommend_food(user_id):
    # 获取用户的历史浏览记录
    user_history = UserHistory.objects.filter(user_id=user_id)
    food_ids = user_history.values_list('food_id', flat=True)
    
    # 获取最受欢迎的美食（基于浏览数量）
    popular_foods = Food.objects.filter(id__in=food_ids).annotate(views_count=Count('userhistory')).order_by('-views_count')[:5]
    
    # 如果用户历史数据不足，返回最热门的美食
    if not popular_foods:
        popular_foods = Food.objects.order_by('-rating')[:5]  # 根据评分返回前五个美食
    
    # 返回推荐的美食列表
    return popular_foods

# 2. 用户注册和登录功能（用户注册、验证用户登录信息）

from django.contrib.auth.models import User
from django.contrib.auth import authenticate, login

def register_user(request):
    username = request.POST.get('username')
    password = request.POST.get('password')
    email = request.POST.get('email')
    
    # 创建新用户
    try:
        user = User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email)
        user.save()
        return {'status': 'success', 'message': '注册成功'}
    except Exception as e:
        return {'status': 'fail', 'message': f'注册失败: {str(e)}'}

def user_login(request):
    username = request.POST.get('username')
    password = request.POST.get('password')
    
    # 验证用户名和密码
    user = authenticate(request, username=username, password=password)
    
    if user is not None:
        login(request, user)
        return {'status': 'success', 'message': '登录成功'}
    else:
        return {'status': 'fail', 'message': '用户名或密码错误'}

# 3. 购买记录管理（处理用户的购买记录和订单）

from .models import PurchaseRecord, Food

def add_purchase_record(user_id, food_id, quantity):
    try:
        # 获取用户和美食信息
        user = User.objects.get(id=user_id)
        food = Food.objects.get(id=food_id)
        
        # 创建购买记录
        purchase = PurchaseRecord(user=user, food=food, quantity=quantity)
        purchase.save()
        
        # 更新美食的库存
        food.stock -= quantity
        food.save()
        
        return {'status': 'success', 'message': '购买成功'}
    except Exception as e:
        return {'status': 'fail', 'message': f'购买失败: {str(e)}'}

def get_user_purchase_history(user_id):
    # 获取用户的所有购买记录
    purchase_history = PurchaseRecord.objects.filter(user_id=user_id).select_related('food')
    
    # 返回用户购买历史，包括美食信息
    return [{'food_name': record.food.name, 'quantity': record.quantity, 'price': record.food.price} for record in purchase_history]

美食推荐系统-结语

本次基于协同过滤算法的美食推荐系统介绍到此结束。希望这个项目能给大家带来一些启发。如果你觉得内容不错，欢迎一键三连（点赞、收藏、关注）支持一下！也欢迎在评论区留下你的想法或提出宝贵意见，期待与大家交流探讨！谢谢！

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