🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-功能介绍
【Python大数据】个性化饮食风味数据分析系统是一个旨在深度挖掘用户饮食偏好背后成因的综合性数据分析平台。本系统采用Python作为核心开发语言，后端依托于轻量高效的Django框架，并深度融合了Hadoop分布式存储与Spark高性能计算引擎，以应对大规模数据的处理挑战。原始数据经由Hadoop HDFS进行可靠存储，随后通过Spark集群进行分布式计算与分析，利用Spark SQL进行高效的数据查询与转换，结合Pandas与NumPy库进行精细化的数据预处理与特征工程。系统的核心功能围绕四大维度展开：首先是用户基本画像与口味偏好的关联分析，探究年龄、睡眠、运动等个人特征如何影响味觉选择；其次是地理与文化背景的影响分析，揭示气候带和历史菜系对口味偏好的塑造作用；再次是利用K-Means聚类算法对用户进行分群，挖掘潜在的用户画像及其口味标签；最后是量化分析各特征与口味偏好的关联强度，为个性化推荐提供数据支持。前端则采用Vue与ElementUI构建了直观的可视化界面，通过Echarts将复杂的分析结果以图表形式清晰呈现，实现了从数据采集、处理、分析到可视化展示的完整闭环。
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-选题背景意义
选题背景 饮食是人类最基本也最富个性化的需求之一。一个人的口味偏好并非凭空产生，而是其年龄、生活习惯、所处的地理环境乃至文化背景等多种因素长期交织影响下的复杂结果。在生活水平日益提高的今天，人们不再仅仅满足于吃饱，更追求吃得健康、吃得合口味。然而，这种深层次的口味偏好成因往往隐藏在海量的数据背后，难以通过传统方法进行系统性洞察。如何科学地理解并量化这些影响因素，从而为个人提供更精准的饮食建议，或为餐饮行业提供决策依据，便成了一个具有现实意义的研究课题。大数据技术的兴起，为我们从宏观角度分析这些看似零散的个人偏好提供了全新的工具和视角，使得从数据中发现规律、构建模型成为可能。 选题意义 本课题的意义，更多是体现在一次完整的大数据分析流程的实践探索上。从实际应用层面来看，这个系统虽然只是个毕业设计，但它尝试将复杂的大数据技术应用于贴近生活的饮食领域。通过分析，我们能够发现一些有趣的规律，比如不同年龄段的人口味有什么变化，或者生活在热带地区的人是不是更偏爱某种味道。这些看似简单的结论，对于想了解自己口味成因的普通用户来说，提供了一种新的视角。对于餐饮从业者，比如餐厅老板或者外卖平台，这些分析结果或许能为他们的菜品研发、精准营销提供一些初步的数据参考。从个人成长角度看，完成这个项目，能让人真正动手走一遍从数据清洗、分布式计算到结果可视化的全过程，对大数据技术的理解会更加深刻，也算是对大学所学知识的一次综合检验和提升。
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-视频展示
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-图片展示
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, functions as F
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, OneHotEncoder, VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.ml.stat import ChiSquareTest
import pandas as pd
spark = SparkSession.builder.appName("FlavorAnalysis").getOrCreate()
# 核心功能1: 不同年龄段用户的口味偏好分布分析
def analyze_age_taste_distribution():
df = spark.read.csv("hdfs://.../FlavorSense.csv", header=True, inferSchema=True)
# 处理age字段，将0和null视为'未知'，并分段
processed_df = df.withColumn("age_cleaned", F.when((F.col("age") > 0), F.col("age")).otherwise(None))
processed_df = processed_df.na.fill({'age_cleaned': 0.0})
processed_df = processed_df.withColumn("age_group", F.when(F.col("age_cleaned") == 0, "未知")
.when(F.col("age_cleaned") < 18, "少年")
.when((F.col("age_cleaned") >= 18) & (F.col("age_cleaned") < 40), "青年")
.when((F.col("age_cleaned") >= 40) & (F.col("age_cleaned") < 60), "中年")
.otherwise("老年"))
# 填充口味为未知
processed_df = processed_df.na.fill({'preferred_taste': '未知'})
# 分组计数并计算百分比
age_taste_count_df = processed_df.groupBy("age_group", "preferred_taste").count()
total_df = processed_df.groupBy("age_group").agg(F.sum("count").alias("total_count"))
result_df = age_taste_count_df.join(total_df, on="age_group")
percentage_df = result_df.withColumn("percentage", F.round(F.col("count") / F.col("total_count") * 100, 2))
final_df = percentage_df.select("age_group", "preferred_taste", "percentage").orderBy("age_group", F.desc("percentage"))
pandas_df = final_df.toPandas()
pandas_df.to_csv("/path/to/age_taste_distribution_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
# 核心功能2: 基于生活习惯与环境特征的用户聚类分析
def perform_user_clustering():
df = spark.read.csv("hdfs://.../FlavorSense.csv", header=True, inferSchema=True)
# 数据清洗和填充
df_cleaned = df.na.fill({'age': 0, 'sleep_cycle': '未知', 'exercise_habits': '未知', 'climate_zone': '未知', 'historical_cuisine_exposure': '未知'})
# 将分类特征转换为数值索引
indexers = [StringIndexer(inputCol=col, outputCol=col+"_idx", handleInvalid="keep").fit(df_cleaned) for col in ['sleep_cycle', 'exercise_habits', 'climate_zone', 'historical_cuisine_exposure']]
for indexer in indexers:
df_cleaned = indexer.transform(df_cleaned)
# 对数值特征进行标准化
scaler = StandardScaler(inputCol="age", outputCol="age_scaled")
scaler_model = scaler.fit(df_cleaned)
df_cleaned = scaler_model.transform(df_cleaned)
# 组装特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=['age_scaled', 'sleep_cycle_idx', 'exercise_habits_idx', 'climate_zone_idx', 'historical_cuisine_exposure_idx'], outputCol="features")
feature_data = assembler.transform(df_cleaned)
# 训练K-Means模型
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=4, seed=42)
model = kmeans.fit(feature_data)
clustered_df = model.transform(feature_data)
# 分析每个簇的特征并添加描述
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg(
F.round(F.avg("age"), 2).alias("avg_age"),
F.expr("mode(sleep_cycle)").alias("mode_sleep_cycle"),
F.expr("mode(exercise_habits)").alias("mode_exercise_habits"),
F.expr("mode(climate_zone)").alias("mode_climate_zone")
)
# 将分析结果转换并添加描述
pandas_analysis = cluster_analysis.toPandas()
description_map = {}
for _, row in pandas_analysis.iterrows():
desc = f"平均年龄{row['avg_age']}, 主要睡眠习惯{row['mode_sleep_cycle']}, 主要运动习惯{row['mode_exercise_habits']}, 主要气候带{row['mode_climate_zone']}"
description_map[row['cluster']] = desc
# 将描述添加到Spark DataFrame
description_udf = F.udf(lambda cluster_id: description_map.get(cluster_id, ""))
final_df = clustered_df.withColumn("cluster_description", description_udf(F.col("cluster")))
final_df.select("cluster", "cluster_description", "preferred_taste").toPandas().to_csv("/path/to/user_clustering_analysis.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
# 核心功能3: 各类特征与口味偏好的关联度排名
def rank_feature_correlation():
df = spark.read.csv("hdfs://.../FlavorSense.csv", header=True, inferSchema=True)
df_cleaned = df.na.fill({'sleep_cycle': '未知', 'exercise_habits': '未知', 'climate_zone': '未知', 'historical_cuisine_exposure': '未知', 'preferred_taste': '未知'})
categorical_features = ['sleep_cycle', 'exercise_habits', 'climate_zone', 'historical_cuisine_exposure']
correlation_results = []
# 将特征转换为索引类型以进行卡方检验
for feature in categorical_features:
indexer = StringIndexer(inputCol=feature, outputCol=feature+"_idx", handleInvalid="keep").fit(df_cleaned)
df_indexed = indexer.transform(df_cleaned)
label_indexer = StringIndexer(inputCol="preferred_taste", outputCol="label", handleInvalid="keep").fit(df_indexed)
df_final = label_indexer.transform(df_indexed)
# 执行卡方检验
chi_result = ChiSquareTest.test(df_final, feature+"_idx", "label").head()
p_value = chi_result.pValues[0]
# 记录结果，p值越小，关联性越强
correlation_results.append((feature, p_value))
# 根据p值排序
sorted_results = sorted(correlation_results, key=lambda x: x[1])
# 创建结果DataFrame
pandas_df = pd.DataFrame(sorted_results, columns=['feature', 'p_value'])
pandas_df['correlation_rank'] = range(1, len(pandas_df) + 1)
pandas_df.to_csv("/path/to/feature_correlation_ranking.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
基于大数据的个性化饮食风味数据分析系统-结语
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