个性化饮食风味数据分析与推荐系统-简介
本系统是一个基于Spark的个性化饮食风味数据分析与推荐系统，旨在通过大数据技术为用户提供精准的饮食建议。系统后端采用Python语言与Django框架进行开发，核心数据处理与分析依托于Hadoop与Spark大数据生态，能够高效处理海量用户行为数据。系统前端则利用Vue、ElementUI和Echarts技术，实现了直观的数据可视化与友好的用户交互界面。在功能层面，系统首先收集用户的基本画像信息（如年龄、睡眠习惯、运动强度）及其所处的地理与文化背景（如气候带、历史菜系接触），通过Spark SQL进行多维度关联分析，探索不同特征组合下的口味偏好规律。随后，系统运用K-Means等机器学习算法对用户进行聚类分群，形成具有鲜明特征的用户画像，并量化各因素对口味偏好的影响强度。最终，基于上述分析结果，系统能够构建个性化推荐模型，为用户推荐符合其潜在口味偏好的饮食内容，从而提升用户体验与饮食满意度。
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-技术
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 数据库：MySQL
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-背景
选题背景 随着社会生活水平的提高，人们对饮食的关注早已从“吃饱”转向“吃好”和“吃得健康”。然而，在信息爆炸的时代，用户面对海量的饮食资讯和菜品选择时，常常感到无所适从。传统的饮食推荐往往依赖于简单的评分或分类，忽略了个体之间复杂而微妙的差异。实际上，一个人的口味偏好并非孤立形成，它受到年龄、作息、运动习惯等个人特征的深刻影响，也与所处的地理环境、气候条件乃至长期接触的饮食文化背景息息相关。这种多因素交织的复杂性，使得单一的推荐逻辑难以满足用户日益增长的个性化需求。因此，如何利用现代技术手段，系统地分析这些影响因素，并从中挖掘出有价值的规律，进而提供真正贴合个人需求的饮食建议，成为了一个具有现实意义的研究课题。
选题意义 本课题的意义在于，它尝试将大数据分析技术应用于贴近日常生活的饮食推荐领域，为解决个性化服务难题提供了一种新的思路。对于用户而言，这个系统能帮助他们跳出信息茧房，发现更符合自己潜在口味和健康需求的饮食选择，让每一次就餐都成为更愉悦的体验。从技术实践角度看，该项目完整地展示了从数据采集、存储、清洗、分析到可视化的全流程，是Hadoop、Spark等大数据技术在实际场景中的一次综合应用，对计算机专业的学生来说是一次宝贵的锻炼。同时，通过分析不同用户群体的口味偏好，其分析结果也能为餐饮行业的产品开发、精准营销等提供一定的数据参考。虽然作为一个毕业设计，其规模和深度有限，但它所探索的基于多维画像的个性化推荐方法，具有一定的研究价值和实际应用潜力。
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-视频展示
[video(video-YEbvADr8-1765620382118)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/505… 毕业设计)]
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-图片展示
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession, Window
from pyspark.sql.functions import col, when, count, sum as _sum, row_number, desc
from pyspark.ml.feature import StringIndexer, VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("DietRecommendationSystem").getOrCreate()
def analyze_taste_by_age(df):
df_with_age_group = df.withColumn("age_group", when(col("age") < 18, "少年").when((col("age") >= 18) & (col("age") < 40), "青年").when((col("age") >= 40) & (col("age") < 60), "中年").otherwise("老年"))
taste_count_df = df_with_age_group.groupBy("age_group", "preferred_taste").agg(count("*").alias("count"))
window_spec = Window.partitionBy("age_group").orderBy(desc("count"))
result_df = taste_count_df.withColumn("rank", row_number().over(window_spec)).withColumn("total", _sum("count").over(Window.partitionBy("age_group"))).withColumn("percentage", (col("count") / col("total") * 100)).orderBy("age_group", "rank")
return result_df.select("age_group", "preferred_taste", "count", "percentage")
def cluster_users(df):
indexers = [StringIndexer(inputCol=column, outputCol=column+"_index").fit(df) for column in ["sleep_cycle", "exercise_habits", "climate_zone"]]
indexed_df = df
for indexer in indexers:
indexed_df = indexer.transform(indexed_df)
assembler = VectorAssembler(inputCols=["age", "sleep_cycle_index", "exercise_habits_index", "climate_zone_index"], outputCol="features")
assembled_df = assembler.transform(indexed_df)
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=4)
model = kmeans.fit(assembled_df)
clustered_df = model.transform(assembled_df)
cluster_analysis = clustered_df.groupBy("cluster").agg({"age": "avg", "sleep_cycle_index": "avg", "exercise_habits_index": "avg"})
return clustered_df.select("user_id", "cluster"), cluster_analysis
def recommend_by_collaborative_filtering(user_id, interactions_df, item_profiles_df, top_n=10):
target_user_interactions = interactions_df.filter(col("user_id") == user_id).select("item_id")
similar_users = interactions_df.join(target_user_interactions, on="item_id", how="inner").filter(col("user_id") != user_id).groupBy("user_id").count().orderBy(desc("count")).limit(50).select("user_id")
candidate_items = interactions_df.join(similar_users, on="user_id", how="inner").join(target_user_interactions, on="item_id", how="left_anti").groupBy("item_id").agg(count("*").alias("recommend_score")).orderBy(desc("recommend_score")).limit(top_n)
recommendations = candidate_items.join(item_profiles_df, on="item_id", how="left")
return recommendations.select("item_id", "item_name", "recommend_score")
个性化饮食风味数据分析与推荐系统-结语
从数据清洗到模型构建，再到最终的可视化呈现，这个项目让我对大数据全流程开发有了更深的理解。虽然过程中遇到了不少挑战，比如特征工程的处理和推荐算法的调优，但每一次解决问题都带来了成长。希望这个系统能给同样在做毕设的同学一些启发和参考。
你的毕设做得怎么样了？是不是也在为选题和实现发愁？快来评论区聊聊你的心得和遇到的坑！如果觉得这个项目对你有帮助，别忘了点个赞、投个币、加个收藏一键三连支持一下，你们的鼓励是我更新的最大动力！
