💖💖作者：计算机毕业设计小明哥
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！
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💕💕文末获取源码
餐厅推荐系统-系统功能
本系统设计并实现了一个基于B/S架构的个性化餐厅推荐系统，旨在为用户提供精准、便捷的餐饮选择服务。系统后端核心采用Python语言进行开发，并运用了成熟的Django框架来构建高效、稳定的业务逻辑层与数据交互接口。前端界面则基于Vue.js框架结合ElementUI组件库进行开发，为用户呈现出美观、直观且响应式的操作体验。数据存储方面，系统选用关系型数据库MySQL来持久化存储用户信息、餐厅详情、用户评分与评论等关键数据。系统的核心功能模块包括用户管理模块，支持用户的注册、登录与个人信息维护；餐厅信息管理模块，允许管理员对餐厅数据进行增删改查操作；用户交互模块，提供用户浏览餐厅、搜索餐厅、发表评分与评论的功能；以及最为关键的智能推荐模块，该模块通过分析用户的历史行为数据与偏好，运用协同过滤等推荐算法，为每位用户动态生成个性化的餐厅推荐列表，从而有效解决用户在面对海量餐饮信息时的选择困难问题，提升用户的就餐决策效率与满意度。
餐厅推荐系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持）
后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+HTML
数据库：MySQL
系统架构：B/S
开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
餐厅推荐系统-背景意义
选题背景
随着互联网技术的飞速发展和城市化进程的加快，餐饮行业呈现出前所未有的繁荣景象。消费者在选择就餐地点时，不再仅仅满足于解决温饱问题，而是更加追求个性化的口味体验、优质的服务以及独特的就餐环境。然而，信息的爆炸式增长也带来了“信息过载”的困扰，用户在面对海量的餐厅信息时，往往需要花费大量的时间和精力进行筛选和比较，决策成本显著提高。传统的点评网站或美食应用虽然提供了丰富的餐厅列表和用户评价，但其推荐方式大多基于热度、销量或简单的关键词匹配，难以真正满足每个用户独特且动态变化的口味偏好。因此，如何利用先进的技术手段，从海量数据中挖掘出用户的潜在兴趣，并为其提供精准、个性化的餐厅推荐，成为了一个具有现实意义和应用价值的研究课题。本课题正是在这样的背景下提出的，旨在通过构建一个智能化的餐厅推荐系统，为用户提供更加高效、贴心的餐饮决策支持。
选题意义
本课题的研究与实现具有多方面的实际意义。对于用户而言，该系统能够显著改善其就餐体验。通过智能推荐算法，系统可以过滤掉大量无关信息，直接将符合用户口味偏好、消费习惯和地理位置的餐厅推送至用户面前，极大地降低了用户的选择成本和时间消耗，帮助用户发现更多潜在的优质餐厅，提升了就餐的满意度和探索的乐趣。对于开发者而言，完成此项目是一次全面的软件工程实践。它不仅涉及到了Web开发的前后端技术栈，如Django框架、Vue.js、MySQL数据库的应用，更重要的是，它深入到了推荐算法这一核心人工智能领域，要求开发者理解并实现如协同过滤等经典算法，处理用户行为数据，并最终将算法模型集成到实际的Web应用中。这整个过程锻炼了开发者在数据分析、算法设计、系统架构和项目管理等方面的综合能力，为未来从事相关技术工作奠定了坚实的基础。虽然作为一个毕业设计项目，其规模和影响力有限，但它完整地展示了一个数据驱动型应用的开发流程，体现了将理论知识转化为实际应用的价值。
餐厅推荐系统-演示视频
餐厅推荐系统-演示图片
餐厅推荐系统-代码展示
import os
import django
from django.http import JsonResponse
from django.contrib.auth.models import User
from django.db import transaction
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
from .models import Restaurant, Rating
# 核心功能1: 用户注册逻辑
def register_user(request):
if request.method == 'POST':
username = request.POST.get('username')
password = request.POST.get('password')
email = request.POST.get('email')
if not username or not password or not email:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '所有字段都必须填写'})
if User.objects.filter(username=username).exists():
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用户名已存在'})
if User.objects.filter(email=email).exists():
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '邮箱已被注册'})
try:
user = User.objects.create_user(username=username, password=password, email=email)
return JsonResponse({'status': 'success', 'message': '注册成功', 'user_id': user.id})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': f'注册失败: {str(e)}'})
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '无效的请求方法'})
# 核心功能2: 基于Spark的协同过滤推荐算法
def generate_recommendations(user_id):
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/usr/bin/python3'
spark = SparkSession.builder \
.appName("RestaurantRecommender") \
.config("spark.driver.host", "localhost") \
.getOrCreate()
try:
ratings_data = [(r.user.id, r.restaurant.id, float(r.score)) for r in Rating.objects.all()]
if not ratings_data:
return []
columns = ["userId", "restaurantId", "rating"]
df = spark.createDataFrame(ratings_data, columns)
(training, test) = df.randomSplit([0.8, 0.2])
als = ALS(maxIter=5, regParam=0.01, userCol="userId", itemCol="restaurantId", ratingCol="rating", coldStartStrategy="drop")
model = als.fit(training)
user_df = spark.createDataFrame([(int(user_id),)], ["userId"])
recommendations = model.recommendForUserSubset(user_df, 10)
recs_list = recommendations.select("recommendations").collect()[0]["recommendations"]
recommended_restaurant_ids = [row['restaurantId'] for row in recs_list]
recommended_restaurants = Restaurant.objects.filter(id__in=recommended_restaurant_ids)
return list(recommended_restaurants.values('id', 'name', 'cuisine_type', 'address'))
except Exception as e:
print(f"Spark推荐过程中发生错误: {e}")
return []
finally:
spark.stop()
# 核心功能3: 用户评分提交逻辑
@transaction.atomic
def submit_rating(request):
if request.method == 'POST' and request.user.is_authenticated:
user_id = request.user.id
restaurant_id = request.POST.get('restaurant_id')
score = request.POST.get('score')
comment = request.POST.get('comment', '')
if not restaurant_id or not score:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '餐厅ID和评分不能为空'})
try:
restaurant = Restaurant.objects.get(id=restaurant_id)
rating, created = Rating.objects.update_or_create(
user_id=user_id,
restaurant=restaurant,
defaults={'score': score, 'comment': comment}
)
action = "创建" if created else "更新"
# 此处可以添加一个异步任务来触发推荐模型的重新训练，以保持推荐结果的实时性
# from .tasks import retrain_recommendation_model
# retrain_recommendation_model.delay()
return JsonResponse({'status': 'success', 'message': f'评分{action}成功'})
except Restaurant.DoesNotExist:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '餐厅不存在'})
except Exception as e:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': f'提交失败: {str(e)}'})
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用户未登录或请求无效'})
餐厅推荐系统-结语
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