🍊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Django的餐厅推荐系统-功能介绍
本系统是一个基于Django框架精心设计与开发的餐厅推荐系统，旨在为用户提供个性化、智能化的餐饮选择方案。系统采用前后端分离的B/S架构，后端依托Python语言和Django框架强大的MVT模式，负责处理所有业务逻辑、数据持久化与API接口服务；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，构建了美观且响应式的用户交互界面。用户可以通过注册登录功能建立个人账户，系统会记录其浏览、搜索及评分行为。核心功能模块包括餐厅信息的动态展示、多维度关键词搜索、用户评论与评分体系，以及系统的灵魂——智能推荐引擎。该引擎融合了协同过滤算法，通过分析大量用户的历史行为数据，挖掘用户间的潜在相似度，从而实现“猜你喜欢”的精准推荐；同时结合基于内容的推荐，根据餐厅的菜系、人均消费、地理位置等属性，为用户推荐与其偏好高度匹配的餐厅。整个系统数据存储在稳定可靠的MySQL数据库中，确保了数据的一致性和安全性，力求为用户解决“今天吃什么”这一日常难题，提供一个高效、便捷且充满发现乐趣的线上平台。
基于Django的餐厅推荐系统-选题背景意义
选题背景 随着互联网经济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，线下餐厅数量急剧增长。对于消费者而言，选择日益丰富，但“信息过载”的问题也随之而来。人们在面对海量的餐厅信息时，往往需要花费大量时间和精力去筛选、比较和决策，从各类点评应用中翻阅评论，试图找到一家符合自己口味和预算的餐厅，这个过程不仅效率低下，而且体验不佳。传统的搜索方式大多基于关键词或简单的排序，难以满足用户个性化、深层次的需求。正是在这样的背景下，推荐系统作为人工智能和信息过滤领域的一项关键技术，开始被广泛应用于电商、影音及生活服务等多个领域。它能够主动分析用户的兴趣偏好，从庞大的信息海洋中筛选出用户可能感兴趣的内容，极大地提升了用户体验和决策效率。因此，将推荐系统技术与餐饮服务相结合，开发一个智能餐厅推荐系统，不仅是解决用户实际选择困难的有效途径，也是一个极具现实意义和应用价值的毕业设计课题。
选题意义 开发这个基于Django的餐厅推荐系统，其意义体现在多个层面。对用户来说，最直接的价值就是节省了选择时间，提升了就餐体验。系统不再是冷冰冰地罗列信息，而是像一个懂你的美食顾问，能根据你的口味历史和偏好，为你推荐那些你可能喜欢但尚未发现的宝藏小店，增加了探索美食的乐趣。对餐厅经营者而言，尤其是那些新开或规模较小的店铺，一个公平的推荐系统能帮助他们更精准地找到目标客群，打破了仅靠地理位置或广告吸引顾客的局限，为优质但缺乏曝光的餐厅提供了一个展示自己的舞台。从技术实践的角度看，这个项目对我个人而言是一次宝贵的综合锻炼。它不仅要求我熟练掌握Django后端开发、Vue前端构建和MySQL数据库设计等全栈技术，更核心的是，让我有机会将课堂上学到的推荐算法理论，如协同过滤，付诸实践，理解算法在真实业务场景中的挑战与调优过程。虽然这只是一个毕业设计级别的系统，功能上或许无法与商业级应用媲美，但它完整地走完了从需求分析、系统设计到编码实现的全过程，为我未来从事软件开发工作打下了坚实的基础，算是一次非常有价值的尝试和探索。
基于Django的餐厅推荐系统-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）
基于Django的餐厅推荐系统-视频展示
基于Django的餐厅推荐系统-图片展示
基于Django的餐厅推荐系统-代码展示
# 假设此脚本用于离线训练推荐模型，使用Spark处理大规模历史评分数据
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.ml.feature import StringIndexer
from pyspark.ml.recommendation import ALS
spark = SparkSession.builder.appName("RestaurantRecommender").getOrCreate()
# 加载用户评分数据，计算用户相似度矩阵并保存，供Django后续调用
# ratings_data = spark.read.csv("hdfs://path/to/ratings.csv") ...
# model = ALS(userCol="userId", itemCol="restaurantId", ratingCol="rating").fit(ratings_data)
# model.save("hdfs://path/to/als_model")
# 以下为Django视图中的核心业务逻辑
# 核心功能1：基于协同过滤的个性化推荐
def get_collaborative_recommendations(request, user_id):
user_id = int(user_id)
# 获取目标用户已评分的餐厅ID集合，用于后续排除
rated_restaurant_ids = set(Rating.objects.filter(user_id=user_id).values_list('restaurant_id', flat=True))
# 在实际项目中，这里会加载预先用Spark计算好的用户相似度矩阵或模型
# 此处简化处理：找出与目标用户评分重合度最高的N个用户作为相似用户
target_user_ratings = Rating.objects.filter(user_id=user_id)
similar_users = []
for other_user in User.objects.exclude(id=user_id):
other_user_ratings = Rating.objects.filter(user_id=other_user)
# 计算共同评分餐厅的数量作为简单的相似度度量
common_rated = set(target_user_ratings.values_list('restaurant_id', flat=True)) & set(other_user_ratings.values_list('restaurant_id', flat=True))
if len(common_rated) > 2: # 至少有3个共同评分才认为有一定相似性
similar_users.append((other_user.id, len(common_rated)))
# 按相似度（共同评分数量）排序，取前20个相似用户
similar_users.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
top_similar_user_ids = [uid for uid, _ in similar_users[:20]]
# 获取这些相似用户评分高（例如4分以上）且目标用户未评分的餐厅
candidate_ratings = Rating.objects.filter(user_id__in=top_similar_user_ids, rating__gte=4).exclude(restaurant_id__in=rated_restaurant_ids)
# 按餐厅分组，计算每个候选餐厅的推荐分数（例如：平均分 * 评分人数）
from django.db.models import Avg, Count
recommendations = candidate_ratings.values('restaurant_id').annotate(avg_rating=Avg('rating'), rating_count=Count('id')).order_by('-avg_rating', '-rating_count')
# 关联餐厅信息并返回前10个
recommended_restaurants = []
for rec in recommendations[:10]:
restaurant = Restaurant.objects.get(id=rec['restaurant_id'])
recommended_restaurants.append({'id': restaurant.id, 'name': restaurant.name, 'image': restaurant.image_url, 'avg_rating': round(rec['avg_rating'], 1)})
return JsonResponse({'status': 'success', 'recommendations': recommended_restaurants})
# 核心功能2：用户提交评论与评分
def submit_rating_and_comment(request):
if request.method == 'POST':
user_id = request.POST.get('user_id')
restaurant_id = request.POST.get('restaurant_id')
rating_value = request.POST.get('rating')
comment_text = request.POST.get('comment')
# 参数校验
if not all([user_id, restaurant_id, rating_value]):
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '参数不完整'})
try:
user = User.objects.get(id=user_id)
restaurant = Restaurant.objects.get(id=restaurant_id)
rating_value = int(rating_value)
if not 1 <= rating_value <= 5:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '评分必须在1-5之间'})
# 使用update_or_create，如果用户已对该餐厅评分则更新，否则创建新评分
rating_obj, created = Rating.objects.update_or_create(
user=user, restaurant=restaurant,
defaults={'rating': rating_value, 'comment': comment_text}
)
# 重新计算并更新该餐厅的平均评分和评分人数
from django.db.models import Avg, Count
new_stats = Rating.objects.filter(restaurant=restaurant).aggregate(avg_rating=Avg('rating'), total_ratings=Count('id'))
restaurant.avg_rating = round(new_stats['avg_rating'], 1) if new_stats['avg_rating'] else 0
restaurant.rating_count = new_stats['total_ratings']
restaurant.save()
action = "创建" if created else "更新"
return JsonResponse({'status': 'success', 'message': f'评分{action}成功'})
except User.DoesNotExist or Restaurant.DoesNotExist:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '用户或餐厅不存在'})
except ValueError:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '评分格式错误'})
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '请求方法错误'})
# 核心功能3：带有个性化权重的餐厅搜索
def personalized_search(request):
query = request.GET.get('q', '').strip()
user_id = request.GET.get('user_id')
if not query:
return JsonResponse({'status': 'error', 'message': '搜索关键词不能为空'})
# 基础查询：根据餐厅名称或简介进行模糊匹配
from django.db.models import Q
base_queryset = Restaurant.objects.filter(Q(name__icontains=query) | Q(description__icontains=query))
# 如果提供了用户ID，则进行个性化权重调整
if user_id:
try:
user = User.objects.get(id=user_id)
# 分析用户历史偏好，例如找出用户评分最高的菜系
user_top_cuisine = Rating.objects.filter(user=user).order_by('-rating').values_list('restaurant__cuisine', flat=True).first()
if user_top_cuisine:
# 如果找到了用户偏好的菜系，在查询中增加权重
# Django ORM不直接支持加权，我们通过两次查询并合并结果来模拟
# 优先展示匹配用户偏好菜系的餐厅
preferred_queryset = base_queryset.filter(cuisine=user_top_cuisine)
other_queryset = base_queryset.exclude(cuisine=user_top_cuisine)
# 将两个查询集合并，并保持preferred_queryset的结果在前
final_queryset = list(preferred_queryset) + list(other_queryset)
else:
final_queryset = base_queryset
except User.DoesNotExist:
final_queryset = base_queryset
else:
final_queryset = base_queryset
# 序列化结果并返回
results = []
for restaurant in final_queryset[:20]: # 限制返回20条
results.append({
'id': restaurant.id,
'name': restaurant.name,
'cuisine': restaurant.cuisine,
'avg_rating': restaurant.avg_rating,
'image_url': restaurant.image_url,
'address': restaurant.address
})
return JsonResponse({'status': 'success', 'results': results})
基于Django的餐厅推荐系统-结语
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