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计算机毕业设计：美食推荐系统设计与协同过滤算法实现 Django框架爬虫协同过滤推荐算法可视化推荐系统数据分析大数据（建议收藏）✅

news 2026/3/26 4:33:46

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1、项目介绍

技术栈
Python 语言、Django 框架、requests 爬虫技术、基于用户的协同过滤推荐算法、Echarts 可视化库、携程美食网数据源

功能模块

美食数据分析可视化模块
美食数据模块
美食推荐模块
后台数据管理模块
数据爬取模块
注册登录模块
留言板模块

项目介绍
本系统是基于 Python 与 Django 开发的美食推荐平台，聚焦携程美食网数据。系统通过 requests 爬虫定向抓取美食店铺的名称、评分、价格、地址等信息，经处理后存储于数据库。平台基于用户协同过滤推荐算法，通过分析用户历史行为计算相似度，生成个性化美食推荐榜单。美食数据分析可视化模块借助 Echarts 以柱状图、饼图、折线图等形式展示最受好评菜品、菜品类型占比及消费价格分布。用户可在美食数据模块进行关键词搜索与点赞操作，在留言板提交反馈。后台管理模块支持美食、用户、留言等数据的增删改查与批量操作，实现系统高效运维。

2、项目界面

（1）美食数据分析可视化
该页面是美食分析推荐系统的分析界面，可通过柱状图展示最受好评菜品前十，用饼图呈现各菜品类型占比，以折线图展示每人消费各价格数量，同时保留系统其他功能模块的切换入口。

（2）美食数据
该页面是美食分析推荐系统的主页界面，可通过关键词搜索美食店铺信息，以表格形式展示店铺的发布时间、店名、类型、消费、评分、地址等详细数据，还支持对店铺进行点赞操作，同时保留系统其他功能模块的切换入口。

（3）美食推荐
该页面是美食分析推荐系统的推荐美食界面，以表格形式展示推荐店铺的发布时间、店名、类型、消费、评分、地址等详细数据，同时保留系统其他功能模块的切换入口，方便用户进行功能跳转与操作。

（4）后台数据管理
该页面是美食推荐管理系统的后台美食表管理界面，可对美食信息进行搜索、增加、删除与Excel导出操作，以表格形式展示美食的详细数据，同时支持勾选批量操作与分页浏览，还可切换至用户表、留言表等其他数据管理模块。

（5）数据爬取
该页面是美食推荐系统的爬虫开发与运行界面，可编写并执行美食数据爬取代码，能设置爬取的城市与美食分类，自动访问目标网页并提取餐厅相关数据，同时具备代码编辑、项目管理、运行调试及浏览器自动测试控制等开发相关功能。

（6）注册登录界面
该页面是美食分析推荐系统的登录界面，可输入账号和密码进行登录操作，支持密码显示与隐藏切换，还提供忘记密码和去注册的功能入口，用于完成用户身份验证与账号相关操作。

（7）留言板
该页面是美食分析推荐系统的留言板界面，可显示当前登录用户昵称，提供留言内容输入框与提交按钮，支持用户输入并提交留言反馈，同时保留系统其他功能模块的切换入口，方便用户进行功能跳转与操作。

3、项目说明

一、技术栈简要说明
系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建，数据采集使用 requests 爬虫技术定向抓取携程美食网店铺信息。推荐模块基于用户的协同过滤算法，通过分析用户历史行为计算相似度生成个性化推荐。前端可视化通过 Echarts 图表库实现柱状图、饼图、折线图等多种图形渲染，数据库存储美食与用户交互数据。

二、功能模块详细介绍
· 美食数据分析可视化模块
该页面通过柱状图展示最受好评菜品前十，以饼图呈现各菜品类型占比，用折线图展示每人消费各价格区间的数量分布，帮助用户直观了解美食市场的热门菜品、品类结构与消费水平。

· 美食数据模块
作为系统主页，支持通过关键词搜索美食店铺信息，以表格形式展示店铺的发布时间、店名、类型、人均消费、评分、地址等详细数据，用户可对店铺进行点赞操作，便于快速浏览与筛选美食资源。

· 美食推荐模块
基于用户协同过滤推荐算法，通过分析用户历史评分行为寻找“口味邻居”，实时生成个性化推荐榜单。推荐结果以表格形式展示店铺的详细数据，新用户自动调用热门补位机制，用户可直接收藏或跳转详情。

· 后台数据管理模块
提供美食信息的搜索、增加、删除与 Excel 导出操作，以表格形式展示美食详细数据，支持勾选批量操作与分页浏览，可切换至用户表、留言表等其他数据管理模块，实现菜品、用户、评分、留言的全字段增删改查与操作日志留痕。

· 数据爬取模块
提供爬虫开发与运行界面，支持编写并执行美食数据爬取代码，可设置爬取的城市与美食分类，自动访问目标网页提取餐厅相关数据，具备代码编辑、项目管理、运行调试及浏览器自动测试控制等开发功能，实现断点续爬、异常重试与去重入库。

· 注册登录模块
提供用户登录界面，支持账号密码输入与密码显示隐藏切换，包含忘记密码和去注册的功能入口，完成用户身份验证与账号管理，支持手机验证码与邮箱双通道注册及第三方账号绑定。

· 留言板模块
显示当前登录用户昵称，提供留言内容输入框与提交按钮，支持用户输入并提交留言反馈，用户可匿名或实名发表口味感受与改进建议，留言内容可被推荐页引用，形成社区互动闭环。

三、项目总结
本系统是基于 Python 与 Django 开发的美食推荐分析平台，聚焦携程美食网数据。系统通过 requests 爬虫定向抓取美食店铺的名称、评分、价格、地址等信息，经处理后存储于数据库。平台基于用户协同过滤推荐算法，通过分析用户历史行为计算相似度，生成个性化美食推荐榜单。美食数据分析可视化模块借助 Echarts 以柱状图、饼图、折线图等形式展示最受好评菜品、菜品类型占比及消费价格分布。用户可在美食数据模块进行关键词搜索与点赞操作，在留言板提交反馈。后台管理模块支持美食、用户、留言等数据的增删改查与批量操作，实现从数据采集、分析、推荐到后台运维的全链路功能覆盖。

4、核心代码

frommathimportsqrt,powimportoperatorclassUserCf():def__init__(self,data):self.data=datadefgetItems(self,username1,username2):returnself.data[username1],self.data[username2]defEuclidean(self,user1,user2):# 取出两位用户评论过的美食和评分user1_data=self.data[user1]user2_data=self.data[user2]distance=0# 找到两位用户都评论过的美食，并计算欧式距离forkeyinuser1_data.keys():ifkeyinuser2_data.keys():# 注意，distance越大表示两者越相似distance+=pow(float(user1_data[key])-float(user2_data[key]),2)return1/(1+sqrt(distance))# 这里返回值越小，相似度越大# 计算某个用户与其他用户的相似度deftop10_simliar(self,userID):res=[]foruseridinself.data.keys():# 排除与自己计算相似度ifnotuserid==userID:simliar=self.Euclidean(userID,userid)res.append((userid,simliar))res.sort(key=lambdaval:val[1])returnres[:4]# 根据用户推荐美食给其他人defrecommend(self,user):# 相似度最高的用户top_sim_user=self.top10_simliar(user)[0][0]print(top_sim_user)# 相似度最高的用户的记录items=self.data[top_sim_user]recommendations=[]# 筛选出该用户未美食并添加到列表中foriteminitems.keys():ifitemnotinself.data[user].keys():recommendations.append((item,items[item]))recommendations.sort(key=lambdaval:val[1],reverse=True)# 按照评分排序# 返回评分最高的10部美食returnrecommendations[:10]if__name__=='__main__':userCf=UserCf(data=users)r=userCf.recommend('gou')print(r)