基于Hadoop +Spark美食数据分析可视化系统 深度学习情感分析 餐厅推荐系统 美食推荐系统

1、项目介绍
技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、深度学习 TensorFlow的Keras构建 LSTM 模型、 LSTM 预测算法模型、Echarts可视化、selenium爬虫技术、大众点评数据
大数据技术：Hadoop、Spark、Hive

2、项目界面
（1）首页–数据概况

（2）美食类型分析

（3）美食价格分析

（4）美食评价分析

（5）美食地区分析

（6）美食词云图分析

（7）美食数据中心

（8）评价预测----- LSTM 预测算法模型

（9）注册登录

（10）数据采集

3、项目说明

3、项目说明
项目功能模块介绍
1. 首页——数据概况
展示整体数据的概览，例如数据总量、数据更新时间等。
可能会用图表展示关键指标，比如不同美食类型的数量分布、热门地区等。
2. 美食类型分析
分析不同美食类型的分布情况。
可能会展示各种美食类型的占比，以及不同地区美食类型的偏好差异。
3. 美食价格分析
分析美食价格的分布情况，例如不同价格区间的餐厅数量。
可能会展示价格与评分、人气等因素的相关性。
4. 美食评价分析
分析用户对美食的评价，包括好评率、差评率等。
可能会展示评价的分布情况，以及不同美食类型或地区的评价差异。
5. 美食地区分析
分析不同地区美食的分布情况。
可能会展示热门美食地区、不同地区的美食偏好等。
6. 美食词云图分析
通过词云图展示用户评价中的高频词汇。
可以直观地看出用户对美食的常见评价词汇，例如“好吃”“服务好”“环境差”等。
7. 美食数据中心
提供一个数据管理界面，用户可以查看、筛选、导出数据。
可能会展示数据的详细信息，例如餐厅名称、地址、评分、价格等。
8. 评价预测——LSTM预测算法模型
使用LSTM模型对美食评价进行预测。
用户可以输入相关参数（如餐厅信息、历史评价等），模型会预测未来的评价趋势。
9. 注册登录
提供用户注册和登录功能。
用户可以注册账号，登录后可以访问更多功能，例如数据收藏、评价预测等。
10. 数据采集
介绍数据采集的流程和方法。
可能会使用Selenium爬虫技术从大众点评等平台采集数据，并存储到MySQL数据库中。
数据采集后可能会经过清洗、预处理等步骤，再用于分析或模型训练。
4、核心代码

5、源码获取方式

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