计算机毕业设计：携程美食数据分析与个性化推荐平台 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）✅

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.datadatadefgetItems(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_dataself.data[user1]user2_dataself.data[user2]distance0# 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distancepow(float(user1_data[key])-float(user2_data[key]),2)return1/(1sqrt(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ifnotuseriduserID:simliarself.Euclidean(userID,userid)res.append((userid,simliar))res.sort(keylambdaval: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_userself.top10_simliar(user)[0][0]print(top_sim_user)# 相似度最高的用户的记录itemsself.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(keylambdaval:val[1],reverseTrue)# 按照评分排序# 返回评分最高的10部美食returnrecommendations[:10]if__name____main__:userCfUserCf(datausers)ruserCf.recommend(gou)print(r)5、项目列表