计算机毕业设计Django+Vue.js美食推荐系统 美食可视化 (源码+文档+PPT+讲解)

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

开题报告：基于Django+Vue.js框架的智慧美食推荐系统研究

一、研究背景与意义

1. 餐饮行业数字化转型需求
   据《中国餐饮大数据白皮书》统计，2025年我国餐饮O2O市场规模预计突破1.5万亿元，用户对个性化推荐的需求增长显著。传统美食平台依赖人工编辑推荐，效率低且难以捕捉用户实时偏好。

2. 技术融合的必要性

   • Django：作为Python生态的高性能Web框架，提供RESTful API开发能力，适合处理高并发推荐请求。
   • Vue.js：渐进式前端框架，通过组件化开发实现动态交互界面，提升用户体验。
   • 推荐算法：协同过滤（CF）、矩阵分解（MF）与深度学习模型（如Wide&Deep）结合，解决冷启动与数据稀疏问题。

3. 研究价值

   • 理论意义：探索多模态数据（文本评论、用户行为、时空信息）在推荐系统中的融合机制。
   • 实践价值：构建可落地的美食推荐引擎，提升平台用户留存率与转化率。

二、国内外研究现状

1. 推荐算法演进
   • 协同过滤（UserCF/ItemCF）面临冷启动问题，混合模型（Hybrid）成为主流。
   • 深度学习模型（如Neural CF、Transformer-based）在序列推荐中表现突出，但需大量标注数据。
2. 餐饮推荐系统实践
   • Yelp通过矩阵分解实现餐厅推荐，Google Maps引入时空因子优化本地化推荐。
   • 国内美团采用深度强化学习动态调整推荐策略，但公开技术细节有限。

三、研究内容与目标

1. 核心研究内容
   • 多源数据融合：整合用户评论文本、评分数据、地理位置及消费时间，构建用户-餐厅-情境三维画像。
   • 混合推荐模型：设计基于矩阵分解的协同过滤与BERT预训练模型结合的深度推荐框架。
   • 实时推荐引擎：利用Django Channels实现WebSocket推送，结合Redis缓存热门推荐结果。
   • 可视化交互界面：通过Vue.js开发地图导航、菜品联想筛选等沉浸式交互组件。
2. 研究目标
   • 提出多模态餐饮推荐算法，使推荐准确率（Precision@10）提升8%以上。
   • 开发支持百万级用户实时推荐的分布式系统，响应延迟低于500ms。

四、研究方法与技术路线

1. 技术架构

   复制代码

   [数据采集层] → [特征工程] → [推荐模型训练] → [Django API服务] → [Vue.js前端展示]

2. 关键算法

   • 嵌入层融合：将用户行为序列、餐厅属性标签及评论情感向量拼接，输入深度神经网络。
   • 多任务学习：联合优化评分预测与点击率预估（CTR），提升模型泛化能力。

3. 实验设计

   • 数据集：采集大众点评、美团公开数据集（含50万+评论、10万+餐厅信息）。
   • 对比实验：与单一CF模型、传统MF方法及未引入时空因子的模型对比。

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 理论成果：发表3-4篇核心期刊论文，提出多模态餐饮推荐模型优化策略。
   • 系统成果：部署支持高并发的推荐服务，日均处理请求量达100万次。
2. 创新点
   • 情境感知推荐：引入时空因子（如节假日、用餐时段）优化本地化推荐。
   • 评论驱动优化：通过BERT模型挖掘评论中的菜品偏好，实现“用户-菜品-餐厅”三级关联推荐。

六、研究计划与进度

阶段	时间	任务
文献调研	202X.01-02	分析混合推荐模型及餐饮场景适配策略
系统设计	202X.03-04	设计数据库模型，规划API接口
模型开发与优化	202X.05-08	实现多模态推荐算法，完成压力测试
前后端联调	202X.09-10	开发Vue.js组件，集成实时推荐功能
论文撰写	202X.11-12	总结研究成果，撰写开题报告与学术论文

七、可行性分析

1. 技术可行性
   Django+Vue.js技术栈成熟，已有研究验证深度模型在推荐系统中的有效性，技术风险可控。

2. 数据可行性
   通过公开数据集与模拟用户行为生成实验数据，合作餐饮平台可提供脱敏数据支持。

3. 团队基础
   课题组具备推荐系统开发经验，预研的多模态模型在实验室环境中达到预期效果。

八、参考文献

1. He X, et al. Neural Collaborative Filtering[J]. WWW, 2017.
2. Cheng H T, et al. Wide & Deep Learning for Recommender Systems[J]. DLRS, 2016.
3. 美团技术团队. 基于知识图谱的个性化推荐在美团配送系统的实践[J]. 架构师之路, 2020.
4. 王喆. 深度学习推荐系统[M]. 电子工业出版社, 2021.

备注：本研究将严格遵守《个人信息保护法》，确保用户数据脱敏处理，符合伦理规范。

运行截图

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