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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介绍资料

任务书：基于Django+Vue.js的美食推荐系统开发

一、项目背景与目标

1.1 项目背景

随着餐饮行业数字化转型加速，用户对个性化美食推荐的需求日益增长。传统推荐系统存在推荐同质化、冷启动问题突出、实时交互能力弱等缺陷，且多数系统采用单体架构，难以应对高并发场景。本项目旨在结合前后端分离架构（Django+Vue.js）与混合推荐算法，构建一个高并发、实时更新的美食推荐平台，提升用户体验与餐饮企业运营效率。

1.2 项目目标

1. 功能目标：
   • 实现用户注册/登录、菜品浏览、个性化推荐、评分反馈等核心功能。
   • 支持实时推荐更新（如用户评分后立即调整推荐列表）。
2. 技术目标：
   • 采用Django构建RESTful API后端，Vue.js实现响应式前端交互。
   • 集成混合推荐算法（协同过滤+Wide & Deep模型），提升推荐准确率。
   • 通过Redis缓存与Celery异步任务，支撑日均10万级用户访问。
3. 成果目标：
   • 交付可运行的系统源码、部署文档与用户手册。
   • 在公开数据集上验证算法效果，实现推荐准确率≥85%。

二、项目范围与功能模块

2.1 系统功能模块

模块	子功能
用户管理模块	注册/登录、个人信息修改、密码重置、收藏/评分历史查看
菜品管理模块	菜品分类展示、详情页（图片、价格、口味、餐厅信息）、搜索与筛选
推荐引擎模块	个性化推荐列表、实时更新（WebSocket）、冷启动推荐（问卷初始化）
反馈与评价模块	菜品评分、点赞/收藏、推荐结果反馈（“不感兴趣”按钮）
后台管理模块	用户数据统计、菜品上下架、推荐算法参数配置（Django Admin）

2.2 排除范围

• 移动端APP开发（仅支持Web端）。
• 第三方支付接口集成（如外卖下单功能）。
• 大规模分布式部署（仅验证单机高并发能力）。

三、技术选型与工具链

3.1 核心技术栈

层级	技术选型
前端	Vue.js 3.0 + Vue Router + Pinia（状态管理） + Element Plus（UI组件库）
后端	Django 4.0 + Django REST Framework（API开发） + Celery（异步任务）
数据库	MySQL 8.0（结构化数据） + MongoDB 5.0（用户行为日志）
缓存	Redis 6.0（热点数据缓存、推荐结果存储）
推荐算法	Scikit-learn（协同过滤） + TensorFlow 2.0（Wide & Deep模型）
部署	Docker（容器化） + Nginx（反向代理） + Gunicorn（WSGI服务器）

3.2 开发工具

• IDE：PyCharm（后端）、VS Code（前端）
• 版本控制：Git + GitHub
• 协作平台：Jira（任务管理） + Confluence（文档共享）
• 测试工具：Postman（API测试）、JMeter（压力测试）

四、项目实施计划

4.1 阶段划分与交付物

阶段	时间	任务内容	交付物
需求分析	第1-2周	完成用户调研、功能定义、竞品分析	需求规格说明书、用例图
系统设计	第3-4周	设计数据库ER图、API接口文档、算法流程图	系统架构图、数据库设计文档
前端开发	第5-7周	实现用户界面、组件开发、与后端API联调	可交互的前端原型
后端开发	第5-8周	开发用户认证、菜品管理、推荐算法API	可调用的RESTful API接口
算法集成	第7-9周	训练Wide & Deep模型、部署到Django后端、优化推荐结果	训练好的模型文件、算法性能报告
系统测试	第10-11周	进行单元测试、集成测试、压力测试（JMeter模拟1000并发用户）	测试报告、性能优化方案
部署上线	第12周	编写Dockerfile、配置Nginx、部署到云服务器（阿里云ECS）	可访问的在线系统地址
验收总结	第13周	用户验收测试、撰写项目总结报告、准备答辩材料	验收报告、演示PPT

4.2 关键里程碑

• 第4周：完成系统设计评审，确定技术方案可行性。
• 第7周：实现前后端联调，验证基础功能（如注册、浏览菜品）。
• 第9周：完成算法集成，推荐准确率达到预期指标。
• 第12周：系统通过压力测试，支持500并发用户稳定运行。

五、资源需求与预算

5.1 人力资源

角色	职责	人数
项目经理	制定计划、协调资源、监控进度	1
前端开发工程师	负责Vue.js界面开发与交互逻辑	2
后端开发工程师	负责Django API开发与算法集成	2
算法工程师	设计推荐模型、优化算法参数	1
测试工程师	编写测试用例、执行压力测试	1

5.2 硬件资源

资源类型	配置要求	用途
开发服务器	CPU: Intel i7-12700K / 内存: 32GB / 硬盘: 1TB SSD	模型训练、本地测试
云服务器	阿里云ECS（4核8G / 带宽10Mbps / Ubuntu 20.04）	系统部署

5.3 软件预算

项目	费用（元）	说明
云服务器（1年）	5,000	阿里云ECS实例费用
域名注册	100	备案域名（如.foodrec.com）
第三方服务	0	使用开源工具，无额外授权费用
总计	5,100

六、风险管理计划

6.1 风险识别与应对

风险类型	描述	应对措施
技术风险	Wide & Deep模型训练效果不佳，推荐准确率低于预期	提前在公开数据集（如Yelp）上验证算法，预留2周优化时间
进度风险	前端开发因组件兼容性问题延期	采用Element Plus等成熟UI库，减少自定义开发量
资源风险	云服务器带宽不足导致高并发时响应延迟	部署时配置负载均衡（Nginx），预留扩展空间
协作风险	前后端接口定义不一致导致联调失败	使用Swagger生成API文档，开发前双方确认接口字段与返回值格式

6.2 风险监控

• 每周例会：汇报进度与风险，及时调整计划。
• 代码审查：通过GitHub Pull Request确保代码质量。
• 测试留痕：记录所有测试用例与Bug修复过程，便于追溯。

七、验收标准与交付成果

7.1 验收标准

1. 功能完整性：系统实现需求规格说明书中的所有功能点。
2. 性能指标：
   • 推荐接口平均响应时间≤500ms（JMeter测试）。
   • 支持500并发用户稳定运行（CPU占用率≤70%）。
3. 算法效果：
   • 推荐准确率（Precision@10）≥85%。
   • 冷启动场景下新用户推荐满意度≥80%（用户调研）。

7.2 交付成果

1. 系统源码：前后端完整代码（GitHub仓库链接）。
2. 文档资料：
   • 《需求规格说明书》
   • 《系统设计文档》
   • 《算法实现与测试报告》
   • 《用户操作手册》
3. 部署环境：提供Docker镜像与部署脚本，支持一键部署。

项目负责人签字：____________________
日期：____________________

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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