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

Django + Vue.js 美食推荐系统技术说明

一、系统概述

本系统基于 Django（后端） + Vue.js（前端） 技术栈构建，旨在为用户提供个性化美食推荐服务。系统采用前后端分离架构，Django 负责业务逻辑、数据处理及API服务，Vue.js 实现动态界面渲染与交互，结合协同过滤推荐算法与实时数据缓存技术，支持高并发场景下的快速响应与个性化推荐。

二、技术架构设计

1. 整体架构图

	┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
	│ Vue.js 前端 │ ←→ │ Django 后端 │ ←→ │ 数据库/缓存 │
	└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
	↑ ↑ ↑
	│ │ │
	用户交互 RESTful API 数据持久化

2. 核心组件说明

• 前端（Vue.js）
  • 组件化开发：通过Vue单文件组件（.vue）实现页面模块化，如Header.vue、RecommendList.vue。
  • 状态管理：使用Vuex管理全局状态（如用户登录状态、推荐列表数据），通过mapState和mapActions简化数据访问。
  • 路由控制：Vue Router实现页面导航，动态加载推荐结果页（/recommend）与详情页（/dish/:id）。
  • 异步请求：通过Axios调用Django API，结合async/await处理异步数据加载。
• 后端（Django）
  • API服务：基于Django REST Framework（DRF）构建RESTful接口，定义UserViewSet、DishViewSet等视图集。
  • 推荐引擎：实现Item-Based协同过滤算法，计算菜品相似度矩阵，生成推荐列表。
  • 数据模型：

    python

    	# models.py 示例
    	class User(models.Model):
    	username = models.CharField(max_length=50, unique=True)
    	preferences = models.JSONField(default=dict) # 存储用户偏好标签（如"辣味"、"素食"）
    	class Dish(models.Model):
    	name = models.CharField(max_length=100)
    	tags = models.JSONField() # 菜品标签（如"川菜"、"低卡"）
    	rating = models.FloatField(default=0.0) # 用户评分均值

• 数据库与缓存
  • 主数据库：PostgreSQL存储用户、菜品及评分数据，支持复杂查询。
  • 缓存层：Redis缓存热门推荐结果（TTL=5分钟），减少数据库压力。

三、核心功能实现

1. 推荐算法流程

1. 数据预处理：
   • 从数据库加载用户评分数据，构建用户-菜品评分矩阵。
   • 使用sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity计算菜品相似度。
2. 推荐生成：
   • 对于目标用户，筛选其高评分菜品，基于相似度矩阵推荐相似菜品。
   • 结合用户偏好标签（如preferences["spicy"]=True）过滤推荐结果。
3. API输出：

   python

   	# views.py 示例
   	class RecommendAPI(APIView):
   	def get(self, request, user_id):
   	user = User.objects.get(id=user_id)
   	recommended_dishes = generate_recommendations(user) # 调用推荐算法
   	serializer = DishSerializer(recommended_dishes, many=True)
   	return Response(serializer.data)

2. 前端交互逻辑

• 推荐列表渲染：

  vue

  	<!-- RecommendList.vue 示例 -->
  	<template>
  	<div v-for="dish in dishes" :key="dish.id" class="dish-card">
  	<h3>{{ dish.name }}</h3>
  	<p>标签: {{ dish.tags.join(', ') }}</p>
  	<button @click="rateDish(dish.id, 5)">点赞</button>
  	</div>
  	</template>
  	<script>
  	export default {
  	data() {
  	return { dishes: [] };
  	},
  	async created() {
  	const response = await axios.get(`/api/recommend/${this.$store.state.userId}`);
  	this.dishes = response.data;
  	},
  	methods: {
  	rateDish(dishId, rating) {
  	axios.post(`/api/rate/`, { dish_id: dishId, rating });
  	}
  	}
  	};
  	</script>

3. 性能优化策略

• 缓存策略：
  • Django端：使用django-redis缓存API响应，键格式为recommend:{user_id}。
  • Vue.js端：通过localStorage缓存用户偏好，减少重复请求。
• 异步任务：
  • 使用Celery定期更新菜品相似度矩阵（每日凌晨执行）。
  • 用户评分后触发异步任务重新计算推荐结果。

四、部署与运维

1. 开发环境配置

• 前端：

  bash

  	npm install vue axios vuex vue-router
  	npm run serve # 启动开发服务器（端口8080）

• 后端：

  bash

  	pip install django djangorestframework psycopg2-binary redis celery
  	python manage.py runserver # 启动Django服务（端口8000）

2. 生产环境部署

• 容器化：

  dockerfile

  	# Dockerfile 示例
  	FROM python:3.9
  	WORKDIR /app
  	COPY requirements.txt .
  	RUN pip install -r requirements.txt
  	COPY . .
  	CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "project.wsgi"]

• Nginx反向代理：

  nginx

  	server {
  	listen 80;
  	server_name example.com;
  	location / {
  	proxy_pass http://frontend:8080;
  	}
  	location /api/ {
  	proxy_pass http://backend:8000;
  	}
  	}

五、系统扩展性设计

1. 算法扩展：
   • 支持替换为深度学习模型（如Wide & Deep），通过Django管理后台上传预训练模型文件。
2. 数据源扩展：
   • 集成第三方API（如高德地图获取餐厅位置），丰富推荐维度。
3. 多端适配：
   • 基于Vue.js开发微信小程序版本，复用现有API服务。

六、总结

本系统通过Django与Vue.js的深度整合，实现了高可用、低延迟的美食推荐服务。核心优势包括：

• 前后端解耦：便于独立开发与维护。
• 算法灵活性：支持快速迭代推荐策略。
• 性能优化：通过缓存与异步任务提升并发能力。

未来可进一步探索实时推荐（如基于用户当前位置的动态推荐）与多模态数据融合（如结合菜品图片分析）。

运行截图

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