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最新推荐文章于 2025-12-05 10:52:47 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 10:52:47 发布 · 1.1k 阅读

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#课程设计 #美食 #知识图谱 #python #大数据 #django #人工智能

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介绍资料

以下是一份关于《Django + Vue.js 美食推荐系统》的任务书框架，涵盖前后端分离架构、推荐算法设计与系统实现：

任务书：Django + Vue.js 美食推荐系统开发

——基于用户行为与内容偏好的个性化美食推荐平台

一、项目背景与目标

背景
- 传统美食推荐平台依赖单一维度（如评分、销量）排序，缺乏个性化适配（如素食者被推荐肉类菜品）。
- Django（Python后端框架）提供高效的数据库操作与API开发能力，Vue.js（前端渐进式框架）支持动态交互与响应式设计，适合构建高用户体验的推荐系统。
- 需结合协同过滤（用户行为相似性）与内容过滤（菜品属性匹配）实现混合推荐，解决冷启动问题。
目标
- 开发一个前后端分离的美食推荐系统，支持：
  - 多维度推荐：基于用户历史行为（点击、收藏、评分）、菜品标签（口味、食材、烹饪方式）、社交关系（好友推荐）。
  - 实时交互：用户筛选条件（如“辣度”“预算”）动态更新推荐列表。
  - 可解释性反馈：展示推荐理由（如“根据您收藏的‘川菜’推荐”）。

二、任务分解与分工

模块1：后端服务开发（Django）

负责人：后端开发组
任务内容：

数据库设计：
- 核心表结构：
  - User：用户ID、昵称、密码（加密）、注册时间、口味偏好（JSON字段存储，如{"spicy_level": 3}）。
  - Dish：菜品ID、名称、图片URL、描述、价格、平均评分、标签（多对多关系，如["川菜", "麻辣"]）。
  - Interaction：用户-菜品交互记录（点击、收藏、评分）、交互时间。
  - Restaurant：餐厅ID、名称、地址、人均消费、菜品列表（外键关联Dish）。
- 索引优化：为高频查询字段（如Dish.tags、Interaction.user_id）创建数据库索引。
API开发：
- 推荐接口：
  - GET /api/recommend/: 根据用户ID返回Top 20推荐菜品（含推荐分数与理由）。
  - POST /api/filter/: 接收用户筛选条件（如{"cuisine": "粤菜", "price_range": [20, 50]}），返回过滤后菜品。
- 数据管理接口：
  - POST /api/interaction/: 记录用户行为（如点击菜品ID=123）。
  - PUT /api/user/preference/: 更新用户口味偏好（如增加“甜食”标签）。
推荐算法实现：
- 协同过滤：
  - 基于用户的Item-CF：计算用户A与B的相似度（共有点击菜品数/Jaccard系数），推荐相似用户喜欢的菜品。
  - 使用surprise库或自定义矩阵分解（SVD）优化评分预测。
- 内容过滤：
  - 构建菜品标签向量（TF-IDF或Word2Vec），计算用户偏好向量（历史交互菜品的标签平均值）。
  - 推荐与用户偏好向量余弦相似度高的菜品。
- 混合策略：
  - 加权融合：协同过滤（60%）+ 内容过滤（40%），通过AB测试确定最优权重。

交付物：

Django项目代码库（含models.py, views.py, serializers.py）
Postman测试用例集（覆盖所有API）
推荐算法离线评估报告（RMSE<0.8，Recall@10≥0.6）

模块2：前端开发（Vue.js）

负责人：前端开发组
任务内容：

页面设计：
- 首页：
  - 顶部搜索栏（支持菜品名称/标签搜索）。
  - 推荐卡片轮播（展示高评分/新上线菜品）。
  - 筛选面板（多选标签、价格滑块、排序方式）。
- 菜品详情页：
  - 菜品图片、名称、价格、标签、用户评分。
  - 推荐理由组件（如“您可能喜欢：与‘宫保鸡丁’标签相似”）。
  - 交互按钮（收藏、评分、分享）。
组件开发：
- 推荐列表组件：
  - 动态渲染API返回的菜品数据，支持懒加载（滚动到底部自动加载更多）。
  - 鼠标悬停显示推荐理由弹窗。
- 用户偏好设置弹窗：
  - 多选标签表单（如“口味：清淡/麻辣/甜咸”）。
  - 提交后调用PUT /api/user/preference/更新后端数据。
状态管理：
- 使用Pinia管理全局状态：
  - userInfo：存储用户ID、昵称、当前偏好。
  - recommendList：缓存推荐结果，避免重复请求。
- 路由设计：
  - /：首页（推荐列表）。
  - /dish/:id：菜品详情页。
  - /profile：用户偏好设置页。

交付物：

Vue.js项目代码库（含components/, store/, router/目录）
UI设计稿（Figma/Sketch源文件）
跨浏览器兼容性报告（Chrome/Firefox/Safari正常渲染）

模块3：系统集成与测试

负责人：全栈开发组
任务内容：

前后端联调：
- 配置CORS（跨域资源共享）：允许Vue前端访问Django后端API（如http://localhost:8000）。
- 统一数据格式：前后端约定API响应结构（如{ "code": 200, "data": {...}, "message": "success" }）。
性能优化：
- 后端：
  - 使用Django的select_related/prefetch_related优化数据库查询（减少N+1问题）。
  - 对高频API（如推荐接口）添加Redis缓存（缓存TTL=5分钟）。
- 前端：
  - 图片懒加载（使用IntersectionObserver API）。
  - 代码分割（按路由拆分JS bundle，减少首屏加载时间）。
测试策略：
- 单元测试：
  - Django：测试views.py中的推荐逻辑（使用pytest-django）。
  - Vue：测试组件渲染与交互（使用@vue/test-utils）。
- 端到端测试：
  - 使用Cypress模拟用户操作（如搜索菜品→点击推荐→查看详情）。
- 压力测试：
  - 使用Locust模拟1000并发用户，验证系统吞吐量（QPS≥200）。

交付物：

集成测试报告（含通过率、失败用例修复记录）
性能测试报告（首屏加载时间<2s，API平均响应时间<300ms）
部署文档（Docker容器化步骤、Nginx配置示例）

三、技术栈与工具

模块	技术/工具
后端框架	Django 4.x, Django REST Framework (DRF), PostgreSQL/MySQL
前端框架	Vue.js 3.x, Pinia, Vue Router, Axios
推荐算法	Surprise (协同过滤), Scikit-learn (TF-IDF), NumPy (向量计算)
测试工具	Pytest (后端), Cypress (E2E), Locust (压力测试)
部署工具	Docker, Nginx, Gunicorn (Django生产服务器)

四、时间计划

阶段	时间范围	里程碑
需求分析与设计	第1周	完成数据库ER图、API接口文档、UI原型设计
核心开发	第2-4周	Django后端API开发完成、Vue前端核心页面开发完成、推荐算法初版实现
集成测试	第5周	前后端联调通过、性能优化完成、测试用例覆盖率≥80%
部署上线	第6周	代码合并至主分支、Docker镜像构建、生产环境部署（如AWS EC2）

五、预期成果

功能完整性：
- 支持用户注册/登录、菜品浏览、交互记录、偏好设置、个性化推荐。
- 推荐结果点击率（CTR）≥25%，用户留存率（次日回访）≥40%。
系统性能：
- 平均API响应时间<300ms（P99<800ms），支持10万级用户数据存储。
可维护性：
- 代码符合PEP 8（Python）与ESLint（Vue）规范，文档覆盖率≥90%。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据冷启动	新用户无历史行为，推荐准确性低	默认推荐热门菜品，引导用户设置口味偏好
算法偏差	协同过滤可能过度推荐流行菜品，忽视长尾	引入多样性约束（如MMR算法），对长尾菜品加权
跨域问题	开发环境前后端分离导致API请求被浏览器拦截	配置Django的`CORS_ALLOWED_ORIGINS`或使用代理服务器（如Vue CLI的`devServer.proxy`）