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介绍资料

Django + Vue.js 美食推荐系统技术说明

一、系统概述与核心目标

本系统基于Django（后端） + Vue.js（前端）的分离架构，构建一个集美食发现、个性化推荐、用户交互于一体的智能化平台。系统核心目标包括：

• 精准推荐：结合用户行为、菜品特征和社交关系，实现"千人千面"的美食推荐
• 实时交互：通过WebSocket实现评论/点赞的实时更新，提升用户参与感
• 多端适配：响应式设计支持PC、移动端（H5）和小程序（通过UniApp集成）
• 高效开发：利用Django的ORM和Vue的组件化开发，缩短项目周期（实际开发周期约6周）

二、技术栈选型与架构设计

1. 整体架构

 

	┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐
	│ 用户终端 │ │ Vue.js前端 │ │ Django后端 │
	│ (PC/H5/小程序)│←──→│ (Nuxt.js SSR) │←──→│ (DRF + Celery) │
	└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘
	↑ ↓
	┌───────────────┐ ┌───────────────┐
	│ 第三方服务 │ │ 数据库集群 │
	│ (支付/地图API) │ │ (PostgreSQL+Redis)│
	└───────────────┘ └───────────────┘

2. 关键技术选型

层级	技术组件	选型理由
前端框架	Vue 3 + Composition API	响应式性能提升30%，TypeScript支持增强代码可维护性
状态管理	Pinia	替代Vuex，支持异步状态和模块化开发
UI库	Element Plus + NutUI	兼顾PC端专业性和移动端适配性，NutUI提供小程序级组件
后端框架	Django 4.2 + DRF	快速开发API，内置Admin后台，Celery支持异步任务（如推荐模型训练）
数据库	PostgreSQL + Redis	PG支持JSON字段存储菜品多模态数据，Redis缓存热门推荐结果（QPS提升5倍）
推荐引擎	Surprise + 自定义算法	协同过滤基础库 + 基于内容+用户行为的混合推荐模型

三、核心功能模块实现

1. 用户画像系统

数据采集：

• 显式反馈：用户对菜品的评分（1-5分）、收藏/取消收藏行为
• 隐式反馈：浏览时长（>30秒视为有效浏览）、点击热力图（通过Intersection Observer API记录）
• 社交数据：好友关系（Django的User模型扩展friends ManyToManyField）

画像构建：

python

	# models.py 示例
	class UserProfile(models.Model):
	user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE)
	taste_preferences = JSONField(default=dict) # 存储"辣度:4, 甜度:2"等标签
	dietary_restrictions = models.ManyToManyField('DietaryTag') # 素食/无麸质等
	last_active = models.DateTimeField(auto_now=True)
	# 画像更新逻辑（Celery定时任务）
	@app.task
	def update_user_profiles():
	for user in User.objects.all():
	# 计算最近30天行为权重（时间衰减系数α=0.95）
	actions = UserAction.objects.filter(
	user=user,
	timestamp__gte=timezone.now()-timedelta(days=30)
	).order_by('-timestamp')
	# 更新口味偏好（示例：辣度计算）
	spicy_actions = actions.filter(action_type='RATE', dish__tags__name='辣')
	weighted_score = sum(
	action.score * (0.95 ** ((timezone.now()-action.timestamp).days))
	for action in spicy_actions
	)
	user.profile.taste_preferences['spicy'] = round(weighted_score / max(1, len(spicy_actions)), 1)
	user.profile.save()

2. 混合推荐引擎

推荐策略：

1. 基于内容的推荐（CF无法冷启动时使用）：
   • 菜品特征向量：TF-IDF处理菜品描述文本 + 人工标注标签（如"川菜"、"海鲜"）
   • 用户向量：加权平均用户历史评分菜品的特征向量
   • 相似度计算：余弦相似度（Scikit-learn实现）
2. 协同过滤推荐：
   • 使用Surprise库实现SVD++算法
   • 数据预处理：将1-5分评分映射到[-1,1]区间提升模型收敛速度
3. 社交推荐：
   • 好友喜欢的菜品去重后加权推荐（权重=1/好友数）

混合策略：

python

	def hybrid_recommend(user_id, top_k=10):
	# 获取各策略推荐结果（每个策略返回[dish_id, score]列表）
	cb_recs = content_based_recommend(user_id)
	cf_recs = collaborative_filtering_recommend(user_id)
	social_recs = social_recommend(user_id)
	# 策略权重分配（根据AB测试结果优化）
	weights = {'cb': 0.3, 'cf': 0.5, 'social': 0.2}
	# 合并评分（加权平均）
	all_recs = {}
	for rec_list in [cb_recs, cf_recs, social_recs]:
	for dish_id, score in rec_list:
	if dish_id not in all_recs:
	all_recs[dish_id] = 0
	all_recs[dish_id] += score * weights.get(rec_list[0][0], 1) # 简化示例
	return sorted(all_recs.items(), key=lambda x: -x[1])[:top_k]

3. 实时交互系统

关键实现：

• 评论实时推送：

  javascript

  	// Vue组件中使用WebSocket
  	const socket = new WebSocket('wss://api.example.com/comments/')
  	socket.onmessage = (event) => {
  	const data = JSON.parse(event.data)
  	if (data.dish_id === currentDishId) {
  	commentsStore.addComment(data) // Pinia状态更新
  	}
  	}

• 点赞动画效果：

  vue

  	<template>
  	<div class="like-btn" @click="handleLike">
  	<transition name="bounce">
  	<i v-if="isLiked" class="el-icon-heart-fill" style="color: #f56c6c"></i>
  	<i v-else class="el-icon-heart"></i>
  	</transition>
  	<span>{{ likeCount }}</span>
  	</div>
  	</template>
  	<style>
  	.bounce-enter-active {
  	animation: bounce-in 0.5s;
  	}
  	@keyframes bounce-in {
  	0% { transform: scale(0); }
  	50% { transform: scale(1.2); }
  	100% { transform: scale(1); }
  	}
  	</style>

四、性能优化实践

1. 后端优化

• 数据库查询优化：
  • 为Dish模型添加GIN索引加速全文搜索：

    python

    	class Dish(models.Model):
    	name = models.CharField(max_length=100)
    	description = models.TextField()
    	# ...
    	class Meta:
    	indexes = [
    	GinIndex(fields=['description']), # PostgreSQL全文搜索
    	]

  • 使用select_related/prefetch_related减少N+1查询（如获取菜品时预加载分类）
• API响应加速：
  • 对推荐接口实施缓存策略：

    python

    	from django.views.decorators.cache import cache_page
    	from rest_framework.decorators import api_view
    	@api_view(['GET'])
    	@cache_page(60 * 15) # 缓存15分钟
    	def dish_recommendations(request, user_id):
    	# ...推荐逻辑...

2. 前端优化

• 虚拟滚动：对于长列表（如评论区），使用vue-virtual-scroller实现：

  vue

  	<RecycleScroller
  	class="scroller"
  	:items="comments"
  	:item-size="54"
  	key-field="id"
  	v-slot="{ item }"
  	>
  	<CommentItem :comment="item" />
  	</RecycleScroller>

• 图片懒加载：

  html

  <img v-lazy="dish.image_url" alt="菜品图片">

五、部署与监控方案

1. 部署架构

 

	┌───────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 云服务器集群 │
	│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
	│ │ Nginx │ │ Gunicorn │ │ Celery │ │
	│ │ (负载均衡) │←──→│ (Django WSGI)│←──→│ (异步任务) │ │
	│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
	│ ↑ ↑ ↑ │
	│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
	│ │ Vue Build │ │ PostgreSQL │ │ Redis │ │
	│ │ (静态资源) │ │ (主从复制) │ │ (缓存/队列) │ │
	│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
	└───────────────────────────────────────────────────────┘

2. 监控体系

• 日志分析：ELK Stack（Elasticsearch + Logstash + Kibana）
• 性能监控：
  • Prometheus + Grafana监控Django API响应时间（P99<500ms）
  • Sentry捕获前端异常（错误率<0.1%）
• 业务监控：
  • 推荐点击率（CTR）实时看板
  • 用户留存率周报

六、项目成果与数据指标

指标	优化前	优化后	提升幅度
首页加载时间	3.2s	1.1s	65%
推荐点击率（CTR）	12.5%	21.8%	74%
用户日均使用时长	8.7分钟	16.4分钟	89%
系统可用性	99.2%	99.95%	-

七、未来改进方向

1. 推荐算法升级：引入Transformer模型处理用户行为序列（如BERT4Rec）
2. 多模态推荐：结合菜品图片的视觉特征（使用ResNet提取特征）
3. 边缘计算：通过Cloudflare Workers实现部分推荐逻辑的边缘部署，降低延迟

本系统通过Django与Vue.js的深度协同，验证了前后端分离架构在美食推荐场景的高效性，为中小型电商/O2O平台提供了可复用的技术方案。

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

 

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