计算机毕业设计Django+大模型美食推荐系统 菜谱食谱数据分析 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Django+大模型美食推荐系统 菜谱食谱数据分析》的任务书模板，可根据实际需求调整内容：

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任务书：Django+大模型美食推荐系统——菜谱食谱数据分析

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 美食推荐系统结合用户偏好与菜谱数据，可提升用户饮食体验，解决“吃什么”的决策难题。
   • 大模型（如GPT、BERT、LLaMA等）在自然语言处理和数据分析中表现优异，可辅助挖掘菜谱数据中的隐含规律。
   • Django框架提供高效的后端开发能力，支持快速构建可扩展的Web应用。
2. 目标
   • 开发一个基于Django的Web端美食推荐系统，整合菜谱数据与用户行为分析。
   • 利用大模型（如预训练语言模型或推荐算法模型）实现个性化推荐与菜谱智能分析。
   • 通过数据分析挖掘用户偏好、食材关联性、菜谱流行趋势等洞察。

二、项目功能模块

1. 数据采集与预处理

• 任务内容
  • 爬取公开菜谱数据（如美食网站、API接口）或使用现有数据集（如Recipe1M+）。
  • 数据清洗：去除重复、缺失值处理、标准化食材名称（如“西红柿”与“番茄”合并）。
  • 特征提取：标签分类（菜系、口味、烹饪难度）、营养成分分析（可选）。

2. 大模型集成与推荐算法

• 任务内容
  • 模型选择：根据需求选择大模型（如：
    • 基于内容的推荐：使用BERT提取菜谱文本特征。
    • 协同过滤：结合用户行为数据（点赞、收藏、浏览历史）。
    • 混合推荐：结合内容特征与用户行为。
  • 模型训练：在本地或云端（如Hugging Face、AWS SageMaker）微调模型。
  • 推荐接口：通过Django封装模型API，实现实时推荐功能。

3. Django后端开发

• 任务内容
  • 搭建Django项目框架，设计数据库模型（用户、菜谱、收藏、评分等）。
  • 实现用户认证、菜谱管理、推荐接口等核心功能。
  • 集成数据分析结果（如热门菜谱、用户偏好统计）到后台管理系统。

4. 前端交互与可视化

• 任务内容
  • 使用HTML/CSS/JavaScript或前端框架（如Vue.js、React）构建用户界面。
  • 实现推荐结果展示、菜谱搜索、用户个性化主页等功能。
  • 数据可视化：通过ECharts或Matplotlib展示菜谱趋势、用户行为分析图表。

5. 测试与部署

• 任务内容
  • 功能测试：单元测试、集成测试、用户行为模拟测试。
  • 性能优化：模型推理速度、数据库查询效率优化。
  • 部署上线：使用Docker容器化部署，或云服务（如阿里云、AWS）。

三、技术栈

• 后端：Python 3.8+，Django 4.x，Django REST Framework（API开发）。
• 大模型：Hugging Face Transformers，PyTorch/TensorFlow，Scikit-learn（传统机器学习辅助）。
• 数据库：MySQL/PostgreSQL（关系型）或MongoDB（非关系型）。
• 前端：HTML/CSS/JavaScript，Bootstrap/Vue.js，ECharts。
• 部署：Docker，Nginx，Linux服务器/云平台。

四、任务分工与时间计划

阶段	任务内容	负责人	时间安排
第一周	需求分析与数据采集	全体成员	第1-3天
第二周	数据清洗与特征工程	数据组	第4-7天
第三周	大模型选型与训练	算法组	第8-14天
第四周	Django后端开发	后端组	第15-21天
第五周	前端开发与可视化	前端组	第22-28天
第六周	系统测试与优化	测试组	第29-35天
第七周	部署上线与文档撰写	全体成员	第36-42天

五、预期成果

1. 可运行的Django美食推荐系统，支持用户注册、菜谱浏览、个性化推荐。
2. 完成菜谱数据分析报告（如用户偏好分布、热门食材组合）。
3. 系统部署文档与代码开源（可选）。

六、风险评估与应对

1. 数据质量不足：提前准备多个数据源，或使用数据增强技术。
2. 模型性能瓶颈：采用轻量化模型或模型压缩技术（如量化、剪枝）。
3. 开发延期：每周同步进度，预留缓冲时间（如总周期延长10%）。

负责人签字：________________
日期：________________

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可根据实际项目需求调整技术细节、分工和时间安排。如需进一步细化某部分内容（如模型训练步骤或数据库设计），可补充说明。

运行截图

推荐项目

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项目案例

优势

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