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)-优快云博客

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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》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目

Django+大模型美食推荐系统：菜谱食谱数据分析

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网与人工智能技术的快速发展，美食推荐系统已成为连接用户需求与海量菜谱数据的重要桥梁。传统推荐系统多基于协同过滤或内容过滤算法，但存在冷启动、数据稀疏性等问题。近年来，大语言模型（如GPT、BERT等）的兴起为推荐系统提供了更强大的语义理解能力，结合用户行为数据与菜谱的多维度特征（如食材、口味、烹饪方式等），可实现更精准的个性化推荐。

Django作为一款高性能的Python Web框架，具备快速开发、安全性和可扩展性优势，适合构建数据驱动的动态推荐系统。本研究旨在结合Django框架与大模型技术，设计并实现一个基于菜谱数据分析的美食推荐系统，解决传统推荐系统的局限性。

1.2 研究意义

理论意义：探索大模型在垂直领域（美食推荐）中的应用，验证多模态数据融合对推荐效果的提升。
实践意义：为用户提供个性化菜谱推荐，辅助健康饮食规划；为餐饮企业提供用户偏好分析，优化菜品设计。

二、国内外研究现状

2.1 传统美食推荐系统研究

基于协同过滤的推荐（如用户-菜品评分矩阵）。
基于内容的推荐（如关键词匹配、标签分类）。
混合推荐系统（结合协同过滤与内容过滤）。

局限性：依赖用户显式反馈，冷启动问题显著；无法处理复杂语义关联（如“低卡高蛋白”等隐式需求）。

2.2 大模型在推荐系统中的应用

语义理解：通过预训练模型提取菜谱文本（如步骤、食材）的深层特征。
多模态融合：结合图片、文本、用户行为等多维度数据。
生成式推荐：利用大模型生成个性化推荐理由或菜谱变体（如“减脂版宫保鸡丁”）。

现状：已有研究在电商、影视领域取得突破，但美食推荐场景的垂直化应用仍需探索。

2.3 Django在Web系统开发中的应用

优势：MVT架构、ORM数据库管理、安全机制完善。
案例：已有基于Django的食谱分享平台（如Cookpad），但未充分融合大模型技术。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

菜谱数据采集与预处理
- 数据来源：公开菜谱API（如下厨房、美食杰）、爬虫抓取、用户上传。
- 数据清洗：去重、标准化食材名称、缺失值处理。
- 特征工程：提取文本（标题、步骤）、标签（口味、菜系）、营养信息（热量、蛋白质）等。
大模型赋能的推荐算法设计
- 语义编码：使用Sentence-BERT或LLaMA等模型生成菜谱文本的向量表示。
- 用户画像构建：结合用户历史行为（浏览、收藏、评分）与显式反馈（口味偏好、饮食禁忌）。
- 混合推荐模型：
  - 基于内容的推荐：计算菜谱向量与用户画像的相似度。
  - 基于知识的推荐：利用大模型生成推荐逻辑（如“用户喜欢川菜且需低卡，推荐‘轻食版麻婆豆腐’”）。
系统实现与优化
- 后端开发：Django框架搭建API服务，集成推荐算法模块。
- 前端交互：React/Vue实现用户界面，支持条件筛选（如“30分钟内”“3人份”）。
- 性能优化：使用Redis缓存热门推荐结果，Celery处理异步任务。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[数据预处理]
3    B --> C[特征提取]
4    C --> D[大模型训练]
5    D --> E[推荐算法]
6    E --> F[Django后端]
7    F --> G[前端交互]
8    G --> H[用户反馈]
9    H --> B

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成菜谱数据集的构建与标注（含10万+条结构化数据）。
实现基于大模型的混合推荐算法，推荐准确率提升15%以上（对比传统方法）。
部署Django驱动的Web系统，支持实时推荐与用户交互。

4.2 创新点

多模态数据融合：结合文本、营养标签、用户行为等多维度特征。
大模型动态生成推荐理由：增强推荐可解释性（如“根据您的历史偏好，推荐此菜谱因‘低卡且含高蛋白’”）。
垂直领域优化：针对美食场景设计轻量化模型，平衡效率与精度。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	1-2月	文献调研、数据集收集
2	3-4月	算法设计与实验（基线模型对比）
3	5-6月	Django系统开发与集成
4	7-8月	系统测试与优化
5	9月	论文撰写与答辩准备

六、参考文献

Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems[J]. Computer, 2009.
Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[J]. NAACL, 2019.
Django官方文档（https://djangoproject.com/）
李明等. 基于深度学习的美食推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2022.

备注：可根据实际研究方向调整技术细节（如选用具体大模型、推荐算法类型等）。建议补充实验环境（如Python版本、GPU配置）与评估指标（如NDCG、点击率）。