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

Django+大模型美食推荐系统菜谱食谱数据分析文献综述

引言

随着移动互联网普及与健康饮食需求增长，基于数据驱动的美食推荐系统成为餐饮行业数字化转型的核心工具。传统推荐系统受限于静态算法与数据维度单一性，难以应对用户口味动态变化与个性化需求。近年来，Django框架的稳定性与大模型的强大表征能力相结合，为构建高精度、可扩展的美食推荐系统提供了技术可行性。本文从技术架构、推荐算法、数据融合及实践案例四个维度，系统梳理国内外相关研究成果，分析其创新点与局限性，为后续研究提供理论支撑。

技术架构：Django与大模型的协同优势

1. Django框架的模块化与扩展性

Django作为Python生态的核心Web框架，其MTV（Model-Template-View）设计模式与ORM（对象关系映射）功能显著简化了数据库操作。例如，在豆果美食推荐系统中，Django通过MySQL存储用户行为数据与菜品特征，结合Django REST Framework（DRF）构建标准化API接口，日均处理推荐请求量达50万次，响应延迟低于300ms。此外，Django Admin后台管理系统支持菜品分类、用户评价等数据的可视化编辑，降低了系统维护成本。

2. 大模型的语义理解与生成能力

大模型（如Yi、BERT、GPT）通过自监督学习捕获用户-菜品关系的深层语义特征。例如，Yi模型在菜谱生成任务中，通过解析用户输入的食材列表与口味偏好，结合RAG（检索增强生成）技术调用外部营养数据库，生成包含步骤说明与营养分析的个性化菜谱。实验表明，基于Yi的推荐系统在食材利用率与口味匹配度上较传统协同过滤算法提升27%，用户满意度达89%。

3. 前后端分离架构的实践

Django与Vue.js的组合成为主流开发范式：Django负责业务逻辑与数据持久化，Vue.js通过组件化开发实现动态界面渲染。例如，某校园美食推荐系统采用Vue.js构建前端界面，通过Axios异步调用Django后端API，实现推荐列表的实时更新，首屏加载时间从2.5秒降至1.2秒。此外，Docker容器化技术将Django与Vue.js打包为独立镜像，通过Nginx反向代理实现负载均衡，日均处理请求量突破100万次。

推荐算法：从协同过滤到深度学习的演进

1. 协同过滤算法的优化

传统基于用户的协同过滤（User-CF）存在数据稀疏性问题。某系统通过Spark MLlib实现交替最小二乘法（ALS），在Hadoop集群上训练菜品相似度矩阵，推荐准确率（Precision@10）提升15%。另一系统结合用户标签（如“素食主义者”）与菜品属性（如“低卡路里”），通过TF-IDF算法提取关键词生成初始推荐列表，再通过Item-CF优化结果，冷启动场景下新用户推荐满意度达80%。

2. 深度学习模型的融合应用

Wide & Deep模型通过联合优化评分预测与点击率预估（CTR），显著提升推荐多样性。例如，某系统通过Wide部分处理用户历史行为，Deep部分捕捉菜品特征，模型AUC值达0.92，但需大量标注数据支持。此外，强化学习技术被用于动态调整推荐策略：某系统通过用户实时反馈（如“跳过推荐”）优化模型参数，日均处理请求量超500万次，但存在训练成本高、收敛速度慢等问题。

3. 大模型驱动的生成式推荐

大模型通过多模态数据融合实现推荐结果的解释性。例如，Yi模型在生成菜谱时，结合用户历史评论中的情感倾向（如“太辣”→降低辣味菜品权重）与地理位置数据（如“冬季推荐热汤”），生成符合用户场景的推荐列表。实验表明，基于大模型的推荐系统在推荐多样性（Shannon指数提升22%）与用户信任度（解释性评分提升34%）上显著优于传统方法。

数据融合：多维度特征工程与隐私保护

1. 多源数据融合的挑战

用户行为数据、菜品营养信息与社交关系链的融合是提升推荐精度的关键。例如，某系统通过BERT模型挖掘评论中的菜品偏好，结合时空因子（如节假日、用餐时段）优化本地化推荐，推荐准确率提升8%。然而，数据稀疏性问题仍待解决：某系统通过知识图谱构建“用户-菜品-餐厅”三级关联网络，利用嵌入层融合用户行为序列与餐厅属性标签，冷启动场景下推荐覆盖率提升41%。