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：菜谱食谱数据分析技术说明

一、系统概述

本系统基于Django框架与大型语言模型（LLM）构建，旨在通过深度分析用户行为数据、菜谱特征及食材属性，结合大模型的语义理解能力，实现个性化美食推荐与菜谱数据分析功能。系统涵盖数据采集、预处理、模型训练、推荐引擎及可视化分析等模块，适用于美食社交平台、智能厨房助手等场景。

二、技术架构

2.1 核心组件

Django框架
- 构建Web服务端，处理用户请求、数据存储与API接口
- 使用Django ORM管理MySQL/PostgreSQL数据库中的菜谱数据
- 集成Celery实现异步任务（如数据预处理、模型推理）
大模型集成
- 调用OpenAI GPT-4/Llama 2等模型进行语义分析
- 通过LangChain框架构建检索增强生成（RAG）系统
- 本地部署轻量化模型（如BERT）处理实时特征提取
数据分析模块
- Pandas/NumPy进行结构化数据处理
- Scikit-learn实现特征工程与聚类分析
- Matplotlib/Plotly生成可视化报表

2.2 系统流程图

1用户请求 → Django视图 → 数据预处理 → 大模型分析 → 推荐引擎 → 结果返回
2           ↑               ↓
3数据采集   → 数据库存储 ← 可视化分析

三、数据采集与预处理

3.1 数据来源

公开菜谱数据集（如Recipe1M+）
爬取美食网站（下厨房、美食杰等）
用户生成内容（UGC）上传数据

3.2 关键字段

python

1class Recipe(models.Model):
2    title = models.CharField(max_length=200)  # 菜谱标题
3    ingredients = JSONField()  # 食材列表（含用量单位）
4    instructions = TextField()  # 制作步骤
5    nutrition = JSONField()  # 营养成分（卡路里、蛋白质等）
6    cuisine_type = models.CharField()  # 菜系（川菜/法餐等）
7    difficulty = models.FloatField()  # 难度系数（1-5）
8    cooking_time = models.IntegerField()  # 烹饪时间（分钟）
9    user_interactions = ManyToManyField(User)  # 用户交互记录

3.3 预处理流程

文本清洗
- 去除HTML标签、特殊符号
- 统一食材名称（如"土豆"→"马铃薯"）

特征工程

python

1def extract_features(recipe):
2    # 食材向量表示
3    ingredient_embeddings = [get_embedding(ing) for ing in recipe.ingredients]
4    avg_embedding = np.mean(ingredient_embeddings, axis=0)
5    
6    # 营养评分计算
7    calories_per_serving = recipe.nutrition['calories'] / recipe.servings
8    
9    return {
10        'text_embedding': avg_embedding,
11        'calorie_density': calories_per_serving,
12        'ingredient_count': len(recipe.ingredients)
13    }

数据增强
- 生成相似菜谱（通过大模型改写步骤）
- 合成用户偏好数据（基于历史行为模拟）

四、大模型应用方案

4.1 语义理解层

菜谱内容分析

使用GPT-4提取隐含特征：

python

1prompt = f"""分析以下菜谱的口味特点，输出JSON格式：
2食材：{ingredients_str}
3步骤：{instructions_str}
4输出示例：{"{'flavor_profile': {'spicy': 0.8, 'sweet': 0.2}}"}"""

用户意图识别
- 分类用户查询（健康饮食/快速料理/节日菜谱等）

4.2 推荐引擎设计

混合推荐策略
- 协同过滤：基于用户-菜谱交互矩阵
- 内容过滤：使用TF-IDF/BERT计算菜谱相似度
- 大模型重排序：对候选列表进行语义优化

实时推荐API示例

python

1def get_recommendations(user_id, limit=5):
2    # 获取用户历史偏好
3    preferences = UserPreference.objects.filter(user=user_id)
4    
5    # 协同过滤候选集
6    cf_candidates = collaborative_filtering(user_id)
7    
8    # 大模型语义匹配
9    prompt = f"""根据用户偏好：{preferences_text}，
10    从以下候选菜谱中选择最匹配的3个：
11    {format_recipes(cf_candidates)}"""
12    
13    return call_llm(prompt)

五、数据分析模块实现

5.1 关键分析维度

食材关联分析
- 使用Apriori算法挖掘频繁共现食材组合
- 可视化食材网络图（NetworkX）

用户行为分析

python

1# 用户活跃时段分析
2interaction_times = [i.timestamp.hour for i in user.interactions.all()]
3plt.hist(interaction_times, bins=24, range=(0,24))

菜谱难度分布
- 聚类分析（K-means）将菜谱分为简单/中等/困难三级

5.2 可视化看板

Django Admin定制

扩展默认Admin界面，添加分析图表

python

1class RecipeAdmin(admin.ModelAdmin):
2    list_display = ('title', 'avg_rating')
3    readonly_fields = ('ingredient_wordcloud',)
4    
5    def ingredient_wordcloud(self, obj):
6      # 生成词云图片URL
7      return mark_safe(f'<img src="{generate_wordcloud(obj.id)}">')

ECharts集成
- 通过Django模板渲染交互式图表

六、性能优化方案

模型服务化
- 使用FastAPI部署大模型服务
- 实现请求缓存（Redis）与批处理
数据库优化
- 对高频查询字段建立索引
- 使用Django的select_related/prefetch_related减少N+1查询

异步处理

python

1# Celery任务示例
2@app.task
3def update_recipe_embeddings(recipe_id):
4    recipe = Recipe.objects.get(id=recipe_id)
5    embeddings = generate_embeddings(recipe.instructions)
6    recipe.text_embedding = embeddings
7    recipe.save()