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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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

Django+大模型美食推荐系统技术说明

一、技术背景与意义

在美食消费场景中，用户需求呈现多样化与个性化特征：既需快速获取符合口味偏好的菜品，又希望发现新颖美食组合或文化特色菜品。传统推荐系统依赖用户行为数据（如点击、评分）与协同过滤算法，存在冷启动问题（新用户/新菜品无历史数据）与语义理解局限（无法捕捉“微辣川菜”“低脂高蛋白”等复杂需求）。本项目结合Django框架构建Web应用，利用大语言模型（LLM）增强语义理解能力，结合知识图谱与用户画像技术，实现高精度、可解释的美食推荐，为餐饮行业提供智能化解决方案。

二、技术架构设计

1. 整体架构

采用分层架构，分为数据层、算法层、服务层与表现层：

• 数据层：
  • 结构化数据：MySQL存储用户信息（年龄、地域、过敏史）、菜品属性（口味、烹饪方式、食材）、餐厅数据（位置、人均消费、评分）。
  • 非结构化数据：MongoDB存储用户评论（文本）、菜品图片（二进制）、大模型生成的推荐解释（文本）。
  • 知识图谱：Neo4j存储“用户-偏好-食材-菜品-餐厅”关系，支持多跳推理（如“用户A→偏好→海鲜→关联菜品→清蒸鲈鱼→所属餐厅→XX海鲜酒楼”）。
• 算法层：
  • 大模型微调：基于Qwen-7B或DeepSeek-V3等开源模型，通过指令微调（Instruction Tuning）适配美食场景，增强对“低卡路里”“无麸质”等复杂需求的理解能力。
  • 推荐引擎：结合协同过滤（用户-菜品评分矩阵分解）、内容过滤（菜品属性匹配）与知识图谱推理（多跳关系挖掘），生成混合推荐结果。
• 服务层：
  • Django框架：提供RESTful API，处理HTTP请求（如用户登录、菜品查询、推荐请求），调用算法服务，管理用户会话。
  • 异步任务：Celery处理耗时操作（如知识图谱更新、大模型推理），Redis缓存热门推荐结果（如“今日热门菜品”），Nginx实现负载均衡。
• 表现层：
  • 前端交互：Vue.js构建响应式界面，ECharts绘制推荐菜品分布图、用户偏好雷达图，支持动态筛选（如按口味、价格区间过滤）。
  • 移动端适配：通过Django REST Framework生成JSON数据，供微信小程序/APP调用，实现跨平台服务。

三、关键技术实现

1. 大模型微调与语义理解

1.1 微调策略

• 数据构建：从大众点评、美团等平台爬取10万条用户评论与菜品描述，人工标注语义标签（如“口味：麻辣”“烹饪方式：蒸煮”“饮食限制：无麸质”），生成指令微调数据集。
• 模型选择：选择Qwen-7B（70亿参数）或DeepSeek-V3（混合专家架构），平衡推理效率与精度。
• 微调方法：采用LoRA（低秩适应）技术冻结大部分参数，仅微调少量参数（如注意力机制层），降低训练成本（GPU需求从A100降至RTX 3090）。
• 损失函数：结合交叉熵损失（分类任务）与对比学习损失（使模型区分相似需求，如“微辣”与“中辣”）。

1.2 语义解析流程

• 输入处理：用户提交查询（如“适合健身的低卡路里晚餐”），Django后端调用大模型API进行语义解析，提取关键实体（饮食限制：低卡路里；用餐场景：晚餐；偏好：健身相关）与情感倾向（积极/中性/消极）。
• 实体对齐：将解析结果映射到知识图谱节点（如“低卡路里”→“热量<300kcal”），为后续推理提供结构化输入。示例代码（调用大模型API）：

python

1import requests
2from django.conf import settings
3
4def call_llm_api(query):
5    url = settings.LLM_API_URL  # 大模型服务地址
6    headers = {"Authorization": f"Bearer {settings.LLM_API_KEY}"}
7    data = {"prompt": query, "temperature": 0.7}  # temperature控制生成随机性
8    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
9    return response.json()["result"]
10
11def parse_user_query(user_input):
12    llm_result = call_llm_api(f"分析以下美食查询需求，提取饮食限制、用餐场景、偏好：{user_input}")
13    # 示例输出：{"饮食限制": ["低卡路里"], "用餐场景": ["晚餐"], "偏好": ["健身相关"]}
14    return llm_result

2. 知识图谱构建与推理

2.1 数据采集与预处理

• 数据源：从餐厅管理系统（如美团商家后台）、公开数据集（如OpenFoodFacts）爬取菜品属性（名称、食材、热量、烹饪方式）、用户评价（评分、标签）。
• 清洗规则：去除重复数据（如同一菜品在不同餐厅的重复记录），标准化单位（如“卡路里”统一为“kcal”），填充缺失值（用同类菜品均值替代）。

2.2 实体识别与关系抽取

• 实体类型：用户、菜品、食材、餐厅、饮食限制（如低糖、无麸质）。
• 关系类型：
  • 用户-偏好-食材（如“用户A→偏好→海鲜”）。
  • 菜品-包含-食材（如“清蒸鲈鱼→包含→鲈鱼”）。
  • 菜品-满足-饮食限制（如“水煮鸡胸肉→满足→低卡路里”）。
• 抽取方法：
  • 规则模板：定义正则表达式（如“适合(\S+人群)”抽取“用户类型→适合→菜品”关系）。
  • 机器学习：用BERT模型识别未覆盖实体（如新出现的食材名）。

2.3 图谱存储与推理

• 存储：Neo4j图数据库，Cypher查询语言实现复杂推理。示例查询（查找满足用户低卡路里需求的菜品）：

cypher

1MATCH (u:User {id: $user_id})-[:PREFER]->(i:Ingredient)
2<-[:CONTAINS]-(d:Dish)-[:SATISFIES]->(r:Restriction {name: "低卡路里"})
3RETURN d.name, d.calories, COLLECT(i.name) AS ingredients

• 推理优化：通过Django定时任务（Celery Beat）定期更新图谱（如新增菜品），触发大模型重新解析用户偏好，确保推荐时效性。

3. 混合推荐引擎实现

3.1 协同过滤模块

• 用户-菜品评分矩阵：基于用户历史评分（1-5分）构建矩阵，使用奇异值分解（SVD）降维，计算用户相似度（余弦相似度）与菜品相似度。
• 冷启动处理：对新用户，结合注册信息（如地域、年龄）初始化偏好向量；对新菜品，利用内容过滤（食材、烹饪方式匹配）生成初始推荐。

3.2 内容过滤模块

• 特征匹配：将用户偏好（如“低卡路里”“无麸质”）与菜品属性（热量、食材）进行向量匹配，计算相似度分数。
• 权重调整：根据用户历史行为动态调整特征权重（如频繁点击“低卡路里”菜品的用户，该特征权重提升）。

3.3 知识图谱推理模块

• 多跳推理：从用户节点出发，遍历知识图谱（如“用户→偏好→食材→关联菜品→满足饮食限制→推荐菜品”），生成解释性推荐（如“推荐清蒸鲈鱼，因您偏好海鲜且需低卡路里”）。
• 冲突解决：当协同过滤与内容过滤结果冲突时（如协同过滤推荐高热量菜品，内容过滤推荐低热量菜品），以知识图谱推理结果为准（结合用户长期偏好）。

3.4 结果融合

• 加权评分：协同过滤（40%）、内容过滤（30%）、知识图谱（30%）加权求和，生成最终推荐列表。
• 多样性控制：通过最大边际相关性（MMR）算法减少重复推荐（如避免连续推荐多道川菜）。

4. Django服务层开发

4.1 API设计

• 用户管理：
  • POST /api/users/：用户注册（姓名、年龄、过敏史）。
  • GET /api/users/{id}/preferences/：获取用户偏好（从知识图谱查询）。
• 菜品查询：
  • GET /api/dishes/：按条件筛选（口味、价格区间、饮食限制）。
  • POST /api/dishes/recommend/：提交用户查询，返回推荐列表与解释。
• 异步任务：
  • POST /api/tasks/：提交耗时操作（如知识图谱更新），返回任务ID供查询进度。

4.2 性能优化

• 缓存策略：Redis缓存热门推荐结果（如“北京地区低卡路里菜品TOP10”），设置TTL（生存时间）为1小时。
• 数据库索引：为MySQL的“用户ID”“菜品ID”字段创建索引，加速查询。
• 负载均衡：Nginx配置轮询策略，将请求分发至多个Django实例（如2台4核8GB服务器）。

四、实验与结果分析

1. 实验环境

• 硬件：NVIDIA RTX 3090 GPU（24GB显存），Intel i9-12900K处理器，64GB内存。
• 软件：Python 3.9，Django 4.2，Neo4j 5.0，Qwen-7B（本地部署）。
• 数据集：爬取大众点评10万条用户评论与菜品数据，人工标注5000条语义标签，划分训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%）。

2. 实验指标

• 准确率：推荐菜品被用户点击的概率（Click-Through Rate, CTR）。
• 多样性：推荐列表中不同菜系的占比（如川菜、粤菜、西餐）。
• 解释性：用户对推荐解释的满意度（5分制评分）。
• 响应时间：单次推荐请求平均耗时。

3. 实验结果

• 准确率：系统CTR达32.5%，较传统协同过滤（24.1%）提升8.4%，较仅用大模型（28.7%）提升3.8%。
• 多样性：推荐列表覆盖菜系数量从传统方法的2.1种提升至3.8种。
• 解释性：用户对推荐解释的平均评分为4.2/5，显著高于无解释的3.0/5。
• 响应时间：平均响应时间为850ms，满足实时推荐需求。

五、总结与展望

本项目通过结合Django框架、大语言模型与知识图谱技术，实现了高精度、可解释的美食推荐系统，解决了传统方法的冷启动与语义理解问题。未来可进一步探索以下方向：

1. 多模态推荐：结合菜品图片（视觉特征）与用户历史点餐视频（行为特征），训练跨模态推荐模型。
2. 实时反馈机制：根据用户实时行为（如点击、收藏）动态调整推荐策略，实现“千人千面”个性化服务。
3. 社交化推荐：引入用户社交关系（如好友关注、群组偏好），挖掘群体饮食趋势（如“同事聚餐热门餐厅”）。

运行截图

 

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项目案例

 

 

 

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