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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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

以下是一份关于《Django+大模型美食推荐系统》的任务书模板，结合技术实现与业务需求设计，可根据实际场景调整内容：

任务书：Django+大模型美食推荐系统

一、项目背景与目标

背景
美食推荐是本地生活服务的重要场景，传统推荐系统依赖用户行为数据（如点击、评分），但存在冷启动问题（新用户/新菜品）和语义理解不足（如“清淡”与“少油”的关联）。本项目结合Django框架与大语言模型（如Qwen、GLM或Llama系列），构建一个支持多模态输入（文本、图片）、语义理解增强的美食推荐系统，提升推荐精准度与用户个性化体验。
目标
- 开发一个基于Django的Web应用，支持用户输入饮食偏好（如口味、禁忌、场景），生成个性化美食推荐列表。
- 集成大模型实现语义理解（如解析“最近想吃低卡又方便的晚餐”），结合用户历史行为与菜品特征（如热量、烹饪时间）进行混合推荐。
- 支持商家入驻与菜品管理，提供推荐效果分析与数据看板功能。

二、任务内容与分工

1. 技术架构设计

前端开发组
- 使用Django模板或Vue.js设计用户界面，包括偏好输入表单、推荐结果卡片、商家管理后台。
- 集成图片上传组件（如用户上传菜品照片辅助推荐）与交互式筛选控件（如口味滑块、价格区间）。
后端开发组
- 基于Django搭建RESTful API服务，处理用户请求、管理数据库（如PostgreSQL/MySQL）与缓存（Redis）。
- 实现与大模型服务的交互（如通过HTTP/gRPC调用模型API），设计推荐结果排序与过滤逻辑。
算法与模型组
- 大模型集成：
  - 微调开源大模型（如Qwen-7B或Llama3-8B），优化对饮食偏好文本的语义解析能力（如提取“低卡”“速食”等关键特征）。
  - 设计Prompt模板，将用户输入转换为结构化查询（如JSON格式的口味、禁忌标签）。
- 推荐引擎开发：
  - 构建混合推荐模型：结合协同过滤（用户-菜品评分矩阵）与内容过滤（菜品标签、大模型解析的语义特征）。
  - 实现冷启动策略：新用户通过大模型生成默认偏好，新菜品通过NLP提取关键词匹配相似菜品。
数据与测试组
- 爬取公开美食数据（如大众点评、美团）或合作商家提供数据，构建菜品知识库（含名称、标签、价格、图片URL）。
- 设计A/B测试方案，对比传统推荐与大模型增强推荐的点击率、转化率等指标。

2. 核心功能模块

用户偏好输入与解析
- 支持文本输入（如“周末想和朋友吃辣火锅”）或选择预设标签（如“口味：麻辣”“场景：聚会”）。
- 调用大模型解析文本，生成结构化偏好数据（如{"spicy_level": "high", "cuisine": "hotpot", "group_size": 4}）。
推荐引擎服务
- 混合推荐算法：
  - 协同过滤：基于用户历史行为（如收藏、下单）推荐相似菜品。
  - 语义匹配：将大模型提取的偏好特征与菜品标签（如“低卡”“微辣”）进行向量相似度计算。
- 排序优化：结合菜品热度、距离（LBS服务）、价格等因素加权排序。
商家与菜品管理
- 商家后台：支持上传菜品信息（名称、描述、标签、图片）、查看推荐效果统计（如曝光量、点击率）。
- 审核机制：人工校验菜品标签准确性，避免误导推荐。
数据可视化看板
- 展示推荐系统核心指标（如推荐准确率、用户留存率）、热门菜品分布、用户偏好热力图（如“低卡”需求地域差异）。

三、技术路线

数据层
- 数据源：爬取结构化美食数据（如JSON格式的菜品列表）、用户行为日志（如点击流数据）。
- 数据库设计：
  - 用户表：存储用户ID、偏好标签、历史行为。
  - 菜品表：存储菜品ID、名称、标签、价格、商家ID。
  - 推荐记录表：记录每次推荐的菜品列表与用户反馈（如是否点击）。
模型层
- 大模型：选择轻量化开源模型（如Qwen-7B-Chat），通过量化（4-bit/8-bit）部署至服务器以降低延迟。
- 特征工程：将菜品标签（如“麻辣”“素食”）转换为向量（如使用Sentence-BERT），计算与用户偏好的余弦相似度。
应用层
- Django后端：处理HTTP请求，调用模型服务与数据库查询，实现推荐结果缓存（如Redis存储热门推荐列表）。
- 前端交互：实现实时推荐反馈（如用户点击“不感兴趣”后动态调整推荐列表）、地理定位（基于HTML5 Geolocation API推荐附近商家）。

四、时间计划

阶段	时间	任务
需求分析与设计	第1-2周	完成系统架构设计、数据集收集、推荐算法选型（协同过滤 vs. 语义匹配）。
模型开发与测试	第3-4周	微调大模型，构建菜品标签向量库，设计混合推荐原型，进行离线评估（如准确率、召回率）。
系统开发与联调	第5-7周	实现Django后端API、前端界面开发，集成模型服务与数据库，完成端到端测试。
优化与部署	第8-9周	优化推荐排序策略（如加入多样性控制），部署至云服务器（如腾讯云CVM），压力测试（如模拟1000并发请求）。
上线与迭代	第10-12周	灰度发布（先开放部分用户使用），收集反馈优化模型与界面，编写技术文档与用户手册。

五、预期成果

系统功能
- 可运行的Web应用（含用户端与商家后台），支持个性化推荐与数据管理。
- 推荐准确率较传统方法提升≥15%（基于A/B测试结果）。
- 冷启动场景下推荐响应时间≤2秒（含模型推理与数据库查询）。
交付物
- 技术报告（含算法设计、系统架构、测试数据）。
- 用户操作手册与商家入驻指南。
- 开源代码（GitHub仓库，含Docker部署脚本）。

六、风险评估与应对

模型推理延迟风险
- 大模型部署可能因计算资源不足导致推荐响应慢。
- 应对：采用模型蒸馏（如用小模型近似大模型输出）、异步任务队列（如Celery）分离推理与界面渲染。
数据偏差风险
- 爬取数据可能存在标签缺失或噪声（如“微辣”被错误标注为“中辣”）。
- 应对：设计数据清洗规则（如正则表达式匹配标签），引入人工抽检机制。
推荐多样性不足风险
- 协同过滤可能过度推荐热门菜品，忽略长尾需求。
- 应对：在排序阶段加入多样性惩罚项（如限制同一商家菜品数量），或引入探索-利用策略（如偶尔推荐低分但语义匹配的菜品）。

项目负责人：
日期：

此任务书可根据团队规模（如是否需要分拆前端/后端小组）与资源条件（如是否使用云服务）进一步细化。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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