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)

原创于 2025-12-20 11:03:27 发布 · 423 阅读

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#课程设计 #数据分析 #大数据 #django #python #机器学习 #数据挖掘

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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》的开题报告框架及内容示例，结合技术实现与实际应用场景设计，供参考：

开题报告

题目：Django+大模型美食推荐系统设计与实现
学生姓名：XXX
指导教师：XXX
专业/年级：软件工程/XX级
日期：XXXX年XX月XX日

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着互联网与移动设备的普及，美食推荐系统已成为餐饮行业的重要工具。传统推荐系统多基于协同过滤或内容过滤，存在冷启动、数据稀疏等问题，且难以理解用户复杂偏好（如健康需求、文化口味）。近年来，大语言模型（LLM）如GPT-4、DeepSeek等展现出强大的语义理解与多模态处理能力，结合用户行为数据与领域知识，可构建更精准、个性化的推荐系统。

1.2 研究意义

理论意义：探索大模型在垂直领域（美食推荐）的微调与知识增强方法，丰富推荐系统研究。
实践意义：开发用户友好的Web应用，提升餐饮平台用户粘性，辅助健康饮食管理与文化饮食推广。

二、国内外研究现状

2.1 传统美食推荐系统研究现状

协同过滤：基于用户-菜品评分矩阵的相似性推荐，但依赖历史数据，冷启动问题突出。
内容过滤：利用菜品标签（如“低卡”“辣味”）匹配用户偏好，但标签粒度粗且缺乏语义理解。
混合模型：结合协同过滤与内容过滤，提升推荐多样性，但仍无法处理复杂需求（如“减脂期高蛋白餐”）。

2.2 大模型在推荐系统中的应用现状

语义理解：BERT、GPT等模型可解析用户评论中的隐式偏好（如“最近想吃清淡点”）。
多模态融合：结合菜品图片、食材营养数据与文本描述，提升推荐准确性。
对话式推荐：通过交互式问答细化用户需求（如“推荐适合聚餐的川菜馆”）。

2.3 现有不足

缺乏针对美食领域的专用大模型微调策略；
未充分利用用户健康数据（如BMI、过敏源）与文化背景（如地域口味偏好）；
缺乏集成化系统实现从需求解析到推荐结果可视化的全流程。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据层构建
- 数据来源：爬取大众点评、美团等平台菜品数据（名称、评分、评论、图片），整合公开营养数据库（如USDA）。
- 数据预处理：清洗噪声数据，标注菜品标签（口味、烹饪方式、营养成分），构建结构化知识库。
大模型微调与知识增强
- 基础模型选择：基于DeepSeek-R1或Qwen等开源大模型，采用LoRA方法进行垂直领域微调。
- 需求解析模块：训练模型理解用户输入（如“推荐适合孕妇的早餐”），提取关键约束（健康、食材禁忌）。
- 知识注入：将营养学知识、地域口味特征融入模型推理过程，提升推荐合理性。
推荐算法设计
- 多目标排序：结合用户显式反馈（评分）与隐式反馈（浏览时长），优化推荐排序。
- 冷启动解决方案：利用大模型生成菜品描述，辅助新用户冷启动推荐。
Django系统集成与可视化
- 后端开发：使用Django框架搭建RESTful API，实现数据存储、模型调用与推荐逻辑。
- 前端交互：设计响应式界面，支持用户输入需求、查看推荐结果及营养分析图表。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD  
2A[用户输入] --> B[需求解析模块]  
3B --> C{是否冷启动?}  
4C -->|是| D[基于内容的初始推荐]  
5C -->|否| E[多目标排序推荐]  
6D --> F[大模型生成描述]  
7E --> F  
8F --> G[Django后端]  
9G --> H[前端可视化]  
10H --> I[用户反馈]  
11I --> B

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

需求理解深度：通过大模型解析复杂用户需求（如健康、文化偏好），超越传统关键词匹配。
多模态知识融合：结合文本、图片与营养数据，提升推荐可信度。
系统闭环优化：构建“输入-推荐-反馈”循环，持续优化模型性能。

4.2 预期成果

完成美食数据集构建（含10万+菜品数据与5万+用户评论）；
实现大模型微调后推荐准确率较传统方法提升15%以上；
开发Web应用，支持实时推荐与营养分析，用户满意度达80%以上。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
需求分析与数据收集	第1-2月	调研用户需求，爬取并标注美食数据，搭建基础数据库。
模型微调与测试	第3-4月	选择基础模型，完成LoRA微调，验证需求解析与推荐效果。
系统开发与集成	第5-6月	开发Django后端，设计前端界面，实现全流程功能。
测试与优化	第7月	邀请用户测试，收集反馈，优化模型与界面。
论文撰写与答辩	第8月	完成实验报告，撰写论文，准备答辩。

六、参考文献

张伟等. 基于深度学习的美食推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2023.
Wang et al. Large Language Models for Personalized Recommendation[C]. KDD, 2024.
Django官方文档. Web开发指南[EB/OL]. https://djangoproject.com/docs/, 2024.
DeepSeek技术白皮书. 垂直领域微调方法[R]. 2024.

指导教师意见：
（此处留空，待导师填写）

备注：

可根据实际数据资源调整数据集规模；
若涉及用户隐私数据，需增加匿名化处理模块；
前端可结合ECharts或D3.js实现营养数据可视化。

希望这份报告能为您提供清晰的研究框架！

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！

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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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