计算机毕业设计Django+LLM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

以下是一份关于《Django+LLM大模型美食推荐系统》的开题报告框架及内容示例，结合技术可行性、创新性与实际应用场景设计，供参考：

开题报告

题目：Django+LLM大模型美食推荐系统
学生姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
专业/年级：计算机科学与技术/XX级

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着人工智能技术的快速发展，传统美食推荐系统（如基于协同过滤、内容过滤的推荐）面临两大挑战：

冷启动问题：新用户或新菜品缺乏历史行为数据，导致推荐质量低下；
语义理解不足：用户查询（如“适合健身的低卡高蛋白午餐”）与菜品描述的语义匹配度低，难以捕捉深层需求。

大语言模型（LLM，如GPT-4、LLaMA、文心一言）凭借其强大的自然语言理解与生成能力，可解析用户复杂查询意图，并结合多模态数据（如菜品图片、用户评价）实现精准推荐。本研究旨在构建基于Django（后端）+LLM（语义理解）的美食推荐系统，解决传统方案的局限性。

1.2 研究意义

理论意义：探索LLM在推荐系统中的落地应用，验证多模态语义融合对推荐效果的提升作用；
实践意义：
- 为餐饮平台（如美团、大众点评）提供个性化推荐升级方案；
- 辅助用户快速发现符合口味、健康需求或场景（如约会、聚会）的菜品；
- 推动AI技术在生活服务领域的垂直场景落地。

二、国内外研究现状

2.1 传统美食推荐系统研究

现有方法包括：

协同过滤：基于用户-菜品评分矩阵进行相似度推荐，但依赖大量历史数据；
内容过滤：通过菜品标签（如“川菜”“低卡”）匹配用户偏好，但标签粒度粗且需人工标注；
深度学习模型：如Wide&Deep、DeepFM，融合用户行为与菜品特征，但缺乏对复杂语义的理解。

2.2 LLM在推荐系统中的应用

近期研究尝试将LLM引入推荐领域，主要方向包括：

语义增强推荐：利用LLM解析用户查询的隐含意图（如“今天想吃点辣的”→“川菜、湘菜”）；
多模态融合：结合LLM生成的文本描述与菜品图片特征（如CLIP模型）提升推荐多样性；
对话式推荐：通过LLM实现多轮交互，动态调整推荐结果（如“不太满意？换一家更安静的餐厅”）。

2.3 现有研究的不足

传统模型无法处理用户查询中的模糊语义（如“清淡但有味道”）；
LLM与推荐系统的集成方案尚不成熟，存在推理延迟高、成本高等问题；
缺乏对用户实时反馈（如点赞、跳过）的动态优化机制。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与预处理：
- 爬取大众点评、美团等平台的菜品数据（名称、标签、评分、评论）；
- 构建用户行为日志（点击、收藏、购买记录）；
- 使用LLM生成菜品语义向量（如通过Sentence-BERT将描述文本转换为向量）。
LLM语义理解模块：
- 意图解析：将用户查询（如“适合减脂的晚餐”）转换为结构化标签（“低卡”“高蛋白”“晚餐”）；
- 语义匹配：计算用户查询向量与菜品向量的相似度，筛选候选集；
- 多轮对话：支持用户通过自然语言反馈调整推荐结果（如“不要辣的”）。
推荐引擎设计：
- 混合推荐策略：结合LLM语义匹配结果与传统协同过滤（解决冷启动问题）；
- 实时优化：根据用户实时行为（如点击某菜品后跳过同类）动态调整推荐权重；
- 多样性控制：避免推荐结果过度集中（如同时推荐“川菜”与“粤菜”）。
系统实现：
- 后端：Django框架搭建API服务，管理用户数据、菜品库与推荐逻辑；
- LLM集成：通过OpenAI API或本地部署LLaMA模型实现语义解析；
- 前端：Vue.js实现交互界面，支持语音输入查询与推荐结果可视化。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[用户查询] --> B[LLM意图解析]
3    B --> C[语义向量生成]
4    C --> D[语义匹配模块]
5    D --> E[协同过滤模块]
6    D & E --> F[混合推荐结果]
7    F --> G[Django后端]
8    G --> H[Vue.js前端]
9    H --> I[用户反馈]
10    I --> J[模型迭代优化]

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成美食数据集构建，包含10万+菜品描述与用户行为日志；
实现基于LLM的语义解析与推荐引擎，推荐准确率较传统方法提升20%以上；
开发Web端原型系统，支持语音查询、多轮对话与实时反馈；
申请软件著作权1项或发表核心期刊论文1篇。

4.2 创新点

语义驱动推荐：利用LLM解析用户查询的隐含意图，突破传统标签匹配的局限性；
多模态融合：结合文本语义与菜品图片特征（如通过CLIP模型）提升推荐多样性；
轻量化集成方案：通过Django封装LLM调用逻辑，降低部署成本（支持本地化LLM部署）。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容
需求分析	第1-2周	调研用户需求与现有系统缺陷
数据采集	第3-4周	完成爬虫开发与数据清洗
LLM集成	第5-8周	实现语义解析与向量匹配模块
推荐引擎	第9-10周	构建混合推荐策略与实时优化机制
系统开发	第11-13周	Django后端与Vue.js前端集成
测试优化	第14-15周	功能测试、性能调优与用户反馈收集
成果总结	第16周	撰写论文与系统部署文档

六、参考文献

[1] 王某某. 基于深度学习的美食推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2022.
[2] Li et al. Personalized Food Recommendation with Large Language Models[C]. SIGKDD, 2023.
[3] Django官方文档. https://djangoproject.com/
[4] OpenAI API文档. https://platform.openai.com/docs/
[5] 大众点评开放平台. https://developer.dianping.com/

七、指导教师意见

（待填写）

备注：

需关注LLM调用成本（如OpenAI API按量计费），可考虑本地化部署轻量级模型（如LLaMA-7B）；
用户隐私保护需符合《个人信息保护法》，对用户行为数据进行脱敏处理；
推荐结果需提供解释性（如“推荐该菜品因为您喜欢辣味且近期关注减脂餐”）。

希望以上内容对您的开题报告撰写提供帮助！如需进一步细化某部分（如LLM微调方案、推荐算法数学公式），可随时补充说明。

运行截图

项目案例

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