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)

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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+LLM大模型美食推荐系统》的任务书模板，结合大语言模型（LLM）的语义理解能力与个性化推荐需求设计，供参考：

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任务书：Django+LLM大模型美食推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   • 美食平台用户面临信息过载问题：海量菜谱、餐厅评价难以快速筛选符合个人口味的需求。
   • 传统推荐系统依赖用户历史行为（如点击、收藏），缺乏对用户隐性偏好（如健康需求、文化背景）的深度理解。
   • LLM大模型（如GPT、BERT）在自然语言处理领域表现优异，可解析用户文本描述中的复杂偏好，提升推荐精准度。
2. 目标
   • 构建基于Django的Web应用，整合菜谱、餐厅数据，提供个性化美食推荐。
   • 利用LLM分析用户输入（如“低卡高蛋白”“适合聚餐的川菜”），生成语义级推荐逻辑。
   • 支持多模态交互（文本、图片、语音），提升用户体验。

二、任务内容与要求

1. 数据采集与预处理

• 任务：
  • 爬取公开美食数据源（如下厨房、大众点评、美食博主内容），包括：
    • 菜谱数据：食材、步骤、口味标签（甜/咸/辣）、烹饪时间、热量。
    • 餐厅数据：评分、人均消费、菜系、环境图片、用户评论。
    • 用户生成内容（UGC）：评论、问答、社交媒体分享文本。
  • 数据清洗：
    • 统一食材名称（如“土豆”与“马铃薯”归一化）。
    • 情感分析：标注评论情感倾向（正面/负面/中性）。
• 要求：
  • 数据覆盖至少10万条菜谱、1万家餐厅，包含中英文双语支持（针对国际化需求）。
  • 建立食材-菜谱-餐厅的关联图谱，支持快速检索。

2. LLM大模型集成与语义理解

• 任务：
  • 用户偏好解析：
    • 使用LLM（如BERT）分析用户输入文本，提取关键特征（如“无麸质”“快速晚餐”“节日聚餐”）。
    • 生成用户画像标签（如“健康饮食者”“辣食爱好者”“素食主义”）。
  • 评论语义挖掘：
    • 通过LLM解析餐厅评论中的隐性信息（如“服务员态度差”“排队时间长”）。
    • 生成餐厅优缺点摘要（如“这家火锅店味道好，但价格偏高”）。
  • 多模态支持：
    • 集成图像识别模型（如ResNet），分析菜品图片自动生成标签（如“红烧肉”“清蒸鱼”）。
• 要求：
  • 用户输入解析准确率≥90%（通过人工标注测试集验证）。
  • 支持中英文混合输入，适应多语言场景。

3. 美食推荐系统设计

• 任务：
  • 推荐逻辑：
    • 基于内容的推荐：匹配用户标签与菜谱/餐厅特征（如“低卡”标签推荐轻食沙拉）。
    • 上下文感知推荐：结合时间（早餐/晚餐）、场景（家庭聚餐/单人简餐）动态调整结果。
    • 混合推荐：融合协同过滤（分析相似用户行为）与LLM语义理解，优化冷启动问题。
  • 推荐解释性：
    • 生成推荐理由（如“这道菜符合您‘低卡’的需求，且用户评价中‘味道好’出现频率高”）。
  • 前端交互：
    • 使用Vue.js实现动态筛选（如按菜系、热量、烹饪时间过滤）。
    • 支持“一键随机推荐”与“精准条件搜索”双模式。
• 要求：
  • 推荐结果多样性：每次生成至少10条候选，覆盖不同价格、菜系、场景。
  • 推荐响应时间≤1.5秒（含LLM推理延迟）。

4. 系统开发与部署

• 后端（Django）：
  • 设计RESTful API，提供数据接口（如/api/recommend/dishes、/api/analyze/text）。
  • 使用Django ORM管理数据库（MySQL存储结构化数据，MongoDB存储评论文本）。
  • 集成LLM服务：通过FastAPI封装模型推理接口，支持异步调用。
• 前端（Vue.js）：
  • 实现响应式布局，适配移动端与PC端。
  • 集成ECharts展示数据可视化（如菜谱热度趋势图、餐厅评分分布）。
• 部署：
  • 使用Docker容器化部署，Nginx反向代理，云服务器（如AWS EC2或腾讯云CVM）。
  • 模型服务部署：通过ONNX Runtime优化LLM推理速度，降低延迟。
• 要求：
  • 系统支持1000+并发访问，页面加载时间≤2秒。
  • 提供详细的API文档与接口测试工具（如Swagger UI）。

三、技术栈

• 后端：Django 4.0 + Django REST Framework + FastAPI（LLM服务）
• 前端：Vue.3 + Vue Router + Pinia + Element Plus（UI组件库）
• 数据库：MySQL（菜谱/餐厅元数据） + MongoDB（评论文本）
• 大模型：Hugging Face Transformers（BERT/GPT-2）或OpenAI API（如GPT-3.5 Turbo）
• 图像识别：ResNet50（PyTorch实现）
• 部署：Docker + Nginx + 云服务器（Ubuntu 22.04）

四、交付成果

1. 完整的Web应用系统（含源代码与部署文档）。
2. LLM模型训练与微调脚本（Python）。
3. 推荐系统测试报告（含准确率、响应时间、多样性指标）。
4. 用户手册与API文档。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1周	需求分析与数据采集工具开发
2	第2-3周	数据预处理与数据库设计
3	第4周	LLM模型微调与语义理解接口开发
4	第5-6周	后端API开发与推荐算法实现
5	第7周	前端页面开发与多模态交互集成
6	第8周	系统测试与性能优化
7	第9周	部署上线与文档撰写

六、验收标准

1. 功能完整性：
   • 支持至少5种推荐条件（菜系、热量、场景、价格、用户评分）。
   • LLM解析用户输入准确率≥90%，推荐理由生成覆盖率100%。
2. 性能要求：
   • 推荐接口响应时间≤1.5秒，支持500+用户同时在线。
   • 模型推理延迟≤300ms（使用ONNX优化后）。
3. 文档要求：
   • 提供详细的接口文档、部署指南与用户操作手册。

负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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此任务书突出LLM在语义理解与推荐解释性中的核心作用，可根据实际需求调整模型复杂度（如替换为更轻量的LLaMA模型）或增加社交功能（如用户美食分享社区）。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

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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

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