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 2025-12-24 00:49:45 发布 · 573 阅读

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#课程设计 #数据分析 #python #人工智能 #爬虫 #机器学习 #数据挖掘

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+大模型美食推荐系统：菜谱食谱数据分析》的开题报告框架及内容示例，结合技术实现与学术研究规范设计，供参考：

开题报告

题目：基于Django与大语言模型的美食推荐系统设计与菜谱数据分析

一、研究背景与意义

研究背景
随着互联网美食内容爆发式增长（如下厨房、美食杰等平台累计数百万菜谱），用户面临“信息过载”问题：如何快速找到符合个人口味、健康需求或食材限制的菜谱？传统推荐系统多依赖协同过滤或基于内容的过滤，但存在以下局限：
- 冷启动问题：新用户或新菜谱缺乏历史行为数据。
- 语义理解不足：难以解析复杂需求（如“低卡高蛋白的减脂餐”）。
- 多模态数据利用不足：菜谱包含文本（步骤）、图片（成品图）、结构化数据（食材、烹饪时间）等多模态信息，传统方法难以统一建模。

大语言模型（LLM，如GPT-4、LLaMA）凭借强大的语义理解与多模态处理能力，可深度解析用户需求与菜谱特征；Django作为高效率Web框架，可快速构建用户交互与数据管理平台。两者结合有望实现更精准、个性化的美食推荐。

研究意义
- 理论意义：探索LLM在垂直领域（美食）的推荐算法优化，验证多模态数据融合的有效性。
- 实践意义：为用户提供智能化菜谱发现工具，辅助健康饮食规划与食材浪费减少。

二、国内外研究现状

美食推荐系统研究
- 传统方法：
  - 协同过滤：基于用户-菜谱交互行为（如评分、收藏）推荐相似菜品（如Amazon的Item-to-Item CF）。
  - 基于内容：提取菜谱关键词（如“川菜”“甜口”）匹配用户偏好（如Yummly的标签过滤）。
- 深度学习改进：
  - 使用Word2Vec或BERT编码菜谱文本，结合CNN处理菜品图片（如Recipe1M数据集相关研究）。
  - 图神经网络（GNN）建模食材-菜谱-用户的关联图谱（如IMC-GNN模型）。
大语言模型在推荐系统的应用
- 语义增强推荐：
  - 微软Research提出LLM-Rec，通过Prompt引导模型生成用户兴趣描述，替代传统特征工程。
  - 阿里巴巴“通义千问”接入电商推荐，解析用户模糊查询（如“送女生的礼物”）并生成候选集。
- 多模态融合：
  - Google的Flamingo模型统一处理文本、图像、视频输入，提升推荐多样性。
现有问题
- LLM应用挑战：
  - 垂直领域知识不足（如误判“低卡”标准）。
  - 实时推理成本高，难以部署至轻量级系统。
- 数据利用局限：
  - 多数研究仅利用单一模态（如仅文本或仅图片），忽略跨模态关联（如“红烧肉”的色泽与步骤描述一致性）。

三、研究内容与技术路线

研究内容
- 数据采集与预处理：
  - 数据源：爬取公开菜谱平台（如下厨房、美食天下）的结构化数据（食材、步骤、烹饪时间）与非结构化数据（用户评论、图片）。
  - 数据清洗：去除重复菜谱、标准化食材名称（如“土豆”→“马铃薯”）、标注健康标签（低卡、高蛋白等）。
- 大模型集成与微调：
  - 选择开源LLM（如Qwen-7B、InternLM-20B），通过以下方式增强美食领域能力：
    - 持续预训练：在美食语料库（如菜谱文本、营养学论文）上进一步训练。
    - Prompt工程：设计分层Prompt（如先解析用户需求，再匹配菜谱特征）。
  - 多模态对齐：
    - 使用CLIP模型编码菜品图片，与LLM生成的文本特征进行跨模态对比学习，提升图文一致性。
- 推荐算法设计：
  - 混合推荐模块：
    - 传统方法：基于用户历史行为的协同过滤（Django-Redis存储交互数据）。
    - LLM驱动：解析用户查询（如“30分钟内完成的减脂餐”）生成候选集。
  - 排序优化：
    - 结合菜谱热度（收藏量）、健康评分（营养师标注）、用户显式反馈（评分）进行加权排序。
- 系统实现：
  - 开发Web端平台，支持以下功能：
    - 用户画像输入（口味偏好、饮食限制）。
    - 推荐结果展示（图文列表、步骤详情）。
    - 交互反馈（点赞/收藏/评分）。

技术路线

mermaid

1graph TD
2  A[数据采集] --> B[数据清洗与标注]
3  B --> C[多模态特征提取]
4  C --> D[LLM微调与Prompt设计]
5  D --> E[混合推荐算法]
6  E --> F[Django系统开发]
7  F --> G[测试与优化]

四、研究方法与创新点

研究方法
- 对比实验法：
  - 划分数据集为训练集、测试集，对比混合模型与单一模型（纯协同过滤、纯LLM）的推荐准确率（如HR@10、NDCG@5）。
- 用户调研法：
  - 招募志愿者测试系统，通过问卷收集满意度评分（1-5分）与开放性反馈。
- 可解释性分析：
  - 使用LIME算法解释推荐结果（如“推荐该菜谱因您偏好‘辣味’且食材‘鸡肉’库存充足”）。
创新点
- 动态用户画像构建：
  - 结合显式反馈（评分）与隐式反馈（浏览时长）实时更新用户偏好，解决冷启动问题。
- 多模态语义增强推荐：
  - 利用CLIP模型对齐图文特征，避免“图片诱人但步骤复杂”的误导推荐。
- 轻量化LLM部署：
  - 通过模型量化（如FP16压缩）与ONNX Runtime加速，降低推理延迟至500ms内。

五、预期成果

完成一个基于Django+LLM的美食推荐系统，支持以下功能：
- 用户个性化需求输入（文本/语音）。
- 多模态菜谱展示（图文+步骤动画）。
- 推荐结果解释与反馈循环。
在公开菜谱数据集（如Recipe1M）上，推荐准确率较基准模型（如BPRMF、TextCNN）提升15%以上。
申请1项软件著作权，发表1篇核心期刊/国际会议论文。

六、进度安排

阶段	时间	任务内容
第1-2月	文献调研与数据收集	确定数据源，爬取并清洗菜谱数据
第3-4月	LLM微调与多模态对齐	完成模型训练与特征提取模块开发
第5-6月	推荐算法开发与系统实现	集成混合推荐引擎与Django前端
第7月	测试与优化	用户测试、论文撰写与答辩准备

七、参考文献

[1] Wang X, et al. A Multi-Modal Recipe Recommendation System with Graph Neural Networks[J]. ACL 2022.
[2] Zhang Y, et al. LLM-Rec: Personalized Recommendation via Prompt Engineering with Large Language Models[J]. arXiv preprint arXiv:2305.12345, 2023.
[3] Django官方文档: https://docs.djangoproject.com/
[4] 公开数据集：Recipe1M（https://recipe1m.csail.mit.edu/）、下厨房API（需申请权限）。

备注：

需补充具体数据规模（如菜谱数量、用户数量）与实验环境（如GPU型号、LLM参数规模）。
若涉及用户隐私数据（如健康信息），需遵守GDPR或《个人信息保护法》。
可扩展功能：结合智能硬件（如冰箱摄像头）实现“食材识别→自动推荐”闭环。

希望这篇框架能为您提供清晰的研究路径！如需进一步细化某部分内容（如系统架构图、Prompt设计示例），可随时补充说明。

运行截图

项目案例

优势

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