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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户协同过滤算法+基于物品协同过滤算法）、HTML

美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，使用Python语言进行开发，使用MySQL数据库存储数据，并使用Django框架进行搭建。

该系统的主要功能是根据用户的个人喜好和历史行为，向用户推荐适合他们口味的美食。系统首先通过用户注册和登录功能，获取用户的个人信息和历史行为数据，包括用户的口味偏好、喜欢的菜系、历史浏览记录等。

系统使用双协同过滤推荐算法来为用户生成个性化的推荐结果。该算法首先通过分析用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为，推荐给用户他们可能感兴趣的美食。算法会考虑用户的个人喜好和历史行为，以及美食的特点和口味，为用户生成最合适的推荐结果。

系统还提供了搜索功能，用户可以根据关键词搜索美食，系统会根据用户的搜索条件，为用户提供相关的美食推荐。

该系统的前端页面使用Django框架进行搭建，提供了用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。后端使用Python编程语言进行开发，使用MySQL数据库存储用户数据和美食数据。

总之，美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，通过分析用户的个人喜好和历史行为，为用户推荐适合他们口味的美食。系统使用Python语言、MySQL数据库和Django框架进行开发，提供用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。

2、项目界面

（1）基于用户协同过滤算法推荐+基于物品协同过滤算法推荐

（2）美食菜品分类

（3）用户点赞收藏评分和评论功能

（4）我的评分记录

（5）热点推荐

（6）后台数据管理

（7）个人信息

3、项目说明

美食推荐系统功能模块

• 双算法推荐模块：核心功能模块，融合基于用户与物品的协同过滤算法。通过分析用户历史行为计算用户相似度，结合美食特征匹配物品关联度，生成个性化推荐列表，精准契合用户口味偏好。

• 美食分类模块：按菜系、口味等维度对美食系统分类，界面清晰直观。用户可快速定位目标类别，简化查找流程，满足多样化饮食需求，提升使用效率。

• 互动反馈模块：支持用户对美食进行点赞、收藏、评分及评论操作。这些行为数据将同步至后台，为协同过滤算法提供关键依据，实现推荐精准度的动态优化。

• 评分记录模块：集中展示用户过往的美食评分历史，包含评分星级、对应美食信息等。方便用户回溯自身饮食偏好，为再次选择提供参考，增强使用连贯性。

• 热点推荐模块：基于平台整体数据，筛选近期热门美食进行展示。聚焦大众偏好，为新用户或无明确需求的用户提供参考，丰富推荐场景。

• 后台数据管理模块：实现用户数据、美食数据的集中管控，支持数据的新增、查询、更新与删除。保障数据完整性与安全性，为前端功能及算法运行提供稳定数据支撑。

• 个人信息模块：提供用户注册、登录及信息管理功能。用户可完善个人资料、设置口味偏好等，系统以此为基础初步构建用户画像，为个性化推荐奠定基础。

美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，使用Python语言进行开发，使用MySQL数据库存储数据，并使用Django框架进行搭建。

该系统的主要功能是根据用户的个人喜好和历史行为，向用户推荐适合他们口味的美食。系统首先通过用户注册和登录功能，获取用户的个人信息和历史行为数据，包括用户的口味偏好、喜欢的菜系、历史浏览记录等。

系统使用双协同过滤推荐算法来为用户生成个性化的推荐结果。该算法首先通过分析用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为，推荐给用户他们可能感兴趣的美食。算法会考虑用户的个人喜好和历史行为，以及美食的特点和口味，为用户生成最合适的推荐结果。

系统还提供了搜索功能，用户可以根据关键词搜索美食，系统会根据用户的搜索条件，为用户提供相关的美食推荐。

该系统的前端页面使用Django框架进行搭建，提供了用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。后端使用Python编程语言进行开发，使用MySQL数据库存储用户数据和美食数据。

总之，美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，通过分析用户的个人喜好和历史行为，为用户推荐适合他们口味的美食。系统使用Python语言、MySQL数据库和Django框架进行开发，提供用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。

4、核心代码

# 基于用户的协同过滤推荐算法实现模块
import operator
from apps.util.cfra.common.Constant import Constant
from apps.util.cfra.model.DataModel import DataModel
from apps.util.cfra.neighborhood.UserNeighborhood import UserNeighborhood
from apps.util.cfra.recommender.UserRecommender import UserRecommender
from apps.util.cfra.similarity.CosineSimilarity import CosineSimilarity
from apps.util.cfra.similarity.UserSimilarity import UserSimilarity


class UserCF(object):

    def __init__(self):
        pass

    # 推荐方法
    def recommend(self, dataModel, cUserid):
        print("基于用户的协同过滤推荐算法开始")
        # 获取用户id列表
        userIDsList = dataModel.userIDsList

        if len(userIDsList) == 0:
            print("\n暂无评分数据！")
            print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
            return None

        # 升序排列
        userIDsList = sorted(userIDsList, reverse=False)
        print("用户数量：%d" % len(userIDsList))
        # 输出用户id列表
        dataModel.printUserIds(userIDsList)

        # 获取项目id列表
        itemIDsList = dataModel.itemIDsList
        # 降序排列
        itemIDsList = sorted(itemIDsList, reverse=False)
        print("\n项目数量：%d" % len(itemIDsList))
        # 输出项目id列表
        dataModel.printItemIds(itemIDsList)

        # 打印用户项目喜好矩阵
        dataModel.printUserItemPrefMatrix(userIDsList,dataModel.userItemPrefMatrixDic)

        # 判断当前用户是否有评分数据
        if cUserid not in dataModel.userItemPrefMatrixDic.keys():
            print("\n当前用户 %s 暂无评分数据！" % cUserid)
            print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
            return None

        # 实例化余弦相似度算法
        cosineSimilarity = CosineSimilarity()

        # 实例化用户相似度
        userSimilarity = UserSimilarity()

        # 计算目标用户与其他用户的相似度
        userSimilarityDic = userSimilarity.getUserSimilaritys(cUserid, cosineSimilarity, dataModel)
        # 先根据用户id升序
        userSimilarityDicTemp = sorted(userSimilarityDic.items(), key=operator.itemgetter(0), reverse=False)
        print("\n用户：%-5s与其他用户的相似度为：" % cUserid)
        # 输出目标用户的相似度
        userSimilarity.printUserSimilaritys(userSimilarityDicTemp)

        # 实例化用户邻居对象
        userNeighborhood = UserNeighborhood()
        # 获取目标用户的最近邻居
        kNUserNeighborhood = userNeighborhood.getKUserNeighborhoods(userSimilarityDic)
        print("\n用户：%-5s的前%d个最近邻居为：" % (cUserid, Constant.knn))
        # 输出目标用户的最近邻居
        userNeighborhood.printKUserNeighborhoods(kNUserNeighborhood)

        # 实例化用户推荐对象
        userRecommender = UserRecommender()
        # 推荐
        recommenderItemFinalDic = userRecommender.getUserRecommender(cUserid, dict(kNUserNeighborhood), dataModel)
        print("\n用户：%-5s的前%d个推荐项目为：" % (cUserid, Constant.cfCount))

        recommenderItemFinalDic = sorted(recommenderItemFinalDic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
        recommenderItemFinalDic = recommenderItemFinalDic[0:Constant.cfCount]
        # 打印预测评分
        userRecommender.printPref(recommenderItemFinalDic)

        print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
        return recommenderItemFinalDic

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5、源码获取方式

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