技术选型与架构设计

后端框架采用Django，其ORM和内置Admin适合快速开发数据管理功能。爬虫模块使用Scrapy框架，支持分布式和异步处理。数据库选择PostgreSQL，支持JSON字段和复杂查询。深度学习推荐算法基于TensorFlow/PyTorch实现协同过滤或序列模型。可视化使用ECharts或D3.js。

数据爬取与清洗模块

携程美食数据爬取需模拟用户行为，通过Selenium处理动态加载内容。关键字段包括餐厅名称、评分、人均消费、菜品类型、用户评论等。建立增量爬取机制，使用BloomFilter去重。数据清洗环节需处理缺失值、异常值，并提取评论中的情感极性特征。

# Scrapy爬虫示例
class CtripSpider(scrapy.Spider):
    name = 'ctrip_food'
    custom_settings = {
        'DOWNLOAD_DELAY': 2,
        'CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN': 4
    }
    
    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.restaurant-item'):
            yield {
                'name': item.css('h3::text').get(),
                'rating': float(item.css('.star-rating::attr(data-score)').get()),
                'reviews': int(item.css('.review-count::text').re_first(r'\d+'))
            }

推荐系统实现

构建用户-物品交互矩阵，采用深度矩阵分解模型。用户特征包括历史浏览、收藏、消费金额等；物品特征包含品类、价格段、地理位置。使用Transformer架构处理评论文本特征，结合注意力机制提升推荐解释性。

# 推荐模型架构示例
class FoodRecommender(tf.keras.Model):
    def __init__(self, user_num, item_num, embed_dim):
        super().__init__()
        self.user_embed = tf.keras.layers.Embedding(user_num, embed_dim)
        self.item_embed = tf.keras.layers.Embedding(item_num, embed_dim)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
        
    def call(self, inputs):
        user_vec = self.user_embed(inputs[:,0])
        item_vec = self.item_embed(inputs[:,1])
        return self.dense(tf.concat([user_vec, item_vec], axis=1))

可视化系统开发

通过Django REST Framework提供API接口，前端采用Vue.js+ElementUI构建管理后台。关键可视化组件包括：

• 地理热力图展示餐厅分布
• 用户评分时间趋势图
• 推荐结果对比雷达图
• 菜品类型词云展示

// ECharts热力图示例
option = {
  tooltip: {},
  visualMap: {
    min: 0,
    max: 5,
    calculable: true
  },
  series: [{
    type: 'heatmap',
    data: [[120.2, 30.3, 4.5],...],
    pointSize: 10
  }]
}

性能优化策略

数据库层面使用Redis缓存热门推荐结果，对大规模用户行为数据采用分片存储。推荐模型服务化部署时采用TF Serving，支持批量预测。爬虫任务通过Celery实现异步调度，监控任务队列长度自动扩容。

实施路线图

1. 第一阶段（1-2周）：完成基础爬虫开发和数据存储设计
2. 第二阶段（3-4周）：构建用户行为分析模块和基础推荐模型
3. 第三阶段（5-6周）：实现可视化后台和API接口
4. 第四阶段（7-8周）：系统联调与性能优化

关键挑战解决

反爬虫问题需动态更换User-Agent和代理IP池，推荐冷启动问题通过内容相似度计算缓解。模型可解释性采用SHAP值分析，可视化系统需考虑移动端适配方案。

项目技术支持

前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
数据库工具：Navicat/SQLyog/ MySQL Workbench等都可以

后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot/Springcloud)-idea/eclipse
2.Nodejs(Express/koa)+Vue.js -vscode
3.python(django/flask)–pycharm/vscode
4.php(Thinkphp-Laravel)-hbuilderx

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