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文章目录
校园食堂订餐系统-研究背景
一、课题背景 在信息化时代的背景下，校园食堂作为学生日常生活的重要组成部分，其服务模式也在逐步向数字化、个性化转变。然而，目前大多数校园食堂仍采用传统的点餐方式，学生往往需要花费大量时间排队等待，且难以根据个人口味偏好进行选择。因此，开发一套基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统，以提高食堂服务质量和学生用餐体验，显得尤为重要。
二、现有解决方案存在的问题 当前市场上的一些订餐平台虽然提供了在线订餐服务，但在校园食堂场景下的应用却存在不足。一方面，这些平台缺乏针对校园食堂特点的个性化推荐，导致学生难以找到满意的菜品；另一方面，平台与食堂之间的信息不对称，使得菜品更新不及时，影响了用户体验。这些问题凸显了本课题的研究目的，即通过协同过滤算法实现精准推荐，提升校园食堂订餐系统的实用性。
三、课题的价值和意义 本课题的理论意义在于，通过实践协同过滤算法在校园食堂订餐系统中的应用，丰富和拓展了推荐系统理论在特定场景下的研究。实际意义则体现在，该系统能够有效提高食堂运营效率，满足学生个性化需求，促进校园食堂服务质量的提升，为校园生活增添便利。
校园食堂订餐系统-技术
开发语言：Java或Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：SSM/SpringBoot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django
前端：Vue+ElementUI+HTML+CSS+JavaScript+jQuery+Echarts
校园食堂订餐系统-视频展示
基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统 计算机毕设选题推荐 python毕设 大数据毕设 适合作为毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装+讲解+文档
校园食堂订餐系统-图片展示
校园食堂订餐系统-代码展示
from flask import Flask, jsonify, request
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
app = Flask(__name__)
# 假设我们有一个用户-菜品评分矩阵
# 用户在行，菜品在列
ratings_df = pd.DataFrame({
'user': [1, 2, 3, 4, 5],
'item': [1, 2, 1, 3, 4],
'rating': [5, 3, 4, 1, 5]
})
# 构建用户-物品评分矩阵
user_item_matrix = ratings_df.pivot(index='user', columns='item', values='rating').fillna(0)
# 标准化用户-物品评分矩阵
scaler = StandardScaler()
user_item_matrix_scaled = scaler.fit_transform(user_item_matrix)
# 计算用户间的余弦相似度
user_similarity = cosine_similarity(user_item_matrix_scaled)
# 获取相似用户的函数
def get_similar_users(user_id, similarity_matrix):
# 获取指定用户的相似度得分
similarity_scores = list(enumerate(similarity_matrix[user_id - 1]))
# 根据相似度得分排序
similarity_scores = sorted(similarity_scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)
# 移除用户自己
similarity_scores = similarity_scores[1:]
return similarity_scores
# 为用户推荐菜品的函数
def recommend_items(user_id, num_recommendations=5):
similar_users = get_similar_users(user_id, user_similarity)
user_ratings = user_item_matrix.loc[user_id]
scores = {}
total_similarity = {}
# 计算推荐得分
for sim_user, similarity in similar_users:
sim_user_ratings = user_item_matrix.loc[sim_user + 1]
for item, rating in sim_user_ratings.items():
if item not in user_ratings or user_ratings[item] == 0:
scores.setdefault(item, 0)
scores[item] += similarity * rating
total_similarity.setdefault(item, 0)
total_similarity[item] += similarity
# 归一化得分
for item in scores:
scores[item] /= total_similarity[item]
# 根据得分排序并推荐
recommendations = sorted(scores.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_recommendations]
return recommendations
# 推荐接口
@app.route('/recommend', methods=['GET'])
def recommend():
user_id = request.args.get('user_id', type=int)
recommendations = recommend_items(user_id)
recommended_items = [item[0] for item in recommendations]
return jsonify({'recommended_items': recommended_items})
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
校园食堂订餐系统-结语
感谢大家的关注与支持！我们希望通过这款基于协同过滤算法的校园食堂订餐系统，为大家带来更便捷、个性化的用餐体验。如果你对我们的项目感兴趣，不妨一键三连支持我们！同时，欢迎在评论区留下你的宝贵意见，让我们一起交流、探讨，共同为校园生活添彩！期待你的参与，让我们共创美好未来！
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