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文章目录
美食推荐系统 -研究背景
一、课题背景 在信息爆炸的时代，美食信息的过载使得消费者在寻找合适的餐厅和食物时感到困惑。个性化推荐系统作为一种解决信息过载的有效手段，已成为提升用户体验的关键技术。然而，现有的推荐系统在美食领域的应用仍有待提高，因此，本研究课题“基于协同过滤算法的美食推荐系统”应运而生。
二、现有解决方案存在的问题 目前市面上的推荐系统往往存在推荐结果单一、个性化程度不足等问题，导致用户难以获得满意的推荐。此外，一些系统对于用户喜好的变化不够敏感，无法及时调整推荐策略，使得推荐结果与用户实际需求存在偏差。
三、课题的研究目的与价值意义 本课题旨在通过优化协同过滤算法，提高美食推荐系统的准确性和个性化水平，从而满足用户多样化的美食需求。在理论意义上，本课题将为推荐系统领域提供新的研究视角和方法论。在实际意义上，它将帮助用户更快速地发现符合个人口味的美食，提升生活品质，同时也为餐饮企业提供更精准的市场定位和营销策略。
美食推荐系统 -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
美食推荐系统 -视频展示
基于协同过滤算法的美食推荐系统 计算机毕设选题推荐 python毕设 大数据毕设 可适用毕业设计 课程设计 实习项目 附源码+安装+讲解+文档
美食推荐系统 -图片展示
美食推荐系统 -代码展示
import pandas as pd
from surprise import SVD, Dataset, Reader
from surprise.model_selection import train_test_split
# 假设我们有一个CSV文件，其中包含用户ID，美食ID和评分
data = pd.read_csv('ratings.csv')
# 将数据转换为Surprise库所需的格式
reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
data = Dataset.load_from_df(data[['user_id', 'food_id', 'rating']], reader)
# 划分训练集和测试集
trainset, testset = train_test_split(data, test_size=0.2)
# 使用SVD算法进行训练
algo = SVD()
algo.fit(trainset)
# 定义一个函数来预测用户对某个美食的评分
def predict_rating(user_id, food_id):
return algo.predict(user_id, food_id).est
# 定义一个函数来生成推荐列表
def generate_recommendations(user_id, num_recommendations=10):
# 获取用户未评分的美食列表
user_unrated_foods = [iid for (iid, _) in trainset.build_anti_testset([user_id])]
# 预测评分
predictions = [(food_id, predict_rating(user_id, food_id)) for food_id in user_unrated_foods]
# 根据预测评分排序并获取前num_recommendations个推荐
top_recommendations = sorted(predictions, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:num_recommendations]
return top_recommendations
# 示例：为用户ID为'123'的用户生成推荐
recommendations = generate_recommendations('123')
for food_id, predicted_rating in recommendations:
print(f"美食ID: {food_id}, 预测评分: {predicted_rating:.2f}")
美食推荐系统 -结语
感谢大家的关注与支持！我们的美食推荐系统致力于为每一位热爱美食的朋友带来全新的体验。如果你对美食有着独特的追求，不妨来尝试我们的系统，相信它会为你带来惊喜。你的每一次点赞、分享和评论都是我们前进的动力。快来一键三连，加入我们的美食探索之旅，让我们在评论区一起交流美食心得吧！
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