hadoop+spark+hive美食推荐系统 协同过滤推荐算法 数据分析系统+可视化 +Django框架

张开发
• 2026/4/17 2:17:25 • 15 分钟阅读

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hadoop+spark+hive美食推荐系统 协同过滤推荐算法 数据分析系统+可视化 +Django框架
1、项目介绍技术栈Python语言、 MySQL数据库 Django框架 Echarts可视化 、 协同过滤推荐算法 html2、项目界面1美食列表2美食详情页3美食推荐—基于用户、基于物品4可视化分析12词云图分析3折线图分析4饼图分析5个人中心6美食分类7注册登录8后台数据管理3、项目说明3、项目说明摘要随着大数据与人工智能时代的到来传统行业都发生了翻天覆地的变化餐饮行业也不例外但是在转型的过程中也会面临诸多挑战。在不同的领域应用经典的方法也会面临很多挑战为此本文在将推荐系统 应用到美食中的时候融合美食领域的特点并使用协同过滤推荐算法应用于现实美食中用来解决面临的实际问题设计并实现了一个以 B/S 架构为基础的美食推荐系统。本系统使用Python语言结合Django框架进行开发运用协同过滤推荐算法完成通过用户的行为向其推荐美食的目的。后端主要使用Django框架前端页面的开发选择了Bootstrap框架和HTML。利用MySQL数据库存储美食信息。本系统的前端用户模块主要包括注册、登录、美食标签分类、美食推荐、美食列表、美食排序等、后台管理模块主要包括用户管理、美食美食管理、用户权限管理等。推荐算法方面同时含有基于用户的协同过滤以及基于物品的协同过滤推荐该系统具有一定的应用价值。关键词美食推荐 协同过滤算法 Python语言Django框架可视化4、核心代码5、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的查看我的【用户名】、【专栏名称】、【顶部选题链接】就可以找到我啦感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路下方查看获取联系方式

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