news 2026/6/11 0:21:59

基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统_d7fq1jtw

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统_d7fq1jtw

文章目录

  • 一、项目技术
  • 二、项目内容和功能介绍
  • 三、核心代码
  • 四、效果图
  • 五 、资料获取

一、项目技术

开发语言:Python
python框架:Django
软件版本:python3.7/python3.8
数据库:mysql 5.7或更高版本
数据库工具:Navicat11
开发软件:PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、项目内容和功能介绍

基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统是一个结合大数据、人工智能与Web技术,为用户提供精准美食推荐服务的智能化平台。该系统以携程平台积累的海量美食数据为基础,通过深度学习算法挖掘用户行为与美食特征之间的复杂关系,实现个性化推荐,提升用户体验与平台竞争力。以下从系统背景、技术架构、核心功能、创新点及应用价值五个方面进行详细介绍:
一、系统背景
随着旅游行业的快速发展,用户在旅行过程中对个性化美食推荐的需求日益增长。携程等在线旅游平台积累了大量用户行为数据和美食信息,但如何高效利用这些数据为用户提供精准推荐仍是一个挑战。传统推荐算法(如协同过滤、基于内容的推荐)在处理复杂用户行为和美食特征时存在局限性,而深度学习技术凭借其强大的特征提取和模式识别能力,能够更好地捕捉用户偏好与美食特征之间的复杂关系,为个性化推荐提供新的解决方案。
二、技术架构
该系统采用B/S(浏览器/服务器)架构,前端使用Vue.js实现用户界面的交互设计,后端通过Python结合Django框架搭建服务器。系统技术栈涵盖以下关键组件:
数据采集:利用Scrapy、Selenium等爬虫技术,从携程平台抓取美食数据(如菜品名称、价格、评分、评论等),并进行清洗与预处理,确保数据质量。
深度学习算法:采用LSTM(长短期记忆网络)算法对用户历史行为数据(如浏览记录、收藏、评论等)进行深度分析,构建用户偏好模型。LSTM通过其独特的记忆细胞和门机制,有效捕捉序列数据中的长期依赖关系,提升推荐准确性。
大数据处理:利用Hadoop分布式平台对大规模美食数据进行批处理,提取关键特征并构建随机森林预测模型,对价格趋势和用户偏好进行分析。同时,生成菜系分布、评分统计等多维度指标,支撑可视化展示。
可视化展示:采用Echarts对处理后的数据进行多维展示,包括菜系词云、热力地图、时序趋势图等,实现用户可交互的浏览和钻取操作,使数据结构和趋势直观呈现。
三、核心功能
系统覆盖用户端与管理端功能,满足个性化推荐与平台运营需求:

用户端功能:

登录注册:支持用户账号的创建与登录,保障数据安全与个性化服务。
美食浏览:展示美食信息(如名称、价格、评分、评论等),支持按菜系、价格、评分等条件筛选。
个性化推荐:基于深度学习算法,为用户推荐符合其口味和偏好的美食,提升发现心仪美食的效率。
美食论坛:提供用户交流平台,支持发布美食体验、评论、点赞、收藏等功能,营造良好的美食文化氛围。
个人中心:管理个人信息、查看浏览记录和收藏、修改密码等。

管理端功能:

美食信息管理:维护美食数据(如新增、修改、删除菜品信息),确保信息准确性与时效性。
价格预测:利用随机森林预测模型,根据历史价格、评分、点评数等数据预测未来价格趋势,为商家定价提供参考。
用户管理:管理用户信息(如查看用户列表、修改用户权限等),保障平台安全。
论坛管理:审核论坛帖子、处理违规内容,维护社区秩序。
系统管理:配置系统参数(如推荐算法参数、可视化展示设置等),优化系统性能。
四、创新点
深度学习算法应用:首次将LSTM算法应用于携程美食推荐系统,通过捕捉用户历史行为中的长期依赖关系,提升推荐准确性。
大数据处理与可视化:结合Hadoop分布式平台与Echarts可视化技术,实现大规模美食数据的高效处理与多维展示,为平台运营提供数据支撑。
个性化推荐与社区互动结合:在提供个性化推荐的同时,通过美食论坛功能促进用户交流与分享,增强用户粘性与平台活跃度。
五、应用价值
提升用户体验:为用户提供符合其口味和偏好的个性化美食推荐,减少信息筛选时间,提高发现心仪美食的效率。
促进美食行业发展:通过美食数据分析和价格预测,为商家提供有价值的参考信息,助力精准营销与定价策略优化。
增强平台竞争力:通过个性化推荐与社区互动功能,提升用户满意度与平台粘性,巩固携程在在线旅游市场的领先地位。

三、核心代码

部分代码:

package com.controller;import java.util.Arrays;import java.util.Map;import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import com.annotation.IgnoreAuth;import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;import com.entity.ConfigEntity;import com.service.ConfigService;import com.utils.MPUtil;import com.utils.PageUtils;import com.utils.R;import com.utils.ValidatorUtils;/** * 登录相关 */@RequestMapping("config")@RestController public class ConfigController{@Autowired private ConfigService configService;/** * 列表 */@RequestMapping("/page")public Rpage(@RequestParam Map<String,Object>params,ConfigEntity config){EntityWrapper<ConfigEntity>ew=new EntityWrapper<ConfigEntity>();PageUtils page=configService.queryPage(params,MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew,config),params),params));returnR.ok().put("data",page);}/** * 列表 */@IgnoreAuth @RequestMapping("/list")public Rlist(@RequestParam Map<String,Object>params,ConfigEntity config){EntityWrapper<ConfigEntity>ew=new EntityWrapper<ConfigEntity>();PageUtils page=configService.queryPage(params,MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew,config),params),params));returnR.ok().put("data",page);}/** * 信息 */@RequestMapping("/info/{id}")public Rinfo(@PathVariable("id")String id){ConfigEntity config=configService.selectById(id);returnR.ok().put("data",config);}/** * 详情 */@IgnoreAuth @RequestMapping("/detail/{id}")public Rdetail(@PathVariable("id")String id){ConfigEntity config=configService.selectById(id);returnR.ok().put("data",config);}/** * 根据name获取信息 */@RequestMapping("/info")public RinfoByName(@RequestParam String name){ConfigEntity config=configService.selectOne(new EntityWrapper<ConfigEntity>().eq("name","faceFile"));returnR.ok().put("data",config);}/** * 保存 */@PostMapping("/save")public Rsave(@RequestBody ConfigEntity config){// ValidatorUtils.validateEntity(config);configService.insert(config);returnR.ok();}/**

四、效果图











五 、资料获取

文章下方名片联系我即可~

精彩专栏推荐订阅:在下方专栏👇🏻

毕业设计精品实战案例

收藏关注不迷路!!

🌟文末获取设计🌟

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/10 21:57:52

连续6季盈利,网易有道首次实现全年经营利润及现金流双正

2月11日&#xff0c;网易有道&#xff08;NYSE&#xff1a;DAO&#xff09;公布了2025年第四季度及全年未经审计财务报告。 财报显示&#xff0c;公司全年净收入59.1亿元&#xff0c;同比增长5.0%&#xff1b;经营利润达2.2亿元&#xff0c;同比增长48.7%。公司首次实现全年经营…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 20:53:59

XGBoost VS Uplift,到底谁更胜一筹?

在算法营销圈&#xff0c;有一个心照不宣的秘密&#xff1a;新人都在卷 AUC 和转化率&#xff0c;试图用复杂的 XGBoost 或 DeepFM 找出每一个“可能会买”的用户&#xff1b;而真正的增长黑客&#xff08;Growth Hacker&#xff09;&#xff0c;却在研究 Uplift Modeling (增益…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 13:14:03

2026年新角色:暗数据挖掘首席官的崛起——软件测试从业者的范式革命

在数字化转型的加速期&#xff0c;2026年标志着企业数据战略的重构&#xff0c;暗数据——即未被激活的结构化与非结构化数据&#xff08;如日志文件、废弃测试用例、用户行为痕迹&#xff09;——正从沉睡资产跃升为价值金矿。全球头部科技企业已设立“暗数据挖掘首席官”&…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 13:06:19

‌自动故障切换:高可用架构测试案例

高可用架构的测试本质是“主动制造崩溃”‌ 在分布式系统日益复杂的今天&#xff0c;‌自动故障切换&#xff08;Automatic Failover&#xff09;不再是可选功能&#xff0c;而是系统生存的底线‌。对软件测试从业者而言&#xff0c;传统“验证功能正确性”的测试范式已不足以…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 12:59:25

基于Python的外卖配送分析与可视化系统源码文档部署文档代码讲解等

课题介绍本课题旨在依托Python技术&#xff0c;设计并实现外卖配送分析与可视化系统&#xff0c;解决外卖行业配送数据繁杂、配送效率难把控、决策缺乏直观数据支撑的痛点。课题整合外卖订单数据、配送员轨迹、配送时长、区域订单分布、用户评价等多维度信息&#xff0c;利用Py…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 19:01:30

Android Studio - 在 Android Studio 中直观查看 Git 代码的更改

在 Android Studio 中直观查看 Git 代码的更改集中查看所有变更&#xff1a;点击菜单栏的 【Git】 -> 点击 【Commit】编辑器内联标记&#xff1a;选中文件后&#xff0c;在编辑代码时实时看到改动&#xff0c;新增&#xff08;绿&#xff09;、修改&#xff08;蓝&#xff…

作者头像 李华