【源码】基于Django和Python的美食推荐系统

项目简介

本项目借助Django框架与Python编程语言构建美食推荐系统。它运用爬虫策略从美团网收集用户行为数据和店铺信息，经数据清洗与处理后，采用多种推荐算法为用户提供个性化美食推荐服务。系统主要面向VIP用户提供精准推荐，同时也满足普通用户的推荐需求。

项目的主要特性和功能

1. 数据获取与处理：通过爬虫策略从美团网获取数据，清洗整理后建立评分矩阵。
2. 用户分级制度：依据用户评论数量和质量划分用户等级，针对不同级别用户采用不同推荐算法。
3. 推荐算法：采用协同过滤和矩阵分解算法，使用LIBFM算法为VIP用户精准推荐，结合NLP技术进行语义和情感分析。
4. 推荐系统界面：用Django框架开发Web应用，用户输入用户ID后，展示前十条推荐店铺详细信息。
5. 可扩展性：预留算法接口，统一输入输出格式，便于接入其他推荐算法。

安装使用步骤

1. 环境准备：安装Python 3.x，以及Django框架和相关依赖库（如numpy、pandas、scikit - learn、surprise等）。
2. 数据获取：运行爬虫脚本获取美团网数据，清洗整理后生成评分矩阵。
3. 用户分级：根据用户评论情况划分用户等级并保存结果。
4. 推荐算法实现：实现协同过滤和矩阵分解算法，使用LIBFM算法为VIP用户推荐，结合NLP技术分析评论。
5. 系统部署：在Django项目中配置视图和控制器，运行Django服务器。
6. 使用系统：用户在界面输入用户ID，查看前十条推荐店铺信息。

下载地址

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