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美食管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言开发的一个美食管理推荐网站平台。 网站前端界面采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面。后端采用Django框架处理用户的逻辑请求#xff0c;并将用户的相关行为数据保存在数据库中。通过Ajax技术实现前后端的…一、介绍
美食管理与推荐系统。本系统使用Python作为主要开发语言开发的一个美食管理推荐网站平台。 网站前端界面采用HTML、CSS、BootStrap等技术搭建界面。后端采用Django框架处理用户的逻辑请求并将用户的相关行为数据保存在数据库中。通过Ajax技术实现前后端的数据通信。 创新点项目中使用协同过滤推荐算法通过用户对美食的评分作为推荐数据基础通过计算相似度实现对当前登录用户的个性化推荐。 主要功能有
系统分为管理员和用户两个角色用户可以登录、注册、查看美食、购买食物、收藏食物、发布评论、对食物评分、查看个人收藏、查看个人订单、编辑个人信息、个人充值、个性化推荐等功能管理员在后台系统中可以对用户和食物信息进行管理
二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 代码 and 安装
地址https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/ze33rzbcryp4v6fr
四、基于用户的协同过滤推荐算法介绍
基于用户的协同过滤推荐算法是一种常见的推荐系统方法它主要通过分析用户的行为和偏好来进行推荐。这个算法的核心思想是如果两个用户在过去喜欢过类似的东西那么他们在未来也很可能会喜欢相似的东西。 这个算法主要分为三个步骤
找到相似用户首先算法会计算用户之间的相似度。这通常是通过比较他们的历史行为如评分等来实现的。相似度可以用多种方式计算如欧几里得距离、余弦相似度等。预测用户的喜好一旦找到了与目标用户相似的用户群体算法就会分析这些相似用户的喜好来预测目标用户可能感兴趣的项目。生成推荐列表最后根据预测的喜好为目标用户生成一个推荐列表。
下面用Python代码演示一个非常简单的基于用户的协同过滤推荐算法示例。假设我们有一组用户的电影评分数据我们将尝试为其中一个用户推荐电影。
import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity# 示例数据用户的电影评分0表示未观看
ratings np.array([[5, 4, 0, 0, 3],[0, 3, 4, 0, 3],[2, 0, 0, 5, 0],[0, 0, 5, 4, 0]
])# 计算用户间的相似度
similarity cosine_similarity(ratings)# 选择目标用户比如第一个用户
target_user ratings[0]# 计算其他用户对目标用户未看电影的评分加权和
scores np.dot(similarity[0], ratings)# 推荐评分最高的电影
recommended_movie_index np.argmax(scores)
print(推荐的电影索引是, recommended_movie_index)这个例子中我们使用了余弦相似度来计算用户之间的相似度并为第一个用户推荐了一个他可能喜欢的电影。这只是一个基础示例实际应用中算法会更加复杂和精细。
