摘 要
随着互联网技术的飞速发展以及人们对美食个性化推荐需求的日益增长，传统的美食推荐方式已难以满足用户多样化的要求。携程作为知名的在线旅游平台，拥有海量的美食数据，如何有效利用这些数据为用户提供个性化的美食推荐成为亟待解决的问题。深度学习技术以其强大的特征提取和模式识别能力，为个性化美食推荐系统的构建提供了新的思路和方法。
本基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统采用B/S开发模式，前端运用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。借助爬虫技术获取丰富的美食相关数据，并利用LSTM算法对数据进行深度分析和处理，以实现精准的个性化美食推荐。同时，系统还具备管理员对用户信息、美食信息、价格预测以及美食论坛等功能的全面管理能力，方便对系统进行维护和运营。该系统的研发意义重大，一方面能够提升用户在携程平台上寻找美食的体验，为用户提供符合其口味和偏好的个性化美食推荐，增加用户的满意度和平台的粘性。另一方面，通过对美食数据的分析和价格预测，能够为商家提供有价值的参考信息，促进美食行业的发展。此外，美食论坛功能的实现也有助于用户之间的交流和分享，营造良好的美食文化氛围。
关键字：个性化携程美食数据推荐系统；Python语言；

Abstract
With the rapid development of Internet technology and the growing demand for personalized food recommendation, traditional food recommendation methods have been difficult to meet the diverse requirements of users. As a well-known online travel platform, Ctrip has a huge amount of food data. How to effectively use these data to provide personalized food recommendations for users has become an urgent problem. Deep learning technology, with its powerful feature extraction and pattern recognition capabilities, provides new ideas and methods for the construction of personalized food recommendation system.
This personalized Ctrip food data recommendation system based on in-depth learning adopts the B/S development mode. The front-end uses Vue.js to realize the interactive design of the user interface, and the back-end uses Python and Django framework to build a server. Get rich food related data with crawler technology, and use LSTM algorithm to conduct in-depth analysis and processing of data to achieve accurate personalized food recommendation. At the same time, the system also has the comprehensive management ability of the administrator for user information, food information, price forecast, food forum and other functions, which is convenient for the maintenance and operation of the system. The research and development of this system is of great significance. On the one hand, it can improve the experience of users looking for food on the Ctrip platform, provide personalized food recommendations that meet their tastes and preferences, and increase user satisfaction and the stickiness of the platform. On the other hand, through the analysis of food data and price prediction, it can provide valuable reference information for businesses and promote the development of the food industry. In addition, the realization of the function of the food forum is also conducive to the communication and sharing between users, creating a good atmosphere of food culture.
Keywords: personalized Ctrip food data recommendation system; Python language;

目　　录
目　　录 I
1绪 论 1
1.1开发背景 1
1.2开发目的与意义 1
1.2.1开发目的 1
1.2.2开发意义 2
1.3本文研究内容 2
2开发技术 3
2.1 Django 3
2.2 Python 3
2.3 爬虫介绍 3
2.4 LSTM算法 4
2.4 本章小结 4
3系统分析 6
3.1可行性分析 6
3.1.1技术可行性分析 6
3.1.2经济可行性分析 6
3.1.3法律可行性分析 6
3.2系统性能分析 6
3.3功能需求分析 7
3.4系统流程分析 8
4系统设计 10
4.1功能模块设计 10
4.2数据库设计 10
4.2.1数据库设计原则 10
4.2.2数据库表设计 12
5系统实现 17
5.1 前台用户功能模块 17
5.2 后台管理员功能模块 21
5.3 看板展示 21
6系统测试 23
6.1系统测试内容 23
6.1.1登录测试 23
6.1.2角色测试 23
6.1.3性能测试 24
6.2测试用例执行结果 24
结 论 25
参考文献 26
致谢 28

1绪 论
1.1开发背景
在当今数字化时代，互联网技术的迅猛发展深刻改变了人们的生活方式，在线旅游和美食消费领域也迎来了巨大变革。携程作为国内领先的在线旅游平台，拥有庞大的用户基础和丰富的旅游资源，其中美食信息更是平台的重要组成部分。然而，随着用户数量的不断增加和美食种类的日益丰富，传统的美食推荐方式已难以满足用户的个性化需求。用户在面对海量的美食信息时，往往感到无从选择，难以找到符合自己口味和偏好的美食[1]。美食行业的竞争也日益激烈，商家需要更加精准地推广自己的美食产品，吸引更多的顾客。传统的营销方式效果有限，无法针对不同用户群体进行个性化的推广。因此，如何利用先进的技术手段，对携程平台上的美食数据进行深度挖掘和分析，为用户提供个性化的美食推荐，成为提升平台竞争力和用户体验的关键。
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。其强大的特征提取和模式识别能力，为解决个性化推荐问题提供了新的思路和方法。特别是长短期记忆网络（LSTM）算法，能够有效地处理序列数据，对用户的历史行为和偏好进行建模，从而实现更加精准的个性化推荐[2]。B/S（浏览器/服务器）开发模式以其跨平台、易维护等优点，成为互联网应用开发的主流模式。Vue.js作为一款轻量级的前端框架，具有简洁易用、响应式设计等特点，能够快速构建出美观、流畅的用户界面。Python作为一种功能强大、易于学习的编程语言，拥有丰富的开源库和工具，为数据处理和模型训练提供了便利。Django作为Python的一个高级Web框架，能够快速搭建出稳定、高效的后端服务器。爬虫技术则可以帮助我们从互联网上获取大量的美食相关数据，为系统的训练和推荐提供充足的数据支持[3]。
1.2开发目的与意义
1.2.1开发目的
本项目旨在打造一个基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统，核心目标是通过先进技术手段，精准对接用户对美食的需求与携程平台海量美食资源，全方位提升用户体验，推动美食行业与在线旅游服务的协同发展。对于用户而言，该系统致力于解决其在面对海量美食信息时的选择困境。以往用户浏览携程美食页面，往往需花费大量时间筛选，却未必能找到心仪美食。本系统借助 LSTM 算法分析用户历史浏览、预订等行为数据，精准洞察个人口味偏好、消费习惯与场景需求，从而为每位用户量身定制专属美食推荐列表。无论是热衷地方特色小吃的美食探险家，还是追求高端精致餐饮的品质食客，都能迅速定位到符合自身需求的美食，节省挑选时间，极大提升用户在携程平台探寻美食的效率与满意度，增强用户对平台的依赖度与忠诚度[4]。
从携程平台运营角度出发，该系统可助力平台优化资源配置。通过精准推荐，提升美食信息与用户需求的匹配度，提高平台内美食预订转化率，增加平台营收。同时，依据系统收集的用户反馈与数据分析，携程能够更深入了解市场趋势与用户需求变化，进而优化美食资源布局，引入更贴合用户喜好的商家与菜品，持续提升平台在美食推荐领域的竞争力。对于美食商家而言，系统的价格预测功能极具价值。商家可参考预测价格制定合理的菜品定价策略，在保证利润空间的同时，维持价格竞争力。此外，美食论坛功能为商家提供了与用户直接沟通交流的渠道，有助于商家收集用户意见，改进菜品与服务，实现精准营销，拓展客源，促进美食行业整体良性发展[5]。
1.2.2开发意义

从用户体验层面来看，系统运用先进技术实现个性化推荐，让用户无需在海量美食信息中盲目搜寻，能快速精准找到符合自身口味与需求的美食。无论是在陌生城市寻找特色佳肴，还是基于个人消费习惯挑选合适餐厅，都极大提升了用户获取美食信息的效率，显著增强用户满意度，为用户带来便捷且愉悦的美食探索之旅。站在携程平台角度，精准的美食推荐有助于提高平台内美食预订的转化率，增加平台的业务收入。同时，系统收集的用户行为数据与反馈，能助力平台深入了解用户需求，优化平台的美食资源展示与运营策略，进一步巩固携程在在线旅游及美食推荐领域的市场地位。
对于美食行业而言，价格预测功能为商家提供了科学定价的参考依据，有助于合理制定菜品价格，平衡成本与市场接受度。美食论坛则为商家和用户搭建了沟通桥梁，促进商家优化菜品与服务，推动整个美食行业朝着更贴合消费者需求、更具创新性的方向发展，实现多方共赢[6]。
1.3本文研究内容
本研究聚焦于构建基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统，涵盖技术架构搭建、功能模块开发、数据处理与算法优化等多方面内容。
在技术架构上，深入研究 B/S 开发模式下，如何运用 Vue.js 构建交互性强、用户体验佳的前端界面，实现流畅的数据展示与用户操作反馈；探索 Python 结合 Django 框架搭建稳定、高效后端服务器的方法，保障系统在高并发场景下的可靠运行，确保前后端数据传输的准确与及时。功能模块开发方面，着重研究管理员对用户信息管理功能的实现，包括用户数据的存储、查询、更新与权限设置；深入探讨美食信息管理模块，实现对海量美食数据的分类、录入、审核与编辑；对价格预测功能展开研究，运用合适的算法模型对美食价格趋势进行精准预测；精心打造美食论坛功能，实现用户帖子发布、评论、点赞等互动操作的管理与维护。
数据处理与算法优化是核心研究内容。利用爬虫技术从互联网获取美食相关数据后，研究数据清洗、预处理的有效策略，提升数据质量。深入剖析 LSTM 算法在处理用户行为序列数据、挖掘用户偏好模式上的应用，不断优化算法参数，提高个性化美食推荐的准确性与召回率，为用户提供更契合需求的美食推荐服务[7]。

2开发技术
2.1 Django框架
Django是一个利用Python语言精心打造的后端程序框架，尤其在ORM（对象关系映射）领域享有盛誉。它巧妙地将一系列组件集成于一体，为用户提供了直观易用的URL设计以及一套自动化的管理界面。得益于Django框架的助力，开发者在构建动态内容发布平台以及部署网站时能够享受到前所未有的便捷。Django框架的模块化设计使得各个组件之间能够协同工作，从而提升了开发效率。其URL设计简洁明了，便于搜索引擎和用户友好访问。而自动化的管理界面更是让网站管理变得触手可及，无论是内容更新还是用户管理，都能轻松搞定。
综上所述，Django后端Web框架凭借其高效的组件集成、简洁的URL设计以及强大的自动化管理功能，极大地简化了动态网站的开发和部署流程。对于追求高效、便捷的开发者而言，Django无疑是一个值得信赖的选择。
2.2 Python
Python是一种高级、通用、解释型的编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的库和工具。它在数据科学、机器学习、Web开发等领域都有广泛的应用。在本系统中，Python主要用于以下几个方面：首先，利用Python强大的数据处理库，如Pandas、NumPy等，对爬取到的美食数据进行清洗、预处理和分析。其次，Python的机器学习库，如Scikit-learn、TensorFlow等，为LSTM算法的实现提供了便利。此外，Python还用于与Django框架结合，实现后端服务器的逻辑处理。
2.3 爬虫介绍
网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序，它可以模拟人类浏览器的行为，访问网页并提取所需的数据。在本系统中，爬虫的主要作用是从互联网上获取携程平台以及其他相关美食网站的美食数据。爬虫的实现通常需要以下几个步骤：首先，确定要爬取的网站和数据范围；然后，使用Python的爬虫库，如Requests、BeautifulSoup等，发送HTTP请求并解析网页内容；最后，将提取到的数据存储到数据库中。在爬取过程中，需要注意遵守网站的爬虫规则（Robots协议），避免对网站造成过大的负担。
2.4 LSTM算法
长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），它能够有效地处理序列数据中的长期依赖问题。在传统的RNN中，由于梯度消失或梯度爆炸的问题，很难学习到序列中的长期依赖关系。而LSTM通过引入门控机制，解决了这个问题。LSTM单元包含输入门、遗忘门和输出门，这些门控机制可以控制信息的流入、流出和保留。在本系统中，LSTM算法将用于分析用户的历史行为数据，如浏览记录、预订记录等，以预测用户的美食偏好。通过对用户行为序列的学习，LSTM能够捕捉到用户的长期和短期偏好，从而为用户提供更精准的个性化美食推荐。
2.4.1 LSTM模型的结构
遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息需要丢弃。计算公式为：
ft=σ(Wf⋅[ht−1,xt]+bf)
其中，ft是遗忘门的输出，σ是sigmoid激活函数，Wf是权重矩阵，bf是偏置项，ht−1是上一刻的隐藏状态，xt是当前时刻的输入。
输入门（Input Gate）：控制当前时刻的输入信息应该如何更新到单元状态中。其计算公式为：
it=σ(Wi⋅[ht−1,xt]+bi)
其中，it是输入门的输出。
单元状态更新：根据输入门的输出和遗忘门的输出，更新单元状态。公式如下：
Ct=tanh(WC⋅[ht−1,xt]+bC)Ct=ft⋅Ct−1+it⋅Ct
其中，Ct是当前时刻候选状态，Ct是当前的单元状态。
输出门（Output Gate）：决定当前时刻的隐藏状态应该输出多少。其计算公式为：
ot=σ(Wo⋅[ht−1,xt]+bo)

其中，ot是输出门的输出。
在个性化美食推荐系统中，LSTM可以用于建模用户的历史行为（例如：购买记录、浏览历史等）。通过训练LSTM模型，系统可以学习到用户偏好的动态变化，进而预测用户未来可能感兴趣的美食。
LSTM网络的训练通常采用反向传播算法，具体为时间反向传播（BPTT）。通过最小化损失函数（如均方误差或交叉熵），优化网络参数。训练过程中，LSTM能够自动学习如何根据输入的历史信息更新其记忆状态，从而更好地进行预测。
2.5 本章小结
本章介绍了构建基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统所涉及的相关技术。Django框架为系统的后端开发提供了强大的支持，Python作为主要的编程语言，凭借其丰富的库和工具，实现了数据处理、机器学习等功能。爬虫技术用于获取美食数据，为系统提供了丰富的数据源。LSTM算法则是实现个性化推荐的核心，通过对用户行为序列的分析，提高了推荐的准确性。这些技术的结合，为系统的开发和实现奠定了坚实的基础。

3系统分析
需求分析是一个关键过程，其中研发人员通过深入的调研和分析，精确把握并理解用户的实际需求。在此基础上，他们对系统进行可行性评估和功能分析，以确保所设计的系统能够满足个性化携程美食数据推荐系统的实际需求，并实现其应有的价值。这一过程对于指导后续的系统开发和建设具有重要的促进作用[8]。
3.1可行性分析
3.1.1技术可行性分析
我们基于B/S架构开发了一个个性化携程美食数据推荐系统，技术上选用了当前市场上主流的三大Web框架：Django、Hibernate和Struts2。同时，我们采用了MySQL作为数据库系统，并使用PyCharm作为开发工具。这些技术已经非常成熟，并且在市场上有着众多成功的应用案例，所以从技术的角度来看，我们的选择是没有问题的。此外，在学校的学习过程中，我们已经对这些技术有了一定的掌握，并且曾经开发过类似的项目，因此具备相应的开发经验和技能[9]。
3.1.2经济可行性分析
个性化携程美食数据推荐系统主要面向区域性管理，其系统维护范围相对较小，因此数据并发量不会特别高。在这种情况下，系统所需的资源配置相对较低，用户仅需使用普通电脑作为客户端即可满足需求。此外，该个性化携程美食数据推荐系统的管理系统不仅提升了工作效率，还显著减少了纸质物品的使用，从而节约了纸质资源，避免了不必要的人力消耗和资源浪费。从系统开发的角度来看，本次项目所采用的开发软件均为开源且免费，这意味着在开发过程中无需投入额外的经济成本，开发者可以专注于内容本身，无需担心开发费用的产生。同时，一旦系统稳定投入使用，其运维成本也相对较低。总体而言，该系统将在实际工作中发挥重要作用，为携程美食数据提供高效、便捷的管理支持。。
3.1.3法律可行性分析
本人自主设计并开发的个性化携程美食数据推荐系统，旨在作为毕业设计项目，确保不侵犯任何个人、集体或国家的权益。在开发过程中，我严格使用正版软件，并从正规网站获取所有参考资料，经过仔细查询与分析。同时，我所采用的开发技术均来自开源且免费的工具，严格遵守国家法律法规，确保不违背国家的政策和法律要求[10]。
3.2系统性能分析
(1) 系统安全性：在个性化携程美食数据推荐系统中，系统安全性至关重要。这包括确保系统数据存储的安全性、数据传输过程中的保密性，以及实施合理的用户权限管理。此外，为应对可能的意外情况导致的数据损失，系统需具备历史数据备份与还原机制，以保障数据的完整性和可用性。
(2) 可维护性和适应性：随着行业发展和技术进步，个性化携程美食数据推荐系统可能会面临新的需求。因此，一个好的系统应具备可扩展性，能够灵活适应当前及未来的需求变化。这确保了个性化携程美食数据推荐系统能够长期使用，满足不断变化的用户需求。
(3) 可靠性：随着个性化携程美食数据推荐系统的发展，用户数量将不断增加，系统访问量也将随之提升。因此，系统必须具备高度的可靠性，能够在高并发量的情况下保持优越的运行速度和强大的容错能力，确保用户能够流畅、稳定地使用平台[11]。
3.3功能需求分析
系统的目标是为管理员和用户搭建一个网上沟通平台，保证双方的安全，并使双方的利益最大化。
3.3.1管理员需求分析
管理员端的功能主要是为系统管理人员设计的，使他们能够全面管理用户、美食信息、价格预测、举报记录、论坛分类、美食论坛等操作。通过这些功能，管理员可以清晰地了解并掌控系统的整体运行情况。
管理员用例分析图，如图3-1所示。

图3-1管理员用例分析图

3.3.2用户需求分析
用户的功能主要集中在个人账号管理以及信息查询方面。具体而言，用户可以更新和管理自己的账号及密码，同时能够在系统首页、美食信息、美食论坛、美食资讯、个人中心查询并获取相关详情。这些功能旨在为用户提供便捷的个人信息管理途径和丰富的信息查询服务。
用户用例分析图，如图3-2所示。

图3-2用户用例分析图
3.4系统流程分析
在本系统中，非注册用户需先完成注册流程才能访问个性化携程美食数据推荐系统。注册时，用户需填写相关信息，若系统中已存在相同的使用者名称，系统会提示用户重新输入。若用户名唯一，用户则需继续设定密码并进行确认。系统会验证密码与确认密码的一致性，确保无误后，将用户填写的资料保存并完成注册。为保障系统安全，仅成功登录的用户才能访问系统后台并进行相关操作。该系统的工作流程见图3-3。

图3-3 程序流程图

4系统设计
4.1功能模块设计
对本系统进行全面的系统功能的分析，可以得出基于Python个性化携程美食数据推荐系统的功能模块图，对管理员而言，具备系统首页、个人中心用于管理操作和个人信息维护。用户管理可对用户信息进行增删改查等操作；美食信息管理涵盖美食数据录入、更新等；价格预测能利用算法预估美食价格走势；举报记录处理用户反馈的违规信息；论坛分类可对美食论坛内容进行类别划分与管理；美食论坛管理包括帖子审核、违规处理等；系统管理负责系统整体配置与维护。对用户来说，系统首页为起始界面。可通过美食信息模块查看各类美食介绍、评价等；美食论坛用于发布美食体验、交流心得；美食资讯获取行业动态、优惠活动等消息；个人中心管理个人资料、查看浏览记录和收藏等。该功能模块图清晰呈现了系统不同角色的功能架构，为系统开发、使用及维护提供了直观指引如图4-1所示。

图4-1 系统功能模块图
4.2数据库设计
4.2.1数据库设计原则
学习程序设计时，若想要深入理解数据库管理系统或根据特定需求开发系统接口，首先需要构建一个数据库管理系统模型以用于数据存储。这一步骤至关重要，因为它能在应用编程过程中避免频繁地将信息加载到操作系统页面，从而提升整体系统的工作效率。数据库管理系统作为管理信息系统的核心与基础，存储着大量数据。它不仅为管理信息系统的构建提供了诸如添加、删除、修改和搜索等关键操作功能，还使得系统能够快速定位并查询所需数据，而无需直接深入程序代码进行搜索。通过采用特定的方法将信息表的各个组成部分整合起来，数据库管理系统能够精确地组织、分类并构建出一个完善的信息管理体系。下面中各个实体关系的E-R图：
用户E-R如图4-2所示：

图4-2 用户E-R图

价格预测E-R如图4-3所示：

  图4-3 价格预测E-R图

举报记录E-R如图4-4所示：

图4-4 举报记录E-R图

美食论坛E-R如图4-5所示：

图4-5 美食论坛E-R图

系统总体E-R图如下图4-6所
图4-6系统总体E-R图

4.2.3数据库表设计
个性化携程美食数据推荐系统的数据是以数据表的形式存储在MySQL数据库中的，这些数据表是系统调取数据的基础。在系统数据库搭建过程中，我们会根据已经设计好的数据表进行优化构建。本系统选用了MySQL数据库，并对各个数据表进行了详尽的说明，具体如下：
表4-1：美食资讯
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
introduction longtext 4294967295 简介
typename varchar 200 分类名称
name varchar 200 发布人
headportrait longtext 4294967295 头像
clicknum int 点击次数 0
clicktime datetime 最近点击时间
thumbsupnum int 赞 0
crazilynum int 踩 0
storeupnum int 收藏数 0
picture longtext 4294967295 图片
content longtext 4294967295 内容
表4-2：价格预测
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
score double 评分
commentcount int 点评数
caixi varchar 200 菜系
rjprice double 价格
表4-3：美食信息
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
imgurl longtext 4294967295 图片
address varchar 200 地址
rjprice double 人均价格
score double 评分
commentcount int 点评数
caixi varchar 200 菜系
cgid varchar 200 餐馆ID
detailurl longtext 4294967295 详情地址
clicktime datetime 最近点击时间
clicknum int 点击次数 0
discussnum int 评论数 0
storeupnum int 收藏数 0
表4-4：美食论坛类型
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
typename varchar 200 分类名称
表4-5：美食论坛举报
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
forumid bigint 论坛id
title varchar 200 帖子标题
userid bigint 举报用户id
username varchar 200 举报用户名
reporteduserid bigint 被举报用户id
reportedusername varchar 200 被举报用户名
reason longtext 4294967295 举报原因
picture longtext 4294967295 图片补充
handleadvise longtext 4294967295 处理建议
status varchar 200 状态 处理中
reporttype varchar 200 举报类型 主题帖举报
表4-6：用户
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
yonghuzhanghao varchar 200 用户账号
yonghuxingming varchar 200 用户姓名
mima varchar 200 密码
xingbie varchar 200 性别
touxiang longtext 4294967295 头像
dianhuahaoma varchar 200 电话号码
表4-7：美食论坛
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 帖子标题
content longtext 4294967295 帖子内容
parentid bigint 父节点id
userid bigint 用户id
username varchar 200 用户名
avatarurl longtext 4294967295 头像
isdone varchar 200 状态
istop int 是否置顶 0
toptime datetime 置顶时间
typename varchar 200 分类名称
cover longtext 4294967295 封面
isanon int 是否匿名(1:是,0:否) 0
delflag int 是否删除(1:是,0:否) 0
表4-8：y25b0ckm_meishiinfo
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键 0
addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
imgurl longtext 4294967295 图片
address varchar 200 地址
rjprice double 人均价格
score double 评分
commentcount int 点评数
caixi varchar 200 菜系
cgid varchar 200 餐馆ID
detailurl longtext 4294967295 详情地址
表4-9：meishiinfo评论表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
refid bigint 关联表id
userid bigint 用户id
avatarurl longtext 4294967295 头像
nickname varchar 200 用户名
content longtext 4294967295 评论内容
reply longtext 4294967295 回复内容
thumbsupnum int 赞 0
crazilynum int 踩 0
istop int 置顶(1:置顶,0:非置顶) 0
tuserids longtext 4294967295 赞用户ids
cuserids longtext 4294967295 踩用户ids
表4-10：管理员表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

username varchar 100 用户名
password varchar 100 密码
image varchar 200 头像
role varchar 100 角色 管理员
addtime timestamp 新增时间 CURRENT_TIMESTAMP
表4-11：配置文件
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

name varchar 100 配置参数名称
value varchar 100 配置参数值
url varchar 500 url
表4-12：系统简介
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
subtitle varchar 200 副标题
content longtext 4294967295 内容
picture1 longtext 4294967295 图片1
picture2 longtext 4294967295 图片2
picture3 longtext 4294967295 图片3
表4-13：关于我们
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
title varchar 200 标题
subtitle varchar 200 副标题
content longtext 4294967295 内容
picture1 longtext 4294967295 图片1
picture2 longtext 4294967295 图片2
picture3 longtext 4294967295 图片3
表4-14：收藏表
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
userid bigint 用户id
refid bigint 商品id
tablename varchar 200 表名
name varchar 200 名称
picture longtext 4294967295 图片
type varchar 200 类型 1
inteltype varchar 200 推荐类型
remark varchar 200 备注
表4-15：美食资讯分类
字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值
id bigint 主键
主键

addtime timestamp 创建时间 CURRENT_TIMESTAMP
typename varchar 200 分类名称

5系统实现
个性化携程美食数据推荐系统的开发流程中，在系统分析和系统设计等关键阶段完成后，随即进入系统实施阶段。此阶段的核心任务是实现管理员和用户的功能需求，并通过实践过程不断对代码和逻辑进行优化与调整。由于该模块是直接面向用户的，因此，它不仅要确保功能的全面与完善，还需注重页面设计的美观性，以提供良好的用户体验。

5.1　前台用户功能模块
当访客浏览至系统的网址时，首先映入眼帘的便是首页界面。在这个页面上，访客可以清晰地看到个性化携程美食数据推荐系统的导航栏，其中包括美食信息、美食论坛、美食资讯等多个板块。系统首页界面如图5-1所示：

图5-1系统首页界面

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户名、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。如图5-2所示。

图5-2用户注册界面图

在登录流程中，用户首先在Vue前端界面输入用户名和密码。这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端接收请求，通过与MySQL数据库交互验证用户凭证。如果认证成功，后端会返回给前端，允许用户访问系统。这个过程涵盖了从用户输入到系统验证和响应的全过程。如图5-3所示。

图5-3用户登录界面图

用户点击以美食信息页面，随后在该页面的搜索框中输入标题等关键词进行查询，查询结果展示后，用户可以查看美食的详细信息，包括标题、图片、地址、人均价格、评分、点评数、菜系等。还可以点击收藏或者评论等操作；如图5-4所示。
图5-4美食信息界面图

用户点击美食资讯；在美食资讯页面输入栏填写标题，进行搜索，然后还可以查看美食资讯等详细信息，还可以点赞或者收藏等操作如图5-5所示。
图5-5美食资讯界面图

用户点击个人中心，在个人中心页面填写详细信息，进行更新信息操作，还可以对修改密码、我的发布、我的收藏等进行详情操作，如图5-6所示。

图5-6个人中心界面图

5.2 后台管理员功能模块
管理员需通过登录页面，输入其用户名和密码等认证信息，以完成登录操作，如图5-7所示。

图5-7管理员登录界面图

管理员成功登录个性化携程美食数据推荐系统后，可以访问用户、美食信息、价格预测、举报记录、论坛分类、美食论坛等多个功能模块进行细致的操作与管理，如图5-8所示。

图5-8管理员功能界面图

管理员点击用户后，会进入相关管理页面。在这个页面上，管理员可以根据用户账号、用户姓名、性别等信息，进行查询、添加或删除等操作。如图5-9所示。

图5-9用户界面图

管理员选择进入美食信息页面后，可以执行对标题、图片、地址、人均价格、评分、点评数、菜系、餐馆ID等信息，进行添加、删除、爬取数据等操作，以便对美食信息高效管理；如图5-10所示。

图5-10美食信息界面图

管理员选择进入价格预测页面后，可以执行对标题、评分、点评数、菜系、价格等信息，进行查询、添加、删除或者预测图表等操作，以便对价格预测高效管理。如图5-11所示。

图5-11价格预测界面图

管理员选择进入美食论坛页面后，可以执行对帖子标题、分类名称等信息，进行查询、修改或者删除等操作，以便对美食论坛高效管理。这些功能如图如图5-12所示。

图5-12美食论坛界面图
5.3 看板展示
Python基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统，如图5-13所示。

图5-13看板展示界面图
这是一张人均价分析折线图。图表标题为“人均价分析” ，纵轴刻度从0到600，用于表示人均价格。横轴展示了不同的日料店，包括“之海日本料理(1912店)”和“割烹金猪·日本料理” 。图中有两条折线，分别用不同颜色呈现，显示了这些店铺人均价格的变化趋势。从图中可看出，店铺人均价格整体呈下降态势，帮助直观了解相关日料店人均消费的差异与走势。具体如图5-14所示。

图 5-14人均价分析图

这是一张“美食价格分析”的柱状图。纵轴刻度从0到30，用于表示价格数值。横轴展示了不同美食店铺，包括“阿独涮肉(相城店一店)”和“半勺·新徽菜(图书城店)” 。柱子颜色从下到上由红渐变到蓝，不同高度代表各店铺的美食价格情况。可直观对比各店铺间价格差异，帮助了解不同美食店铺的价格水平，具体如图5-15所示：

图 5-15美食价格分析界面

这是美食信息展示界面，顶部显示美食信息总数为200条 。表格呈现了不同美食相关数据。第一列：可能是美食编号或排序，数值有99、65 等。第二列：评分，如4.1、4.4 等，反映美食受欢迎程度。 第三列：销量相关数据，如28、22 等。 第四列：菜品分类，涵盖粤菜、徽菜、烧烤、小吃等多种类别。 可用于分析不同菜系热度、评分与销量关系等，如图5-16所示：

图 5-16美食信息界面

这是一张菜系分析的饼状图。展示了不同菜系的占比情况：占比最大：是占比57.69%的“其他”菜系，说明该类别下美食数量或相关数据量在整体中占主导。为占比15.38%的“中式快餐、简餐”。占比7.69%：是“东南亚菜”。占比3.85%：分别有“江浙菜”和“其他江浙菜”。还有“其他火锅、烧烤” ，占比13.46% 。通过此图可直观了解各类菜系在整体美食数据中的分布比重，如图5-17所示：

图 5-17菜系分析界面
这是一张“菜系人均价”分析图。左侧展示了不同菜系，如粤菜、日本料理、火锅等，对应的横条表示人均价格范围，颜色从红到蓝渐变，直观呈现各菜系人均价差异。右侧是价格预测功能区，可输入标题（如餐厅名称）、评分、点评数、菜系等信息，点击“立即预测”获取该菜系相关价格预测结果，辅助用户了解不同菜系消费价位，如图5-18所示：

图 5-18菜系人均价界面

6系统测试

任何系统在正式部署之前，均需经过开发者精心设计与深入研究后的专业测试环节。这一步骤至关重要，因为它不仅能验证系统是否满足既定功能需求，还能揭示设计中可能存在的问题，从而为系统的进一步优化提供依据。在众多测试方法中，本系统主要采用了黑盒测试策略，以全面评估其功能性和性能表现。通过黑盒测试，我们可以确保系统在实际应用中能够稳定、高效地运行[12]。
6.1系统测试内容
6.1.1登录测试
登录页面测试，测试用户admin用户名的账号系统，测试结果如表6-1所示。
表6-1 登录测试
用例编号 1.0
所属模块 登录
操作步骤 在登录输入框中输入本人的密码和用户名，并点击登录按钮执行登录操作。本系统将验证用户输入的登录信息。如果信息无误，它将成功登录并跳转到个人主页，反之则弹出提示框，提示信息无效。
预测结果 如果错误输入，则会提示登录失败，请检查您的账号重试。
实际结果 在输入框里输入错误的账号或密码，弹出登录失败，请检查您的账号重试的提示框。

6.1.2 角色测试
系统的管理层可在此模块进行以下操作：新增角色；删除角色；修改角色基础信息；给角色设置数据权限。以权限名称:xx，权限字符:admin，菜单权限:系统管理为例对该模块进行测试[13]。对该功能的测试操作如表6-2所示：

表6-2 角色管理测试过程及结果
测试项 测试用例 测试特性 用例描述 系统反应 测试结果
角色管理 权限名称:xx,权限字符:admin
菜单权限:系统管理 功能测试
添加一个新角色，基础信息与已有角色完全一致 添加失败，提示“该角色已存在” 通过
角色管理 权限名称:xx权限字符:admin
菜单权限:系统管理 功能测试
按关键词搜索角色信息 查找成功 通过
角色管理 权限名称:xx,权限字符:admin
菜单权限:系统管理 功能测试 删除系统中角色 删除成功 通过
角色管理 权限名称:aa,权限字符:boss
菜单权限:系统管理 功能测试 添加一个新角色，基础信息与已有角色均有所不同 添加成功 通过

6.1.3　性能测试
性能测试主要是为了模拟系统在多人使用的运行环境中测试系统的性能最大的承受压力。对关键的技术指标表示支持系统的运行速度，网络顺畅和并发的数量。当多个人使用时，系统不会崩溃。
(1)运行的速度：测试在不同计算机上运行时没有出现死机的情况。
(2)响应的时间：对最快，平均和最大的响应时间。经过测试,局域网应答时限参数能满足用户的需求,属于正常承受范围。
(3)支持并发节点数：系统在并发节点上达到45个时，网络运营的速度波动较大，时间延迟十秒之间，符合客户需求。
6.2测试用例执行结果
根据上述测试用例对系统进行测试。测试结果如表6-3所示。

表6-3 测试用例执行结果
测试项目 用例状态 测试结果
登录界面 已执行 测试通过
角色测试 已执行 测试通过
性能测试 已执行 测试通过
结 论
经过系统的开发流程，基于Python的个性化携程美食数据推荐系统已成功构建。在系统功能实现上，借助B/S开发模式，以Vue.js和Django框架分别搭建前端与后端，实现了从用户行为数据收集、处理到个性化美食推荐的完整流程。管理员可高效管理用户与美食信息，进行价格预测、论坛管理等操作；用户能便捷获取精准美食推荐，参与论坛互动。系统涵盖的美食信息管理、价格预测、美食论坛等功能模块，为用户提供了全方位美食服务体验。从技术应用角度看，爬虫技术有效获取海量美食数据，经清洗预处理后，为系统提供优质数据源。LSTM算法在分析用户历史行为数据、挖掘偏好模式上表现出色，大幅提升推荐的准确性与个性化程度，弥补传统推荐方法不足。Python丰富的库和工具，保障了数据处理、算法实现及系统各环节的高效运行。该系统极大提升用户在携程平台寻找美食的效率与满意度，节省筛选时间。同时，助力携程优化资源配置，提高美食预订转化率，增强平台竞争力。对美食商家而言，价格预测功能为定价提供参考，美食论坛促进商家与用户沟通，推动美食行业发展。系统仍有提升空间。未来可进一步优化LSTM算法，结合更多先进技术，如强化学习，提升推荐的时效性与多样性；拓展数据来源，纳入更多维度用户反馈数据，持续完善系统功能与性能，为用户、平台和商家创造更大价值。
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[16]陈孝威, 陈凌云. 三层体系结构的客户机/服务器 [J]. 计算机应用, 2019(01): 23-26.

致　谢

经过数月的刻苦钻研与不懈努力，我的毕业设计项目已圆满达成既定目标。此次毕业设计不仅是对我日常所学理论知识的一次综合检验，更是对理论应用于实践能力的深入探索。
在此，我衷心感谢我的指导老师，他不仅在项目推进中给予我定期的检查与悉心指导，更以其专业的视角为我的毕业设计增添了诸多高质量的内容。从项目设计的初期框架搭建、代码编写，到论文框架的构建，老师都提供了宝贵的建议。此外，他还向我推荐了许多极具参考价值的资料和文献，这些指导与建议对我而言无疑是巨大的助力，使我能够顺利完成论文。
同时，我也要对在设计过程中给予我无私帮助的同学们表示深深的谢意。此外，我还要感谢这所大学多年来对我的精心培育。学校的老师们为我们的课堂学习与课后辅导倾注了大量心血，使我们不仅掌握了扎实的专业知识，更提升了解决实际问题的能力。这段经历无疑将成为我人生旅途中一段难忘的回忆。
最后，我衷心祝愿学校的领导、老师们工作顺利，事业蒸蒸日上；也祝愿与我并肩作战的同学们前程似锦，未来可期。同时，我期待着学校能够迎来更加辉煌的明天，不断迈向新的高峰！