博主介绍：✌全网粉丝50W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业项目实战8年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅

点击查看作者主页，了解更多项目！

🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业 。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、大数据毕业设计：2026年选题大全 深度学习 python语言 JAVA语言 hadoop和spark（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈：Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户协同过滤算法+基于物品协同过滤算法）、HTML
意义：用“双协同过滤+可视化”打造美食推荐平台，支持爬取、入库、个性化推荐全流程，适合毕设、美食推荐或数据分析。

研究背景：美食市场信息分散，用户选择美食时需在多个平台之间比较筛选，效率低下；传统推荐系统多为基于规则，无法精准捕捉用户偏好。

研究意义：系统开源、部署简单，高校可作数据采集与可视化课程案例，餐厅可嵌入推荐系统，个人可挂云服务器练手，实现学术与商业双重落地。

2、项目界面

（1）基于用户协同过滤算法推荐+基于物品协同过滤算法推荐

（2）美食菜品分类

（3）用户点赞收藏评分和评论功能

（4）我的评分记录

（5）热点推荐

（6）后台数据管理

（7）个人信息

3、项目说明

美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，使用Python语言进行开发，使用MySQL数据库存储数据，并使用Django框架进行搭建。

该系统的主要功能是根据用户的个人喜好和历史行为，向用户推荐适合他们口味的美食。系统首先通过用户注册和登录功能，获取用户的个人信息和历史行为数据，包括用户的口味偏好、喜欢的菜系、历史浏览记录等。

系统使用双协同过滤推荐算法来为用户生成个性化的推荐结果。该算法首先通过分析用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为，推荐给用户他们可能感兴趣的美食。算法会考虑用户的个人喜好和历史行为，以及美食的特点和口味，为用户生成最合适的推荐结果。

系统还提供了搜索功能，用户可以根据关键词搜索美食，系统会根据用户的搜索条件，为用户提供相关的美食推荐。

该系统的前端页面使用Django框架进行搭建，提供了用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。后端使用Python编程语言进行开发，使用MySQL数据库存储用户数据和美食数据。

总之，美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，通过分析用户的个人喜好和历史行为，为用户推荐适合他们口味的美食。系统使用Python语言、MySQL数据库和Django框架进行开发，提供用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。

4、核心代码

# 基于用户的协同过滤推荐算法实现模块
import operator
from apps.util.cfra.common.Constant import Constant
from apps.util.cfra.model.DataModel import DataModel
from apps.util.cfra.neighborhood.UserNeighborhood import UserNeighborhood
from apps.util.cfra.recommender.UserRecommender import UserRecommender
from apps.util.cfra.similarity.CosineSimilarity import CosineSimilarity
from apps.util.cfra.similarity.UserSimilarity import UserSimilarity


class UserCF(object):

    def __init__(self):
        pass

    # 推荐方法
    def recommend(self, dataModel, cUserid):
        print("基于用户的协同过滤推荐算法开始")
        # 获取用户id列表
        userIDsList = dataModel.userIDsList

        if len(userIDsList) == 0:
            print("\n暂无评分数据！")
            print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
            return None

        # 升序排列
        userIDsList = sorted(userIDsList, reverse=False)
        print("用户数量：%d" % len(userIDsList))
        # 输出用户id列表
        dataModel.printUserIds(userIDsList)

        # 获取项目id列表
        itemIDsList = dataModel.itemIDsList
        # 降序排列
        itemIDsList = sorted(itemIDsList, reverse=False)
        print("\n项目数量：%d" % len(itemIDsList))
        # 输出项目id列表
        dataModel.printItemIds(itemIDsList)

        # 打印用户项目喜好矩阵
        dataModel.printUserItemPrefMatrix(userIDsList,dataModel.userItemPrefMatrixDic)

        # 判断当前用户是否有评分数据
        if cUserid not in dataModel.userItemPrefMatrixDic.keys():
            print("\n当前用户 %s 暂无评分数据！" % cUserid)
            print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
            return None

        # 实例化余弦相似度算法
        cosineSimilarity = CosineSimilarity()

        # 实例化用户相似度
        userSimilarity = UserSimilarity()

        # 计算目标用户与其他用户的相似度
        userSimilarityDic = userSimilarity.getUserSimilaritys(cUserid, cosineSimilarity, dataModel)
        # 先根据用户id升序
        userSimilarityDicTemp = sorted(userSimilarityDic.items(), key=operator.itemgetter(0), reverse=False)
        print("\n用户：%-5s与其他用户的相似度为：" % cUserid)
        # 输出目标用户的相似度
        userSimilarity.printUserSimilaritys(userSimilarityDicTemp)

        # 实例化用户邻居对象
        userNeighborhood = UserNeighborhood()
        # 获取目标用户的最近邻居
        kNUserNeighborhood = userNeighborhood.getKUserNeighborhoods(userSimilarityDic)
        print("\n用户：%-5s的前%d个最近邻居为：" % (cUserid, Constant.knn))
        # 输出目标用户的最近邻居
        userNeighborhood.printKUserNeighborhoods(kNUserNeighborhood)

        # 实例化用户推荐对象
        userRecommender = UserRecommender()
        # 推荐
        recommenderItemFinalDic = userRecommender.getUserRecommender(cUserid, dict(kNUserNeighborhood), dataModel)
        print("\n用户：%-5s的前%d个推荐项目为：" % (cUserid, Constant.cfCount))

        recommenderItemFinalDic = sorted(recommenderItemFinalDic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
        recommenderItemFinalDic = recommenderItemFinalDic[0:Constant.cfCount]
        # 打印预测评分
        userRecommender.printPref(recommenderItemFinalDic)

        print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
        return recommenderItemFinalDic

5、源码获取方式

biyesheji0005  或  biyesheji0001   （绿色聊天软件）

🍅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👇🏻