Python美食推荐系统的毕业设计：结合协同过滤与Django框架（含文档、源码及部署指南）
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简介：
本作品为基于Python的美食推荐系统毕业设计，融合了协同过滤算法和Django框架，提供详尽的文档、源代码以及部署指导。
计算机毕业设计：基于Python的美食推荐系统结合了协同过滤推荐算法及Django框架（包括文档、源码以及部署教程）。项目主要包含以下内容：
1. **项目介绍**：
- 使用技术：Python语言，MySQL数据库，Django框架。
- 推荐算法：双协同过滤推荐算法（基于用户和基于物品）。
2. **项目界面**：
- 提供两种推荐算法的交互界面设计。
- 热点美食推荐展示页面。
3. **项目说明**
本系统是一款利用Python语言及Django框架开发，结合了协同过滤算法为用户提供个性化美食推荐服务的应用。具体介绍如下：
- 用户数据采集：通过用户注册和登录等方式收集用户的个人信息（如年龄、性别、地区）以及行为数据（例如搜索记录、评价信息等）。这些信息有助于了解用户的偏好。
- 数据预处理：对所获取的数据进行清洗，提取特征以支持后续的模型训练与预测工作。
- 协同过滤算法应用：系统采用协同过滤技术来计算用户之间的兴趣相似度，并据此为他们推荐相关美食。这包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方法。
- 系统推荐功能：根据用户的历史行为及与其他用户的兴趣匹配程度，提供个性化的美食建议服务。
以上是该系统的概述内容，详细设计文档、源代码以及部署指南可单独查阅获取。
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