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F021 五种推荐算法之美食外卖推荐可视化系统vue+flask

news 2025/9/21 14:57:23

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编号: F021

视频

五种推荐算法之美团美食外卖推荐大数据可视化系统python vue源码（+百度热力图+无敌爬虫）

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask架构的美食推荐可视化平台，核心功能包括美食数据的展示与存储、多种美食推荐算法的应用，以及丰富的用户交互与数据分析功能。系统通过爬虫模块从外部来源抓取美食数据并存入MySQL数据库；在美食推荐方面，集成了五种推荐算法：UserCF（基于用户的协同过滤）、ItemCF（基于物品的协同过滤）、SVD（奇异值分解）、混合CF（结合多种协同过滤方法）以及混合CF+神经网络（融合协同过滤与深度学习），为用户提供个性化的美食推荐。此外，系统还包含用户管理模块（登录与注册功能）、百度地图集成（用于展示美食店铺位置及评分）、店铺热力图（可视化店铺热度分布）、店铺分析（通过柱状图、折线图等展示店铺数据趋势）、以及美食评分分析（使用仪表盘、花瓣图等可视化工具展示评分分布和用户反馈）。整体设计旨在提升用户体验，通过数据驱动的方式帮助用户发现美食。

2 功能设计

该系统采用B/S（浏览器/服务器）架构模式。用户通过浏览器访问基于Vue.js构建的前端界面，该前端利用HTML、CSS、JavaScript以及Vue生态系统中的组件（如Vuex用于状态管理、Vue Router用于路由导航）和可视化库（如Echarts用于图表展示）实现交互功能。前端通过RESTful API与Flask后端进行数据交互，Flask后端负责处理业务逻辑，包括用户认证、推荐算法执行（集成UserCF、ItemCF、SVD、混合CF和混合CF+神经网络）、数据查询和地图集成（如调用百度地图API）。后端使用SQLAlchemy（或类似ORM工具）与MySQL数据库进行数据持久化，存储数据、用户信息、美食店铺数据及评分。系统还包含一个独立的爬虫模块，用于定期从外部源抓取电影数据并导入MySQL，确保数据的新鲜度和完整性。整体架构确保了系统的可扩展性、高性能和用户友好性。

2.1系统架构图

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2.2 功能模块图

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五大算法

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3 功能展示

3.1 登录 & 注册

登录注册做的是一个可以切换的登录注册界面，点击去登录后者去注册可以切换，背景是一个视频，循环播放。
登录需要验证用户名和密码是否正确，如果不正确会有错误提示。
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注册需要验证用户名是否存在，如果错误会有提示。

3.2 主页数据统计

主页的布局采用了左侧是菜单，右侧是操作面板的布局方法，右侧的上方还有用户的头像和退出按钮，如果是新注册用户，没有头像，这边则不显示，需要在个人设置中上传了头像之后就会显示。
数据统计展示了店铺总数和经营各类不同类型店铺的数量：
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3.3 推荐算法

usercf:
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itemcf:

svd:

混合CF:

神经网络：

3.4 数据分析

得分分析：
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性价比分析：

价格分析：

利用百度地图实现的价格热力图：
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利用百度地图实现的评分热力图：

词云分析：

4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：基于Python的SVD大众点评美食店铺推荐算法是一种协同过滤推荐系统，利用奇异值分解（SVD）技术从用户-店铺评分矩阵中提取潜在特征。该算法通过分解高维稀疏矩阵，学习用户和店铺的潜在因子向量，从而预测用户对未评分店铺的偏好。SVD能够有效处理数据稀疏性问题，并捕捉用户和店铺之间的隐含关系，实现个性化美食推荐。该方法在大众点评等场景中，可根据历史评分数据快速生成推荐列表，提升用户体验和商业价值

4.2 流程图

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4.3 代码实例

import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import svds
from scipy.sparse import csr_matrixdef svd_recommendation(ratings_matrix, n_factors=50, top_n=10):# 数据预处理：填充缺失值为0（或使用均值），并转换为稀疏矩阵以提高效率filled_matrix = ratings_matrix.fillna(0).valuessparse_matrix = csr_matrix(filled_matrix)# 执行SVD分解，k为潜在因子数量U, sigma, Vt = svds(sparse_matrix, k=n_factors)sigma = np.diag(sigma)# 重建预测评分矩阵predicted_ratings = np.dot(np.dot(U, sigma), Vt)# 获取每个用户的Top-N推荐（忽略已评分的店铺）recommendations = []for user_idx in range(predicted_ratings.shape[0]):user_ratings = predicted_ratings[user_idx]rated_indices = np.where(ratings_matrix.iloc[user_idx].notna())[0]  # 已评分的索引user_ratings[rated_indices] = -np.inf  # 将已评分项设为负无穷，避免推荐top_indices = np.argsort(user_ratings)[::-1][:top_n]  # 取评分最高的Top-Nrecommendations.append(top_indices.tolist())return recommendations# 示例使用：假设ratings_df是用户-店铺的评分DataFrame（行为用户，列为店铺）
# recommendations = svd_recommendation(ratings_df, n_factors=50, top_n=10)