python+django/flask基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统
python+django/flask基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统
前端开发框架:vue.js
数据库 mysql 版本不限
后端语言框架支持：
1 java(SSM/springboot)-idea/eclipse
2.Nodejs+Vue.js -vscode
3.python(flask/django)–pycharm/vscode
4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx
数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以
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。
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。
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。
语言：Python
框架：django/flask
软件版本：python3.7.7
数据库：mysql
数据库工具：Navicat
前端框架:vue.js
通过比较两个不同因素的框架，可以看出Flask和Django不能被标记为单一功能中的最佳框架。当Django在快速发展的大型项目中看起来更好并且提供更多功能时，Flask似乎更容易上手。这两个框架对于开发Web应用程序都非常有用，应根据当前的需求和项目的规模来选择它们。
最新python的web框架django/flask都可以开发.基于B/S模式,前端技术:nodejs+vue+Elementui+html+css
,前后端分离就是将一个单体应用拆分成两个独立的应用：前端应用和后端应用，以JSON格式进行数据交互.充分保证了系统代码的良好可读性、实用性、易扩展性、通用性、便于后期维护等特点
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
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。
