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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
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介绍资料
Django + Vue.js 美食推荐系统：美食可视化技术说明
一、系统概述
本美食推荐系统采用前后端分离架构，后端基于Django框架构建RESTful API，前端使用Vue.js实现动态交互与数据可视化展示。系统通过整合用户行为数据、菜品特征信息及推荐算法，实现个性化美食推荐，并通过可视化技术直观呈现推荐结果与美食相关数据。
二、技术架构
2.1 后端架构（Django）
- 核心框架：Django 4.x（REST Framework）
- 数据库：PostgreSQL（支持复杂查询与地理空间数据）
- 缓存：Redis（加速推荐结果缓存）
- 任务队列：Celery（异步处理推荐计算）
- 关键组件：
models.py：定义用户、菜品、评分、标签等数据模型serializers.py：实现数据序列化与反序列化views.py：构建API端点（如/api/recommendations/）recommendation_engine.py：基于协同过滤的混合推荐算法
2.2 前端架构（Vue.js）
- 核心框架：Vue 3（Composition API）
- 状态管理：Pinia（替代Vuex）
- UI组件库：Element Plus + ECharts
- 关键页面：
- 首页：轮播图+热门菜品可视化
- 推荐页：个性化推荐列表+口味分布雷达图
- 详情页：菜品多维数据可视化（营养成分、评分趋势）
- 地图页：基于LBS的周边美食热力图
三、美食可视化实现方案
3.1 数据可视化技术选型
| 场景 | 技术方案 | 优势 |
|---|---|---|
| 菜品评分趋势 | ECharts折线图 | 支持动态数据更新与缩放 |
| 口味分布 | ECharts雷达图 | 多维度对比直观 |
| 地域美食热力 | Leaflet + Heatmap.js | 支持地理空间数据渲染 |
| 用户偏好词云 | D3.js词云组件 | 高度自定义样式 |
| 推荐理由关联分析 | ECharts关系图 | 展示菜品特征关联性 |
3.2 关键可视化实现代码示例
3.2.1 雷达图实现（Vue组件）
vue
1<template> 2 <div ref="radarChart" style="width: 600px; height: 400px;"></div> 3</template> 4 5<script setup> 6import { ref, onMounted } from 'vue'; 7import * as echarts from 'echarts'; 8 9const props = defineProps({ 10 flavorData: { type: Object, required: true } 11}); 12 13const radarChart = ref(null); 14 15onMounted(() => { 16 const chart = echarts.init(radarChart.value); 17 const option = { 18 title: { text: '口味特征分析' }, 19 tooltip: {}, 20 radar: { 21 indicator: [ 22 { name: '咸度', max: 10 }, 23 { name: '辣度', max: 10 }, 24 { name: '甜度', max: 10 }, 25 { name: '油腻度', max: 10 }, 26 { name: '新鲜度', max: 10 } 27 ] 28 }, 29 series: [{ 30 type: 'radar', 31 data: [{ 32 value: [ 33 props.flavorData.saltiness, 34 props.flavorData.spiciness, 35 props.flavorData.sweetness, 36 props.flavorData.greasiness, 37 props.flavorData.freshness 38 ], 39 name: '您的口味偏好' 40 }] 41 }] 42 }; 43 chart.setOption(option); 44}); 45</script>3.2.2 热力图实现（Leaflet集成）
javascript
1// 在Vue组件中 2import L from 'leaflet'; 3import 'leaflet.heat'; 4 5function initHeatMap(dataPoints) { 6 const map = L.map('map-container').setView([31.23, 121.47], 13); 7 L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png').addTo(map); 8 9 const heatData = dataPoints.map(point => [ 10 point.latitude, 11 point.longitude, 12 point.intensity 13 ]); 14 15 L.heatLayer(heatData, { radius: 25 }).addTo(map); 16}3.3 数据处理流程
数据采集：
- 用户行为日志（点击/收藏/评分）
- 菜品元数据（口味标签/营养成分/价格）
- 第三方API数据（天气/季节影响）
数据预处理：
python1# Django后端处理示例 2def preprocess_flavor_data(self): 3 flavors = ['spicy', 'sweet', 'salty', 'sour', 'bitter'] 4 normalized_data = {} 5 6 for flavor in flavors: 7 # 归一化处理（0-10分） 8 max_val = Dish.objects.aggregate(Max(f'{flavor}_level'))['max__{flavor}_level'] 9 dishes = Dish.objects.all().annotate( 10 normalized=F(f'{flavor}_level') * 10 / max_val 11 ) 12 normalized_data[flavor] = list(dishes.values_list('normalized', flat=True)) 13 14 return normalized_data可视化数据适配：
javascript1// 前端数据转换 2function transformForRadar(backendData) { 3 return { 4 saltiness: Math.round(backendData.salt * 10), 5 spiciness: Math.round(backendData.spice * 10), 6 sweetness: Math.round(backendData.sweet * 10), 7 greasiness: Math.round(backendData.grease * 10), 8 freshness: Math.round(backendData.fresh * 10) 9 }; 10}
四、性能优化策略
- 数据加载优化：
- 后端实现分页查询（Django Paginator）
- 前端采用虚拟滚动（Vue Virtual Scroller）
- 可视化渲染优化：
- 大数据量使用WebGL加速（ECharts GL）
- 实现按需渲染（Intersection Observer API）
- 缓存策略：
python1# Django缓存示例 2from django.core.cache import cache 3 4@cache_page(60 * 15) # 缓存15分钟 5def get_popular_dishes(request): 6 return JsonResponse(...)
五、部署方案
Docker化部署：
dockerfile1# 后端Dockerfile示例 2FROM python:3.9-slim 3WORKDIR /app 4COPY requirements.txt . 5RUN pip install -r requirements.txt 6COPY . . 7CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:8000", "project.wsgi"]CI/CD流程：
- GitHub Actions自动测试
- 分环境部署（Dev/Staging/Production）
- Nginx反向代理配置
六、扩展功能建议
- AR可视化：通过WebXR实现菜品3D展示
- 实时数据：WebSocket推送评分变化
- 多维度筛选：结合ECharts的parallel坐标系实现复杂筛选
- 可解释性AI：可视化推荐理由（SHAP值分析）
本系统通过Django提供稳定的数据服务，结合Vue.js的响应式特性与ECharts的强大可视化能力，构建了从数据采集到可视化展示的完整美食推荐解决方案。实际部署时建议采用渐进式优化策略，先实现核心推荐功能，再逐步完善可视化交互细节。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
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