Python+Django+Mysql在线订餐推荐系统 个性化订餐/外卖/菜品推荐系统 数据可视化、爬虫 热门推荐、协同过滤推荐、平均加权混合推荐 机器学习、深度学习、大数据OnlineOrderingRecommendPy

一、项目简介

1、开发工具和使用技术

Pycharm、Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具，html页面，javascript脚本，jquery脚本，bootstrap前端框架，echarts可视化图表组件，kindeditor富文本框组件等。

2、实现功能

前台首页地址：http://127.0.0.1:8000/
后台首页地址：http://127.0.0.1:8000/admin
管理员账号：admin 管理员密码：admin

用户功能：登录、注册、忘记密码、修改信息、修改密码、菜品搜索、菜品榜单、菜品分类、个性化推荐、热门推荐、购物车、菜品购买、菜品收藏、菜品评分、菜品点赞、菜品评论、退出登录等；

管理员功能：登录、数据分析、修改信息、修改密码、菜品类型管理、菜品管理、订单管理、用户管理、收藏菜品管理、评分菜品管理、点赞菜品管理、评论菜品管理、管理员管理、退出登录等。

个性化推荐：
用户没有登录，采用热门推荐，推荐评分高的菜品和购买量多的菜品；
用户已经登录，采用基于用户的协同过滤推荐算法（评分数据）和基于物品的协同过滤推荐算法（购买数据）进行平均加权混合推荐，如果平均加权混合推荐没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性造成没有推荐结果），采用热门推荐，推荐评分高的菜品和购买量多的菜品，同时过滤当前登录用户已经评分、购买的菜品。

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推荐与当前菜品相同类型的收藏量多的菜品，同时过滤当前登录用户已经浏览的菜品。

数据分析：饼状图、折线图、词云图。

菜品数据来源：爬取美食天下网站菜品数据。

二、项目展示

三、代码展示及运行结果

专业长期研究java、python推荐算法（基于内容、协同过滤、关联规则、机器学习等）、大数据等，欢迎留言、私信互相交流学习，后续会不断更新，欢迎关注。