F039 python五种算法美食推荐可视化大数据系统vue+flask前后端分离架构

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编号: F039

视频

《待发布》

1 系统简介

系统简介：本系统是一个基于Vue+Flask构建的美食推荐可视化大数据系统，旨在为用户提供个性化的美食店铺推荐和丰富的数据分析功能。其核心功能围绕美食数据的展示、推荐和用户管理展开。主要包括：首页，用于展示热门美食推荐、搜索功能以及推荐算法的可视化概览；数据卡片，提供单个美食店铺的详细信息（如评分、价格、地理位置等），并支持用户点赞"收藏"功能，同时集成百度地图以展示店铺位置；可视化分析模块，通过多种图表形式（如城市分析、价格分布、词云分析、主页美食类型统计）为用户提供直观的数据洞察；推荐模块，基于五种推荐算法（UserCF、ItemCF、混合推荐、神经网络推荐、神经网络+混合推荐）为用户提供个性化的美食店铺推荐；美食库搜索功能，允许用户通过关键词搜索特定美食店铺；以及管理端功能，支持用户管理（注册、登录、权限分配）、个人信息管理（修改头像、密码等）以及美食店铺的增删改查操作，确保系统的安全性和管理效率。

2 功能设计

该系统采用典型的B/S（浏览器/服务器）架构模式，前后端分离，基于Vue+Flask+MySQL的技术栈构建。用户通过浏览器访问Vue前端界面，前端由HTML、CSS、JavaScript以及Vue.js生态系统中的Vuex（用于状态管理）、Vue Router（用于路由导航）和ECharts（用于数据可视化）等组件构建。前端通过RESTful API与Flask后端交互，Flask后端负责业务逻辑处理，并利用SQLAlchemy等ORM工具与MySQL数据库进行数据存储与管理。系统还集成了百度地图API，用于展示美食店铺的地理位置分布及价格、评分等信息的热力图。此外，系统还包含一个独立的数据抓取模块，负责从外部数据源抓取美食数据并导入MySQL数据库，为推荐算法和可视化分析提供数据支撑。推荐算法模块基于五种不同算法实现个性化推荐，包括基于用户的协同过滤（UserCF）、基于物品的协同过滤（ItemCF）、混合推荐算法、神经网络推荐以及神经网络与混合推荐的结合方案，确保推荐的多样性和准确性。管理端功能则提供了完善的后台管理界面，支持管理员对用户、美食店铺以及系统数据进行增删改查操作，保障系统的可维护性和可扩展性。

2.1系统架构图

2.2 功能模块图

3 功能展示

3.1 登录 & 注册 【网站功能】

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 。

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 【网站功能】

主页的布局采用了上方是菜单，下方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，主页显示了美食的分类统计：

3.3 美食推荐 / 五种推荐算法 【网站功能】

1. UsercF
   
2. ItemCF
   
3. 混合CF
   
4. 神经网络
   
5. SVD
   

3.4 可视化数据分析 【网站功能】

1. 城市分析：
   
2. 价格分析：
   
3. 词云分析：
   

3.5 基于地图的可视化 【网站功能】

1. 百度地图价格地图分析
   
2. 百度地图评分地图分析：
   

3.6 美食店铺搜索 【网站功能】

3.7 登录 【管理员】

3.8 后端主页 【管理员】

3.9 个人信息管理 【管理员】

3.10 用户管理 【管理员】

3.11 美食店铺管理 【管理员】

4程序代码

4.1 代码说明

代码介绍：以下是一个基于MLP和感知机的美团美食推荐算法的代码实现。

4.2 流程图

4.3 代码实例

import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from collections import defaultdict

class Perceptron(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(Perceptron, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(input_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        return torch.relu(self.fc(x))

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MLP, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        return self.fc2(x)

class FoodRecommender:
    def __init__(self, user_features, item_features):
        self.user_features = user_features
        self.item_features = item_features
        self.perceptron = Perceptron(input_size=user_features.shape[1], output_size=64)
        self.mlp = MLP(input_size=64, hidden_size=32, output_size=1)
        self.scaler = StandardScaler()
        self.user_item_scores = defaultdict(dict)
        
    def fit(self, user_item_ratings, epochs=100, lr=0.01):
        optimizer = torch.optim.Adam(list(self.perceptron.parameters()) + list(self.mlp.parameters()), lr=lr)
        loss_fn = nn.MSELoss()
        
        for _ in range(epochs):
            total_loss = 0
            for user, items in user_item_ratings.items():
                user_feat = self.scaler.fit_transform([self.user_features[user]])
                for item, rating in items:
                    item_feat = self.item_features[item]
                    combined = torch.tensor([np.concatenate((user_feat[0], item_feat))], dtype=torch.float32)
                    score = self.perceptron(combined)
                    prediction = self.mlp(score)
                    loss = loss_fn(prediction, torch.tensor([rating], dtype=torch.float32))
                    optimizer.zero_grad()
                    loss.backward()
                    optimizer.step()
                    total_loss += loss.item()
            print(f"Epoch {_+1}, Loss: {total_loss / len(user_item_ratings)}")
            
    def recommend(self, user_id, top_k=10):
        user_feat = self.scaler.transform([self.user_features[user_id]])
        scores = []
        for item_id in self.item_features:
            if item_id not in self.user_item_scores[user_id]:
                combined = torch.tensor([np.concatenate((user_feat[0], self.item_features[item_id]))], dtype=torch.float32)
                score = self.perceptron(combined)
                prediction = self.mlp(score)
                self.user_item_scores[user_id][item_id] = prediction.item()
            scores.append((item_id, self.user_item_scores[user_id][item_id]))
        return sorted(scores, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:top_k]

# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 假设user_features和item_features已经提取好
    user_features = np.random.rand(100, 10)  # 100 users, 10 features
    item_features = np.random.rand(500, 10)  # 500 items, 10 features
    user_item_ratings = defaultdict(dict)
    for user in range(100):
        for item in np.random.choice(500, 5):
            user_item_ratings[user][item] = np.random.randint(1,6)
    
    recommender = FoodRecommender(user_features, item_features)
    recommender.fit(user_item_ratings)
    recommended = recommender.recommend(0, top_k=10)
    print("Recommended items:", recommended)