摘 要
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。
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。
关键字：个性化携程美食数据推荐系统；Python语言；
Abstract
With the rapid development of Internet technology and the growing demand for personalized food recommendation, traditional food recommendation methods have been difficult to meet the diverse requirements of users. As a well-known online travel platform, Ctrip has a huge amount of food data. How to effectively use these data to provide personalized food recommendations for users has become an urgent problem. Deep learning technology, with its powerful feature extraction and pattern recognition capabilities, provides new ideas and methods for the construction of personalized food recommendation system.
This personalized Ctrip food data recommendation system based on in-depth learning adopts the B/S development mode. The front-end uses Vue.js to realize the interactive design of the user interface, and the back-end uses Python and Django framework to build a server. Get rich food related data with crawler technology, and use LSTM algorithm to conduct in-depth analysis and processing of data to achieve accurate personalized food recommendation. At the same time, the system also has the comprehensive management ability of the administrator for user information, food information, price forecast, food forum and other functions, which is convenient for the maintenance and operation of the system. The research and development of this system is of great significance. On the one hand, it can improve the experience of users looking for food on the Ctrip platform, provide personalized food recommendations that meet their tastes and preferences, and increase user satisfaction and the stickiness of the platform. On the other hand, through the analysis of food data and price prediction, it can provide valuable reference information for businesses and promote the development of the food industry. In addition, the realization of the function of the food forum is also conducive to the communication and sharing between users, creating a good atmosphere of food culture.
Keywords: personalized Ctrip food data recommendation system; Python language;
目 录
目 录 I
1绪 论 1
1.1开发背景 1
1.2开发目的与意义 1
1.2.1开发目的 1
1.2.2开发意义 2
1.3本文研究内容 2
2开发技术 3
2.1 Django 3
2.2 Python 3
2.3 爬虫介绍 3
2.4 LSTM算法 4
2.4 本章小结 4
3系统分析 6
3.1可行性分析 6
3.1.1技术可行性分析 6
3.1.2经济可行性分析 6
3.1.3法律可行性分析 6
3.2系统性能分析 6
3.3功能需求分析 7
3.4系统流程分析 8
4系统设计 10
4.1功能模块设计 10
4.2数据库设计 10
4.2.1数据库设计原则 10
4.2.2数据库表设计 12
5系统实现 17
5.1 前台用户功能模块 17
5.2 后台管理员功能模块 21
5.3 看板展示 21
6系统测试 23
6.1系统测试内容 23
6.1.1登录测试 23
6.1.2角色测试 23
6.1.3性能测试 24
6.2测试用例执行结果 24
结 论 25
参考文献 26
致谢 28
绪 论
1.1开发背景
在当今数字化时代，互联网技术的迅猛发展深刻改变了人们的生活方式，在线旅游和美食消费领域也迎来了巨大变革。携程作为国内领先的在线旅游平台，拥有庞大的用户基础和丰富的旅游资源，其中美食信息更是平台的重要组成部分。然而，随着用户数量的不断增加和美食种类的日益丰富，传统的美食推荐方式已难以满足用户的个性化需求。用户在面对海量的美食信息时，往往感到无从选择，难以找到符合自己口味和偏好的美食[1]。美食行业的竞争也日益激烈，商家需要更加精准地推广自己的美食产品，吸引更多的顾客。传统的营销方式效果有限，无法针对不同用户群体进行个性化的推广。因此，如何利用先进的技术手段，对携程平台上的美食数据进行深度挖掘和分析，为用户提供个性化的美食推荐，成为提升平台竞争力和用户体验的关键。
深度学习作为人工智能领域的重要分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。其强大的特征提取和模式识别能力，为解决个性化推荐问题提供了新的思路和方法。特别是长短期记忆网络（LSTM）算法，能够有效地处理序列数据，对用户的历史行为和偏好进行建模，从而实现更加精准的个性化推荐[2]。B/S（浏览器/服务器）开发模式以其跨平台、易维护等优点，成为互联网应用开发的主流模式。Vue.js作为一款轻量级的前端框架，具有简洁易用、响应式设计等特点，能够快速构建出美观、流畅的用户界面。Python作为一种功能强大、易于学习的编程语言，拥有丰富的开源库和工具，为数据处理和模型训练提供了便利。Django作为Python的一个高级Web框架，能够快速搭建出稳定、高效的后端服务器。爬虫技术则可以帮助我们从互联网上获取大量的美食相关数据，为系统的训练和推荐提供充足的数据支持[3]。
1.2开发目的与意义
1.2.1开发目的
本项目旨在打造一个基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统，核心目标是通过先进技术手段，精准对接用户对美食的需求与携程平台海量美食资源，全方位提升用户体验，推动美食行业与在线旅游服务的协同发展。对于用户而言，该系统致力于解决其在面对海量美食信息时的选择困境。以往用户浏览携程美食页面，往往需花费大量时间筛选，却未必能找到心仪美食。本系统借助 LSTM 算法分析用户历史浏览、预订等行为数据，精准洞察个人口味偏好、消费习惯与场景需求，从而为每位用户量身定制专属美食推荐列表。无论是热衷地方特色小吃的美食探险家，还是追求高端精致餐饮的品质食客，都能迅速定位到符合自身需求的美食，节省挑选时间，极大提升用户在携程平台探寻美食的效率与满意度，增强用户对平台的依赖度与忠诚度[4]。
从携程平台运营角度出发，该系统可助力平台优化资源配置。通过精准推荐，提升美食信息与用户需求的匹配度，提高平台内美食预订转化率，增加平台营收。同时，依据系统收集的用户反馈与数据分析，携程能够更深入了解市场趋势与用户需求变化，进而优化美食资源布局，引入更贴合用户喜好的商家与菜品，持续提升平台在美食推荐领域的竞争力。对于美食商家而言，系统的价格预测功能极具价值。商家可参考预测价格制定合理的菜品定价策略，在保证利润空间的同时，维持价格竞争力。此外，美食论坛功能为商家提供了与用户直接沟通交流的渠道，有助于商家收集用户意见，改进菜品与服务，实现精准营销，拓展客源，促进美食行业整体良性发展[5]。
1.2.2开发意义
从用户体验层面来看，系统运用先进技术实现个性化推荐，让用户无需在海量美食信息中盲目搜寻，能快速精准找到符合自身口味与需求的美食。无论是在陌生城市寻找特色佳肴，还是基于个人消费习惯挑选合适餐厅，都极大提升了用户获取美食信息的效率，显著增强用户满意度，为用户带来便捷且愉悦的美食探索之旅。站在携程平台角度，精准的美食推荐有助于提高平台内美食预订的转化率，增加平台的业务收入。同时，系统收集的用户行为数据与反馈，能助力平台深入了解用户需求，优化平台的美食资源展示与运营策略，进一步巩固携程在在线旅游及美食推荐领域的市场地位。
对于美食行业而言，价格预测功能为商家提供了科学定价的参考依据，有助于合理制定菜品价格，平衡成本与市场接受度。美食论坛则为商家和用户搭建了沟通桥梁，促进商家优化菜品与服务，推动整个美食行业朝着更贴合消费者需求、更具创新性的方向发展，实现多方共赢[6]。
1.3本文研究内容
本研究聚焦于构建基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统，涵盖技术架构搭建、功能模块开发、数据处理与算法优化等多方面内容。
在技术架构上，深入研究 B/S 开发模式下，如何运用 Vue.js 构建交互性强、用户体验佳的前端界面，实现流畅的数据展示与用户操作反馈；探索 Python 结合 Django 框架搭建稳定、高效后端服务器的方法，保障系统在高并发场景下的可靠运行，确保前后端数据传输的准确与及时。功能模块开发方面，着重研究管理员对用户信息管理功能的实现，包括用户数据的存储、查询、更新与权限设置；深入探讨美食信息管理模块，实现对海量美食数据的分类、录入、审核与编辑；对价格预测功能展开研究，运用合适的算法模型对美食价格趋势进行精准预测；精心打造美食论坛功能，实现用户帖子发布、评论、点赞等互动操作的管理与维护。
数据处理与算法优化是核心研究内容。利用爬虫技术从互联网获取美食相关数据后，研究数据清洗、预处理的有效策略，提升数据质量。深入剖析 LSTM 算法在处理用户行为序列数据、挖掘用户偏好模式上的应用，不断优化算法参数，提高个性化美食推荐的准确性与召回率，为用户提供更契合需求的美食推荐服务[7]。
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