基于k-means算法的校园美食推荐系统-计算机毕业设计源码+LW文档

摘  要

随着校园美食文化的日益丰富，如何为学生精准推荐美食成为一个重要课题。本项目基于 k-means 算法构建校园美食推荐系统，采用 Python 语言进行开发，借助 Scrapy 爬虫技术高效抓取校园周边美食数据，涵盖美食名称、店铺、价格、评分等多维度信息，为系统提供丰富的原始数据资源。为应对海量数据的存储与处理需求，引入 Hadoop 框架，其强大的分布式存储与计算能力，确保数据的高效处理与分析，使系统能快速响应并精准挖掘美食特征。利用 Django 框架搭建系统后端，结合 MySQL 数据库实现数据的有序存储与便捷管理，通过合理设计数据库表结构，如美食信息表、评论表等，为推荐系统提供稳定可靠的数据支撑，实现美食信息的高效检索与推荐展示，为学生打造个性化、精准化的校园美食推荐体验。
  
关键词：美食；k-means；Scrapy；


Abstract

With the increasingly rich campus food culture, how to accurately recommend delicious food for students has become an important issue. This project builds a campus food recommendation system based on the k-means algorithm, is developed in Python language, and uses Scrapy web crawler technology to efficiently capture food data around the campus, covering multi-dimensional information such as food names, stores, prices, and ratings, providing rich raw data resources for the system. To meet the storage and processing requirements of massive data, the Hadoop framework is introduced. Its powerful distributed storage and computing capabilities ensure the efficient processing and analysis of data, enabling the system to respond quickly and accurately mine the characteristics of delicious food. The back-end of the system is built using the Django framework, combined with the MySQL database to achieve orderly storage and convenient management of data. By reasonably designing the database table structure, such as the food information table, review table, etc., stable and reliable data support is provided for the recommendation system to realize efficient retrieval and recommendation display of food information. Create personalized and precise campus food recommendation experiences for students.

Key words: Delicious food k-means Scrapy;

 目  录
第一章 绪论 1
1.1 课题背景与意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.3 本课题研究的主要内容 2
第二章 所用开发工具介绍 3
2.1 Django框架 3
2.2 Scrapy爬虫技术 3
2.3 Hadoop技术 4
2.4 k-means算法 4
2.5 MySQL数据库 4
2.6 B/S结构 4
第三章 需求分析 6
3.1 系统性能需求分析 6
3.2 系统可行性分析 6
3.2.1技术可行性 6
3.2.2经济可行性 6
3.2.3操作可行性 7
3.3系统用例分析 7
3.4系统流程分析 8
3.4.1系统整体操作流程 8
3.4.2 系统信息添加操作流程 9
3.4.3 系统信息删除操作流程 10
第四章 系统设计 12
4.1 系统功能结构设计 12
4.2数据库设计 12
4.2.1 数据库概念结构设计 12
4.2.2 数据库表结构设计 13
第五章 系统实现 18
5.1系统前台功能实现 18
5.2管理员功能实现 19
第六章 系统测试 23
6.1  测试方法 23
6.2  测试用例 23
6.2.1登录功能测试用例 23
6.2.2注册功能测试用例 24
6.3  本章小结 25
总结 26
参考文献 27
致 谢 28


第一章 绪论
1.1 课题背景与意义
在当今数字化时代，校园生活愈发丰富多彩，美食作为其中的重要组成部分，深受学生喜爱。面对众多美食选择，学生往往难以快速找到符合自身口味和需求的美食。校园周边美食种类繁多，不同店铺的菜品风格各异，价格、口味、口碑等信息分散且难以整合。传统的美食推荐方式多依赖于简单的搜索或随机推荐，无法精准满足学生的个性化需求。随着校园规模的不断扩大和学生数量的增加，美食信息的复杂度也在提升，如何高效地整合这些信息并为学生提供精准推荐，成为校园生活服务领域亟待解决的问题。本研究提出构建基于 k-means 算法的校园美食推荐系统，旨在通过先进的数据分析技术，为学生提供更加智能化、个性化的美食推荐服务，提升校园生活的便利性和幸福感。
该研究将 k-means 算法应用于校园美食推荐领域，丰富了推荐系统算法的应用场景，为后续相关研究提供了新的思路和方法。通过对美食数据的挖掘与分析，深入探究美食特征与学生偏好的内在关联，有助于完善个性化推荐的理论体系。从实践层面而言，该系统能够有效整合校园周边美食信息，为学生提供精准的美食推荐，节省学生的时间和精力，提升校园生活的便利性。还能为校园周边商家提供数据支持，帮助商家更好地了解学生需求，优化菜品和服务，促进校园周边美食经济的发展。该研究为校园信息化建设提供了有益补充，推动校园服务的智能化升级，具有良好的应用前景和推广价值。
1.2 国内外研究现状
在国内，随着校园餐饮行业的不断发展，美食推荐系统的研究逐渐受到关注。当前，我国校园美食推荐系统的研究多集中在利用数据挖掘和机器学习算法实现个性化推荐。例如，有研究通过改进 K-means 算法，结合 Web 数据挖掘技术，构建“用户 - 项目”兴趣偏好矩阵，以提高推荐的准确性和效率。针对传统推荐算法存在的数据稀疏性、冷启动等问题，国内学者也进行了诸多优化研究，如提出基于改进粒子群的 K-means 聚类算法，并将其应用于协同过滤推荐系统中，取得了较好的效果。目前基于 K-means 算法的校园美食推荐系统相对较少，尤其是专门针对校园餐饮的系统，大多还处于理论研究和初步应用阶段。
在国际上，推荐系统的研究已经较为成熟，K-means 算法作为经典的聚类算法，在推荐系统领域的应用也较为广泛。国外学者在提高推荐算法的效率和准确性方面进行了大量研究，例如通过结合其他领域的相关技术，如知识图谱、深度学习等，来优化推荐算法。在美食推荐领域，国外的研究不仅关注算法的优化，还注重用户体验和推荐结果的多样性。一些研究通过挖掘用户的社交网络信息，结合改进的 K-means 算法，为用户提供更精准的美食推荐。国际上对于推荐系统的混合算法研究也较为深入，通过将协同过滤、基于内容的推荐等多种算法相结合，进一步提升了推荐系统的性能。但在校园美食推荐这一特定场景下的研究相对较少，且多侧重于算法的优化和综合应用。
1.3 本课题研究的主要内容
本研究的核心内容是构建一个基于 k-means 算法的校园美食推荐系统，旨在为学生提供个性化、精准化的美食推荐服务。通过 Scrapy 爬虫技术收集校园周边美食数据，包括美食名称、店铺信息、价格、评分、月销量等多维度数据，并将其存储于 MySQL 数据库中。利用 k-means 聚类算法对美食数据进行分析，根据美食的特征和学生的偏好将美食划分为不同的类别，挖掘出美食的潜在规律和学生的兴趣偏好。在此基础上，结合学生的浏览历史、收藏记录、评论信息等，为每个学生生成个性化的美食推荐列表。为了提高推荐的准确性和可靠性，本研究还对 k-means 算法进行了优化，通过改进初始聚类中心的选择方法和距离度量方式，减少算法的迭代次数，提高聚类效率。还设计了系统的前端界面，采用 Django 框架实现系统的后端开发，确保系统的稳定运行和良好的用户体验。通过本研究，旨在为校园美食推荐提供一种高效、精准的解决方案，提升学生的校园生活体验。
 

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