本文介绍: 前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索美食、浏览美食、信息维护、密码安全、用户评分、为你推荐等功能；后台管理员包含：数据分析、美食类型管理、美食管理、用户管理、用户评分管理、管理员管理等。为你推荐： 游客（用户未登录）：高分推荐（推荐用户平均评分较高的美食）； 用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户评分数据，如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果）， 采用高分推荐（推荐用户平均评分较高的美食）。
如何使用Python+Django+Mysql技术开发简单在线美食推荐系统 个性化美食推荐系统 开发过程 基于用户的协同过滤推荐算法 可视化数据分析 爬虫 机器学习 SimpleFoodRecWebPy
一、项目简介
1、开发工具和使用技术
Python3及以上版本，Django3.6及以上版本，mysql8，navicat数据库管理工具或者sqlyog数据库管理工具，bootstrap前端框架，bootstrap字体图标，html页面，javascript脚本，jquery脚本，jquery.raty五角星评分组件，echarts.js可视化图表组件等。
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
前台用户包含：登录、注册、忘记密码、退出登录、搜索美食、浏览美食、信息维护、密码安全、用户评分、为你推荐等功能；
后台管理员包含：数据分析、美食类型管理、美食管理、用户管理、用户评分管理、管理员管理等。
为你推荐：
游客（用户未登录）：高分推荐（推荐用户平均评分较高的美食）；
用户（用户已登录）：基于用户的协同过滤推荐算法，根据用户评分数据，如果基于用户的协同过滤推荐算法没有推荐结果（冷启动和数据稀疏性问题造成没有推荐结果）， 采用高分推荐（推荐用户平均评分较高的美食）。
相关推荐：
查找与当前美食相同的美食类型下平均评分较高的美食，同时排除当前登录用户评分过的美食。
3、开发步骤
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。
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