Django基于K-means算法的校园美食推荐系统介绍
一、系统背景与目标
在高校校园环境中，学生和教职工面临着多样化的餐饮选择，但常因信息不对称或选择困难而无法快速找到符合个人口味和需求的美食。基于K-means算法的校园美食推荐系统旨在利用机器学习技术，结合用户历史消费数据和菜品特征，为用户提供个性化的美食推荐，提升校园餐饮服务的满意度和效率。
二、系统架构与技术选型
- 系统架构
数据采集层：通过校园一卡通系统、在线点评平台或自定义APP收集用户消费记录、菜品评分、口味偏好等数据。
数据预处理层：对原始数据进行清洗、去噪、归一化处理，提取有效特征（如口味、价格、评分、消费时间等）。
算法模型层：采用K-means聚类算法对用户和菜品进行分组，识别用户群体的共同偏好和菜品的相似性。
推荐引擎层：结合用户当前需求（如时间、预算、口味）和模型输出，生成个性化推荐列表。
用户交互层：基于Django框架开发Web应用，提供用户注册、偏好设置、推荐结果展示和反馈功能。 - 技术选型
后端框架：Django（提供快速开发、ORM支持和安全性）
前端技术：HTML/CSS/JavaScript + Bootstrap（响应式界面设计）
数据库：MySQL或PostgreSQL（存储用户数据、菜品信息和交易记录）
机器学习库：Scikit-learn（实现K-means算法）
数据分析工具：Pandas/NumPy（数据预处理和特征工程）
可视化工具：Matplotlib/Seaborn（可选，用于分析聚类结果）
三、核心功能模块
- 用户管理模块
用户注册与登录（支持学号/工号绑定）
个人信息管理（口味偏好、饮食禁忌、预算范围等）
消费历史记录查询 - 菜品数据管理模块
菜品信息录入（名称、价格、口味标签、餐厅位置等）
菜品评分与评论系统
菜品分类与标签管理（如川菜、粤菜、素食等） - K-means聚类分析模块
用户聚类：根据消费习惯、口味偏好等将用户分为不同群体（如"重口味爱好者"、“健康饮食者”）。
菜品聚类：将菜品按口味、成分等特征分组，识别相似菜品。
动态更新：定期重新训练模型以适应用户偏好变化。 - 推荐引擎模块
基于用户的协同过滤：推荐与目标用户偏好相似的其他用户喜欢的菜品。
基于内容的推荐：根据用户历史偏好匹配相似特征的菜品。
混合推荐：结合两种策略，优先推荐高评分且符合用户偏好的菜品。
实时推荐：根据当前时间（如早餐/午餐/晚餐）和位置信息调整推荐结果。 - 反馈与优化模块
用户对推荐结果的满意度评分
推荐算法性能监控（如准确率、召回率）
定期模型再训练与参数调优
四、K-means算法应用细节
特征选择：
用户特征：平均评分、消费频率、口味偏好向量（如[辛辣度, 甜度, 油腻度]）
菜品特征：价格区间、口味标签、营养成分、烹饪方式
数据预处理：
标准化处理（使不同特征具有可比性）
降维处理（可选，使用PCA减少特征维度）
聚类过程：
确定K值（通过肘部法则或轮廓系数）
随机初始化聚类中心
迭代优化：将用户/菜品分配到最近中心，重新计算中心点
结果应用：
为每个聚类群体生成代表性菜品列表
识别小众偏好群体（如"无辣不欢族"）提供专属推荐
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