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ftp上传网站后怎么弄,专业做房地产网站建设,潍坊网站外包,做外贸要有英文网站吗温馨提示#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片#xff01; 温馨提示#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片#xff01; 温馨提示#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片#xff01; 技术范围#xff1a;Sprin…温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片温馨提示文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片技术范围SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。主要内容免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。文末获取源码联系文末获取源码联系文末获取源码联系感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读所有源码均一手开发感兴趣的可以先收藏起来还有大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助更多的人介绍资料Django Vue.js 美食推荐系统美食可视化技术说明一、系统概述本美食推荐系统采用前后端分离架构后端基于Django框架构建RESTful API前端使用Vue.js实现动态交互与数据可视化展示。系统通过整合用户行为数据、菜品特征信息及推荐算法实现个性化美食推荐并通过可视化技术直观呈现推荐结果与美食相关数据。二、技术架构2.1 后端架构Django核心框架Django 4.xREST Framework数据库PostgreSQL支持复杂查询与地理空间数据缓存Redis加速推荐结果缓存任务队列Celery异步处理推荐计算关键组件models.py定义用户、菜品、评分、标签等数据模型serializers.py实现数据序列化与反序列化views.py构建API端点如/api/recommendations/recommendation_engine.py基于协同过滤的混合推荐算法2.2 前端架构Vue.js核心框架Vue 3Composition API状态管理Pinia替代VuexUI组件库Element Plus ECharts关键页面首页轮播图热门菜品可视化推荐页个性化推荐列表口味分布雷达图详情页菜品多维数据可视化营养成分、评分趋势地图页基于LBS的周边美食热力图三、美食可视化实现方案3.1 数据可视化技术选型场景技术方案优势菜品评分趋势ECharts折线图支持动态数据更新与缩放口味分布ECharts雷达图多维度对比直观地域美食热力Leaflet Heatmap.js支持地理空间数据渲染用户偏好词云D3.js词云组件高度自定义样式推荐理由关联分析ECharts关系图展示菜品特征关联性3.2 关键可视化实现代码示例3.2.1 雷达图实现Vue组件vue1template 2 div refradarChart stylewidth: 600px; height: 400px;/div 3/template 4 5script setup 6import { ref, onMounted } from vue; 7import * as echarts from echarts; 8 9const props defineProps({ 10 flavorData: { type: Object, required: true } 11}); 12 13const radarChart ref(null); 14 15onMounted(() { 16 const chart echarts.init(radarChart.value); 17 const option { 18 title: { text: 口味特征分析 }, 19 tooltip: {}, 20 radar: { 21 indicator: [ 22 { name: 咸度, max: 10 }, 23 { name: 辣度, max: 10 }, 24 { name: 甜度, max: 10 }, 25 { name: 油腻度, max: 10 }, 26 { name: 新鲜度, max: 10 } 27 ] 28 }, 29 series: [{ 30 type: radar, 31 data: [{ 32 value: [ 33 props.flavorData.saltiness, 34 props.flavorData.spiciness, 35 props.flavorData.sweetness, 36 props.flavorData.greasiness, 37 props.flavorData.freshness 38 ], 39 name: 您的口味偏好 40 }] 41 }] 42 }; 43 chart.setOption(option); 44}); 45/script3.2.2 热力图实现Leaflet集成javascript1// 在Vue组件中 2import L from leaflet; 3import leaflet.heat; 4 5function initHeatMap(dataPoints) { 6 const map L.map(map-container).setView([31.23, 121.47], 13); 7 L.tileLayer(https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png).addTo(map); 8 9 const heatData dataPoints.map(point [ 10 point.latitude, 11 point.longitude, 12 point.intensity 13 ]); 14 15 L.heatLayer(heatData, { radius: 25 }).addTo(map); 16}3.3 数据处理流程数据采集用户行为日志点击/收藏/评分菜品元数据口味标签/营养成分/价格第三方API数据天气/季节影响数据预处理python1# Django后端处理示例 2def preprocess_flavor_data(self): 3 flavors [spicy, sweet, salty, sour, bitter] 4 normalized_data {} 5 6 for flavor in flavors: 7 # 归一化处理0-10分 8 max_val Dish.objects.aggregate(Max(f{flavor}_level))[max__{flavor}_level] 9 dishes Dish.objects.all().annotate( 10 normalizedF(f{flavor}_level) * 10 / max_val 11 ) 12 normalized_data[flavor] list(dishes.values_list(normalized, flatTrue)) 13 14 return normalized_data可视化数据适配javascript1// 前端数据转换 2function transformForRadar(backendData) { 3 return { 4 saltiness: Math.round(backendData.salt * 10), 5 spiciness: Math.round(backendData.spice * 10), 6 sweetness: Math.round(backendData.sweet * 10), 7 greasiness: Math.round(backendData.grease * 10), 8 freshness: Math.round(backendData.fresh * 10) 9 }; 10}四、性能优化策略数据加载优化后端实现分页查询Django Paginator前端采用虚拟滚动Vue Virtual Scroller可视化渲染优化大数据量使用WebGL加速ECharts GL实现按需渲染Intersection Observer API缓存策略python1# Django缓存示例 2from django.core.cache import cache 3 4cache_page(60 * 15) # 缓存15分钟 5def get_popular_dishes(request): 6 return JsonResponse(...)五、部署方案Docker化部署dockerfile1# 后端Dockerfile示例 2FROM python:3.9-slim 3WORKDIR /app 4COPY requirements.txt . 5RUN pip install -r requirements.txt 6COPY . . 7CMD [gunicorn, --bind, 0.0.0.0:8000, project.wsgi]CI/CD流程GitHub Actions自动测试分环境部署Dev/Staging/ProductionNginx反向代理配置六、扩展功能建议AR可视化通过WebXR实现菜品3D展示实时数据WebSocket推送评分变化多维度筛选结合ECharts的parallel坐标系实现复杂筛选可解释性AI可视化推荐理由SHAP值分析本系统通过Django提供稳定的数据服务结合Vue.js的响应式特性与ECharts的强大可视化能力构建了从数据采集到可视化展示的完整美食推荐解决方案。实际部署时建议采用渐进式优化策略先实现核心推荐功能再逐步完善可视化交互细节。运行截图推荐项目上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码lw部署文档讲解等)项目案例优势1-项目均为博主学习开发自研适合新手入门和学习使用2-所有源码均一手开发不是模版不容易跟班里人重复为什么选择我博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。✌感兴趣的可以先收藏起来点赞关注不迷路想学习更多项目可以查看主页大家在毕设选题项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望可以帮助同学们顺利毕业✌源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查↓↓↓↓↓↓获取联系方式↓↓↓↓↓↓↓↓