计算机毕业设计之基于Hadoop的广西美食推荐系统的设计与实现
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本研究设计并实现了一个基于Hadoop的广西美食推荐系统，旨在利用大数据技术为用户提供个性化、精准的美食推荐服务。系统通过自主研发的爬虫程序从多个数据源高效抓取美食信息，并利用Hadoop的分布式存储和计算能力对数据进行清洗、处理和分析。采用MapReduce计算框架和机器学习算法，深入挖掘用户偏好和美食特征，生成高质量的推荐结果。系统还设计了直观友好的用户界面，提升了用户体验。用户涵盖了多个关键模块，包括注册登录、个人中心、美食信息、美食菜谱、美食资讯。管理员涵盖了多个关键模块，包括系统管理、个人中心、用户管理、美食信息、美食菜谱、系统管理。
经测试，系统在性能、准确性和可扩展性方面表现优异，有效满足了用户需求，促进了广西美食文化的传播和餐饮行业的发展。本研究为大数据在美食推荐领域的应用提供了有益探索和参考。
系统实现了一个完整的数据处理与分析流程，涵盖了数据来源、数据处理与分析、数据存储和数据可视化四个主要阶段。系统通过request库获取豆果美食数据，使用Pandas库对数据进行清洗和处理，以确保数据的准确性和一致性。之后，采用Spark库分析数据。以便更好地理解和展示美食。最后，将处理和分析后的数据存储到Hadoop分布式文件系统、MySQL数据中，并提供Vue可视化界面供用户查看和分析结果。整个流程实现了对美食信息数据的自动化管理和分析，为相关部门提供了有力的决策支持。系统总体流程图如图4-1所示。
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