本文介绍了一个基于Python和Django框架的美食推荐系统，采用用户协同过滤推荐算法实现个性化推荐。系统包含用户管理、偏好收集、推荐算法、菜品展示、评价反馈和后台管理等核心模块。通过分析用户历史行为数据，计算用户相似度生成推荐列表，同时提供详细的菜品信息和用户评价功能。系统界面友好，支持用户注册登录、菜品浏览与评价等功能，并通过后台管理模块实现数据维护。该推荐系统能有效帮助用户发现感兴趣的美食

本文介绍了一个基于Flask框架的美团美食数据采集与推荐系统。该系统通过爬虫技术从美团网采集上海地区美食店铺信息（包括店铺名称、地址、评分等），使用MySQL存储数据，并提供多种功能：1）套餐推荐功能，根据评分和价格进行排序推荐；2）美食数据管理，支持增删改查操作；3）用户管理模块，包含注册登录和个人信息管理；4）留言板功能。系统前端采用Jinja2模板引擎结合jQuery、Ajax和layui框

文章摘要 该项目是一个基于协同过滤推荐算法的美食推荐系统，采用Python+Django框架开发。系统通过分析用户历史评分数据，计算用户相似度，为不同用户提供个性化美食推荐。主要技术包括：Python编程语言、Django Web框架、协同过滤算法、Echarts数据可视化以及HTML前端技术。系统功能包含美食数据分析、评分区间统计、个性化推荐展示以及后台数据管理等模块，通过直观的图表界面呈现推荐

本文介绍了一个基于Python和Django框架的美食数据爬虫分析可视化系统。系统使用selenium爬取携程网美食数据（包括店铺名称、评分、评论数等），通过Django框架存储数据，并利用Echarts实现可视化展示。系统功能包括：数据爬取、存储管理、多条件筛选查询、数据可视化分析（图表/地图展示）以及留言板交互。核心代码展示了数据处理、价格排序和分类统计等功能实现。该系统为餐饮决策提供数据支持

本文介绍了一个基于双协同过滤推荐算法的美食推荐系统，采用Python语言开发，MySQL数据库存储数据，Django框架搭建。系统通过分析用户的历史行为数据和口味偏好，结合基于用户和物品的协同过滤算法，为用户生成个性化美食推荐。主要功能包括：用户注册登录、美食分类浏览、点赞收藏评分、热点推荐等。系统提供直观的前端界面和完整的后台数据管理模块，能够根据用户反馈动态优化推荐结果，实现精准的个性化美食推

本文介绍了一个基于Python的美食数据采集与推荐可视化系统，采用Django框架和Scrapy爬虫技术，结合Echarts可视化工具，实现下厨房网站食谱数据的智能采集与分析。系统包含八大功能模块：推荐美食、用料排行、分类占比、饮食科普、分类筛选、详情展示及后台管理。通过Scrapy爬虫抓取热门食谱数据，经文本去重等预处理后，利用jieba分词提取用户关注点（如家常菜、快手菜等）。系统特色在于：1

本文介绍了一个基于Python语言和Django框架的美食推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐。系统主要功能包括：美食列表多维度筛选与搜索、详情页展示与用户互动、基于用户和物品的协同过滤双推荐机制、数据可视化分析（词云图、折线图、饼图）以及完善的用户管理后台。系统使用MySQL存储数据，前端采用Bootstrap框架，实现了注册登录、个人中心、后台管理等模块。该美食推荐系统通过融合领域特点与推

本文介绍了一个基于Python和Django框架的美食菜谱数据分析可视化系统。系统通过爬取豆果美食网数据，结合MySQL数据库存储，采用Vue.js前端框架和Echarts可视化工具实现数据展示与分析。主要功能包括菜谱信息管理、数据可视化（展示菜谱热度、评分等趋势）、智能搜索筛选、用户评论评分以及个性化推荐。系统后端使用Django框架处理业务逻辑，前端通过HTML/CSS/JS实现交互界面，并利

本文介绍了一个基于Flask框架的动漫数据可视化分析系统。系统采用Python开发，结合MySQL数据库和Echarts可视化技术，实现了多维度的动漫数据分析功能。主要模块包括：可视化大屏展示核心数据、Echarts图表分析集数/评分/播出数量分布、评分榜单及词云图分析、番剧管理、动漫数据管理以及用户认证系统。系统通过直观的数据可视化界面，帮助用户快速掌握动漫行业整体趋势，同时提供完善的数据管理功

摘要：本文介绍了一个基于Python开发的智能图书推荐系统，采用Django+Vue框架实现。系统包含用户注册登录、首页个性化推荐、多条件图书检索、分类导航、图书详情展示等功能模块。核心技术采用协同过滤推荐算法，实现基于用户和物品的智能推荐。后台支持管理员对图书数据进行统一管理。系统界面包括首页推荐区、分类导航区、图书详情页等，提供完整的图书信息展示和个性化推荐服务。技术栈涵盖Python、Spa