Entwurf und Implementierung einer Online-Essensempfehlungsplattform basierend auf dem Python-Abschlussprojektvorschlagsbericht

 Blogger-Einführung : Autor der Bücher „Getting Started with Vue.js and Mall Development“ und „WeChat Mini Program Mall Development“, CSDN-Blog-Experte, Online-Bildungsexperte, CSDN Diamant-Dozent; Schwerpunkt auf der Ausbildung von Abschlussprojekten und der Beratung von College-Studenten.
Alle Projekte sind mit grundlegenden Wissensvideokursen vom Einstieg bis zur Beherrschung ausgestattet, kostenlos
Die Projekte sind mit entsprechenden Entwicklungsdokumenten, Vorschlagsberichten, Aufgabenbüchern ausgestattet, PPT und Papiere. Vorlagen usw.

Das Projekt verfügt über aufgezeichnete Demonstrationsvideos zur Freigabe und zum funktionalen Betrieb. Die Benutzeroberfläche und die Funktionen des Projekts können angepasst werden. Installation und Betrieb sind inbegriffen! ! !
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Design und Implementierung einer Online-Essensempfehlungsplattform auf Basis von Python

Bericht über den Vorschlag eines Abschlussprojekts

1. Forschungshintergrund und Bedeutung

Mit der Entwicklung und Popularisierung der Internet-Technologie wird auch das Streben der Menschen nach leckerem Essen immer größer. Bei der großen Auswahl an Restaurants und Gerichten ist es jedoch keine leichte Aufgabe, das für Sie passende auszuwählen. Daher wird der Entwurf und die Implementierung einer auf Python basierenden Online-Essensempfehlungsplattform den Benutzern helfen, Lebensmittel besser zu entdecken und auszuwählen sowie das Speiseerlebnis und die Qualität der Benutzer zu verbessern. Gleichzeitig kann eine solche Plattform für Restaurants und Köche auch ihre Bekanntheit und Benutzerbindung erhöhen und so die Entwicklung der Lebensmittelindustrie weiter fördern.

2. Forschungsstatus im In- und Ausland

Derzeit gibt es im In- und Ausland bereits einige Online-Essensempfehlungsplattformen wie Dianping, Meituan, Yelp usw. Diese Plattformen bieten Benutzern hauptsächlich Lebensmittelempfehlungsdienste durch Benutzerbewertungen, Restaurantinformationen, Gerichtebilder usw. Bestehende Plattformen weisen jedoch immer noch gewisse Mängel bei Empfehlungsalgorithmen und personalisierten Diensten auf. Daher zielt diese Studie darauf ab, eine intelligentere und personalisiertere Online-Plattform für Lebensmittelempfehlungen zu entwickeln, um die Empfehlungsgenauigkeit und Benutzerzufriedenheit zu verbessern.

3. Forschungsideen und -methoden

In dieser Studie werden die folgenden Forschungsideen und -methoden übernommen:

1. Untersuchen Sie die Benutzerbedürfnisse: Verstehen Sie die Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer an Online-Essensempfehlungsplattformen durch Fragebögen, Benutzerinterviews usw.
2. Datenerfassung und -verarbeitung: Sammeln Sie Restaurantinformationen, Gerichtsdaten, Benutzerbewertungen und andere Daten, bereinigen und verarbeiten Sie sie und stellen Sie Datenunterstützung für nachfolgende Empfehlungsalgorithmen bereit.
3. Design von Empfehlungsalgorithmen: Entwerfen Sie basierend auf maschinellem Lernen und Data-Mining-Technologie geeignete Algorithmen für Lebensmittelempfehlungen, z. B. kollaborative Filterung, Inhaltsempfehlung usw.
4. Systemdesign und -implementierung: Entwerfen Sie basierend auf Benutzeranforderungen und Empfehlungsalgorithmen die Gesamtarchitektur, Funktionsmodule, Datenbankstruktur usw. des Systems und verwenden Sie die Programmiersprache Python und verwandte Frameworks, um verschiedene Funktionen des Systems zu implementieren.
5. Systemtests und -optimierung: Testen Sie das System, einschließlich Funktionstests, Leistungstests, Sicherheitstests usw., und optimieren und verbessern Sie es basierend auf den Testergebnissen.

4. Forschungsinhalte und Innovationspunkte

Zu den Inhalten dieser Studie gehören Bedarfsanalyse, Datenerfassung und -verarbeitung, Entwurf von Empfehlungsalgorithmen, Systementwurf und -implementierung, Systemtests und -optimierung usw. der Online-Plattform für Lebensmittelempfehlungen. Die Innovationspunkte spiegeln sich vor allem in folgenden Aspekten wider:

1. Personalisierte Empfehlung: Entwerfen Sie einen personalisierten Empfehlungsalgorithmus basierend auf dem historischen Verhalten, den Vorlieben und anderen Informationen des Benutzers, um jedem Benutzer maßgeschneiderte Lebensmittelempfehlungsdienste bereitzustellen.
2. Mehrdimensionale Bewertung: Zusätzlich zur herkömmlichen Benutzerbewertung werden mehrere Dimensionen wie Gerichtgeschmack, Nährwert und Restaurantumgebung eingeführt, um die Qualität und Eigenschaften von Lebensmitteln umfassender zu bewerten.
3. Soziale Interaktion: Ermöglichen Sie Benutzern das Teilen von Essensfotos, Kommentaren, Likes usw. auf der Plattform, um die Interaktion und Kommunikation zwischen Benutzern zu verbessern und die sozialen Eigenschaften der Plattform zu verbessern.
4. Plattformübergreifende Unterstützung: Integrieren Sie die Lebensmittelempfehlungsplattform in mehrere Terminals wie mobile APPs und WeChat-Miniprogramme, um Benutzern den Zugriff auf Lebensmittelempfehlungsdienste jederzeit und überall zu erleichtern.

5. Beschreibung der Front-End- und Back-End-Funktionen

Zu den Frontend-Funktionen gehören hauptsächlich Benutzerregistrierung und -anmeldung, Lebensmittel-Browsing, Lebensmittelsuche, personalisierte Empfehlungen, Gerichtbewertung, soziale Interaktion usw. Zu den Backend-Funktionen gehören hauptsächlich Restaurantverwaltung, Gerichtverwaltung, Benutzerverwaltung, Bewertungsverwaltung, Datenstatistik und -analyse usw. Zusammen bilden diese Funktionen eine vollständige und effiziente Online-Plattform für Lebensmittelempfehlungen.

6. Machbarkeitsanalyse von Forschungsideen und Forschungsmethoden

Diese Studie übernimmt die Forschungsideen und -methoden zum Entwurf und zur Implementierung einer auf Python basierenden Online-Essensempfehlungsplattform, die eine hohe Machbarkeit aufweist. Als leistungsstarke Programmiersprache verfügt Python über umfangreiche Bibliotheken für Datenverarbeitung und maschinelles Lernen und eignet sich für die Implementierung komplexer Empfehlungsalgorithmen. Gleichzeitig können wir durch die Untersuchung der Benutzerbedürfnisse und die Analyse der Mängel bestehender Plattformen sicherstellen, dass Design und Umsetzung dieser Studie den Marktbedürfnissen und Branchentrends entsprechen. Daher weisen die Forschungsideen und -methoden dieser Studie eine hohe Umsetzbarkeit auf.

7. Regelung des Forschungsfortschritts

1. Die erste Phase: Führen Sie Recherchen und Bedarfsanalysen durch, um Forschungsziele und -richtungen zu klären.
2. Die zweite Stufe: Sammeln und Verarbeiten relevanter Daten, um Datenunterstützung für den Empfehlungsalgorithmus bereitzustellen.
3. Die dritte Stufe: Entwerfen und implementieren Sie den Empfehlungsalgorithmus und führen Sie vorläufige Tests durch.
4. Die vierte Stufe: Entwerfen und implementieren Sie die Front- und Backend-Funktionen des Systems, einschließlich Benutzeroberfläche, Datenbankverwaltung usw.
5. Die fünfte Stufe: Führen Sie Systemtests und Leistungsoptimierungen durch, um die Stabilität und Verfügbarkeit der Plattform sicherzustellen.
6. Stufe sechs: Schließen Sie das Verfassen Ihrer Abschlussarbeit ab und organisieren Sie relevante Dokumente.

8. Gliederung zum Verfassen einer Abschlussarbeit (Design).

1. Einleitung: Erläutern Sie den Hintergrund und die Bedeutung der Forschung, stellen Sie den aktuellen Forschungsstand im In- und Ausland vor und klären Sie die Forschungsfragen und -ziele.
2. Bedarfsanalyse: Detaillierte Beschreibung der Nutzerbedürfnisse und Erwartungen an die Online-Essensempfehlungsplattform.
3. Datenverarbeitung und Empfehlungsalgorithmen: Einführung in die Methoden der Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse und Erläuterung des Entwurfs- und Implementierungsprozesses von Empfehlungsalgorithmen.
4. Systemdesign und -implementierung: Beschreiben Sie die Gesamtarchitektur des Systems, den Design- und Implementierungsprozess für Funktionsmodule, einschließlich der Implementierung von Front- und Backend-Funktionen.
5. Systemtests und -optimierung: stellt die Methoden, Ergebnisse und Optimierungsmaßnahmen des Systemtests vor.
6. Fazit und Ausblick: Fassen Sie die Forschungsergebnisse und Beiträge zusammen und freuen Sie sich auf zukünftige Forschungsrichtungen und Anwendungsaussichten.