基于知识图谱的美食推荐系统

基于知识图谱的美食推荐展示问答系统
系统简介：
本项目是一个基于Django框架和Neo4j图数据库的Web应用，旨在通过构建一个菜单推荐平台，为用户提供个性化的菜单推荐服务。通过结合用户的历史偏好、营养需求以及菜单的多样性，系统能够生成符合用户口味的菜单建议。

功能描述：
1. 用户管理
用户注册与登录：提供用户注册和登录功能，确保用户信息的安全性和隐私性。

用户信息管理：用户可以查看和编辑自己的个人信息，如姓名、性别、年龄、饮食偏好等。

2. 菜单管理
菜单展示：展示系统中所有可用的菜单项，包括菜品名称、图片、价格、营养成分等信息。

菜单搜索：提供搜索功能，用户可以根据菜品名称、食材、口味等关键词搜索感兴趣的菜单。

3. 推荐系统
个性化推荐：基于用户的历史偏好、营养需求和菜单的多样性，为用户生成个性化的菜单推荐。

推荐反馈：用户可以对推荐的菜单进行反馈，如喜欢、不喜欢或一般，以便系统优化后续的推荐结果。

4. 数据初始化与管理
数据初始化：提供一系列初始化接口，用于导入菜单数据、用户数据以及构建Neo4j图数据库中的节点和关系。

数据管理：后台管理功能，允许管理员查看和编辑系统中的各类数据，确保数据的准确性和完整性。

技术描述：
1. 后端技术栈
Django：使用Django作为后端框架，利用其强大的MVC架构和丰富的库支持，快速构建Web应用。

Neo4j：采用Neo4j图数据库存储菜单、用户以及它们之间的关系数据，便于进行复杂的图查询和推荐算法实现。

Python：作为主要的后端开发语言，利用其简洁易读的语法和丰富的生态库，提高开发效率。

2. 前端技术（未明确提及，根据常规推测）
HTML/CSS/JavaScript：前端页面使用HTML进行结构搭建，CSS进行样式设计，JavaScript实现交互逻辑。

前端框架：可能采用如Bootstrap、Vue.js等前端框架，提升页面的美观性和交互性（具体需查看前端代码确定）。

3. 数据交互与存储
REST API：前后端通过RESTful API进行数据交互，确保数据的实时性和准确性。

SQLite3：作为Django默认的数据库，用于存储用户认证、权限等基本信息（可根据需要替换为其他数据库）。

文件存储：使用本地文件系统或云存储服务存储用户上传的图片和其他媒体文件。

4. 环境与部署
Python环境：推荐在Python 3.7+的环境下运行本项目，以确保兼容性和性能。

依赖管理：使用requirements.txt文件管理项目依赖，便于在不同环境中快速搭建运行环境。

部署：可通过Docker等容器化技术或传统的服务器部署方式进行项目部署。

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