基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统

基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统

项目概述

基于知识图谱的菜谱推荐系统旨在通过融合关系型数据库和图数据库技术,构建一个个性化、智能化的菜谱推荐平台。该系统通过用户行为和菜谱特征的深度挖掘与分析,为用户提供高质量、精准的菜单推荐,极大提升用户的饮食管理和烹饪体验。

  • 主要目的和价值
    该项目通过引入Neo4j图数据库实现的协同过滤推荐算法,结合Django框架的稳定开发环境,打造面向终端用户的个性化菜谱推荐服务。它不仅满足用户对菜谱的浏览、收藏、搜索需求,还通过知识图谱挖掘用户和菜谱之间潜在的关联关系,极大增强推荐的精准度和多样性。
  • 解决的核心问题
  • 用户身份管理与信息个性化配置
  • 菜谱数据存储与多维度内容展示
  • 高效、精准的菜谱推荐算法实施
  • 用户菜谱收藏与管理功能的实现
  • 前后端数据交互与界面渲染一致性
  • 目标用户群体
    面向对饮食健康有需求的普通用户、烹饪爱好者及营养管理从业人员,提供一站式智能推荐与菜谱管理体验。

技术架构

  • 整体架构设计
    系统采用典型的分层架构,由前端模板层、后端业务逻辑层和数据存储层组成。后端基于Django框架,结合关系型数据库(如MySQL)存储用户和菜谱详尽信息,同时使用Neo4j图数据库进行用户评分数据的图模型构建与协同过滤算法执行。前端采用Django模板语言生成动态HTML页面,静态资源管理提供UI支持。
  • 主要技术栈
  • Web框架:Python Django 3.2.x
  • 关系型数据库:MySQL 或其他支持的Django ORM数据库
  • 图数据库:Neo4j,利用py2neo库访问
  • 前端技术:Django模板语言(DTL)、Bootstrap及多种JavaScript插件
  • 用户认证:Django自带的认证系统,扩展AbstractUser
  • 异步交互:AJAX及JSON格式处理,实现收藏等功能的无刷新体验
  • 模块间的关系和交互
  • 用户管理(accounts)模块提供用户身份认证、资料维护等基础服务,支撑其他模块的用户相关操作。
  • 菜谱管理(meals)模块负责菜谱核心数据的存储与展示,并与图数据库协作,实现基于用户评分的个性化推荐。
  • 收藏管理(collection)模块依赖用户与菜谱模块,提供菜谱收藏与则功能,增强用户个性化体验。
  • 前端模板(templates)模块依托后端视图提供的数据渲染页面,支撑用户界面交互与功能呈现。

功能模块

1. 用户账户管理模块(accounts)

该模块是系统的用户身份和资料管理核心,集成了注册、登录及个人信息完善等功能。

  • 功能介绍
  • 用户注册表单及信息校验,保证数据有效性
  • 用户登录与登出流程
  • 个人资料修改,包括头像上传、身体指标、疾病及饮食忌口信息
  • 管理后台对用户数据的可视化管理与权限控制
  • 技术亮点
  • 扩展Django自带AbstractUser,实现用户信息个性化
  • 头像上传机制结合时间戳避免文件名冲突
  • 后台管理界面支持密码加密存储和权限设置
  • URL路由与视图关联,便于用户请求处理
  • 与其他模块协作
    支持菜谱推荐与收藏模块的用户身份验证与信息调用,保证系统整体的权限安全与个性化服务。

2. 菜谱管理及推荐模块(meals)

项目的核心模块,负责菜谱数据的管理及个性化推荐。

  • 功能介绍
  • 菜谱基本信息建模,覆盖口味、工艺、主辅料、烹饪步骤等多维度信息
  • 菜谱列表浏览、搜索、分页功能
  • 单个菜谱的详细展示
  • 基于Neo4j的用户评分协同过滤算法,进行个性化菜谱推荐
  • 技术特点
  • 实用Django ORM管理关系型数据
  • 应用点对点图数据库技术增强推荐算法准确性
  • 视图层融合分页和过滤机制提升用户交互体验
  • 结合第三方库(py2neo)操作Neo4j数据库
  • 模块协作
    与用户模块共享UserProfile模型用于权限控制,与收藏模块融合实现用户对菜谱的收藏和检索。

3. 菜谱收藏模块(collection)

提升用户体验的个性化交互模块,支持用户对喜欢菜谱的收藏管理。

  • 功能介绍
  • 用户收藏菜谱的添加、查询、删除功能
  • 收集用户偏好数据,为个性化推荐提供基础
  • 异步API支持,提升交互响应速度
  • 实现细节
  • Django ORM管理收藏模型,关联用户和菜谱
  • 采用登录权限验证确保用户安全
  • 采用JSON数据处理异步请求,使用部分视图进行模板渲染
  • 注意采用CSRF豁免装饰器简化接口调用(提醒进行安全评估)
  • 模块关系
    与accounts和meals模块紧密关联,用于关联用户行为与菜谱数据,实现完整的收藏链条。

4. 前端模板模块(templates)

负责站点的界面展示,呈现动态数据交互与一致的用户体验。

  • 功能介绍
  • 提供站点主要页面模板,包括首页、详细页、登录注册、个人信息、收藏列表、推荐页等
  • 通过模板继承统一页面风格
  • 动态信息渲染支持分页与数据过滤
  • 错误页面和通用组件支持
  • 技术实现
  • 使用Django模板语言,发挥模板继承和标签优势
  • 静态文件通过{% static %}管理
  • 结合Bootstrap等前端库实现响应式设计
  • 与后端协作
    动态接收后端视图传递的上下文数据,实现数据和UI的分离管理。

项目结构

整体项目结构树形如下:

xy25_meals_recommend/
├── accounts/            # 用户账户管理模块
├── collection/          # 收藏管理模块
├── meals/               # 菜谱及推荐功能模块
├── templates/           # 前端HTML模板文件
├── media/               # 用户头像及菜谱图片等媒体资源
├── static/              # 静态资源(JS、CSS、图片等)
├── datas/               # 数据文件及辅助脚本
├── script/              # 菜谱数据采集脚本
├── xy_meals_recommend/  # 项目主配置及运行管理目录
├── manage.py            # Django项目管理脚本
├── README.md            # 项目说明文档
└── requirements.txt     # 依赖包列表
  • accounts/包含用户模型、视图、路由等与账户相关代码。
  • collection/实现用户对菜谱收藏相关逻辑与接口。
  • meals/负责菜谱数据及基于图数据库的推荐算法。
  • templates/存放HTML页面模板,涵盖用户界面各类页面。
  • media/存储用户上传头像及菜谱相关图片等文件。
  • static/收纳各种静态资源,实现页面渲染与交互的支持。
  • datas/主要放置数据输出文件和转化脚本,用于数据处理。
  • script/包含菜谱爬取的辅助脚本,实现数据采集。
  • xy_meals_recommend/项目配置,包括主路由、设置、wsgi/asgi启动文件。
  • manage.py用于日常项目管理操作,如启动、迁移等。
  • requirements.txt列出所有依赖包,便于环境搭建。

部署和运行

环境要求

  • Python 3.9+
  • Django 3.2.x
  • MySQL或其他兼容数据库
  • Neo4j社区版,版本兼容py2neo库
  • 相关Python包依赖详见requirements.txt
  • 操作系统支持Linux、macOS、Windows均可

安装和配置步骤

  1. 创建并激活虚拟环境(推荐使用.venvvirtualenv
  2. 安装依赖包:
   pip install -r requirements.txt
  1. 配置数据库连接(MySQL和Neo4j)
  • settings.py正确配置关系数据库的连接参数
  • 配置Neo4j连接地址与访问权限
  1. 执行数据库迁移:
   python manage.py migrate
  1. (可选)导入初始数据或运行数据抓取脚本导入菜谱数据
  2. 进行超级管理员创建以访问后台管理:
   python manage.py createsuperuser

启动方式

  • 开发环境启动:
  python manage.py runserver
  • 生产环境建议使用gunicornuwsgi配合nginx部署,并将settings.py切换到生产配置。

本项目通过整合传统关系型数据库与现代图数据库,将知识图谱技术成功应用到菜谱推荐领域。模块划分清晰,协作紧密,利用Django框架的成熟特性和丰富生态,保证开发效率与系统稳定性。项目为用户实现了全面的烹饪信息管理及精准推荐,具有良好的扩展性和用户体验,是智慧餐饮与健康饮食管理的优秀实践案例。


如有问题请联系作者:https://qalangtao.com 。

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图片[1]-基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统
图片[2]-基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统
图片[3]-基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统
图片[4]-基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统
图片[5]-基于知识图谱的饮食菜谱推荐系统
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