Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户、基于物品）
2、项目界面（1）两种推荐算法界面
（2）全部菜品
（3）详情页面
（4）我的评分
（5）热点推荐
（6）后台管理界面
（7）注册登录界面
（8）后台数据推荐计算
基于Django的协同过滤算法美食推荐系统是一款利用Python的Django框架和协同过滤算法，为用户提供个性化的美食推荐服务的应用系统。以下是该系统的主要介绍：
用户数据采集：系统通过用户注册和登录等方式，收集用户的基本信息和行为数据。这些数据包括用户的年龄、性别、地区、餐厅偏好等。用户行为数据可以包括用户搜索、评价、收藏等行为。
数据预处理：系统将收集到的用户数据进行预处理，包含数据清洗、特征提取等步骤，以便后续的模型训练和预测。
协同过滤算法：系统使用协同过滤算法（CF算法）对用户的兴趣相似度进行计算，从而为用户推荐与其兴趣相似的美食。具体来说，系统可以使用基于用户的协同过滤算法或基于物品的协同过滤算法。
系统推荐：系统根据用户的历史行为和兴趣相似度计算，为用户进行个性化的美食推荐。推荐结果可以根据推荐度排序，也可以根据用户的主题偏好进行分类展示。
可视化展示：系统使用Django框架搭建前端网页，并利用相应的可视化库（如ECharts、Matplotlib等），将个性化推荐结果以图表、图形等形式进行直观展示。用户可以通过网页界面查看美食的图片、介绍、评价等。
用户交互：系统提供用户友好的界面和交互设计，用户可以选择不同的美食品种和地区，获取相关的美食推荐。用户还可以根据自己的需求进行个性化的推荐设置，以满足个性化的展示需求。
综上所述，基于Django的协同过滤算法美食推荐系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统，旨在为用户提供个性化的美食推荐服务。无论用户是餐厅业主，还是美食爱好者，该系统都可以为其提供有价值的推荐信息。同时，该系统也为相关机构和社区提供了一个方便的平台，用于传播美食文化和推广工作。
