課題的研究意義及研究現(xiàn)狀在移動互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代背景下，個性化推薦系統(tǒng)已成為提升用戶體驗的關(guān)鍵技術(shù)[1]。特別是在旅游美食領(lǐng)域，如何準(zhǔn)確把握用戶需求，提供精準(zhǔn)的美食推薦服務(wù)，已成為當(dāng)前研究的熱點問題。本研究旨在探索基于深度學(xué)習(xí)的美食推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)，通過分析國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀，為系統(tǒng)開發(fā)提供理論支持和技術(shù)指導(dǎo)。從推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論研究來看，傳統(tǒng)推薦算法主要依賴協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的推薦方法[2]。黃文和李振江對傳統(tǒng)推薦模式與大語言模型推薦系統(tǒng)進(jìn)行了深入比較研究，指出傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法在處理稀疏數(shù)據(jù)時存在明顯不足，而基于大語言模型的推薦系統(tǒng)雖然在語義理解方面具有優(yōu)勢，但在實時性和計算效率方面仍需改進(jìn)。這一研究為本課題在算法選擇方面提供了重要參考，啟發(fā)我們在設(shè)計美食推薦系統(tǒng)時需要平衡算法性能與系統(tǒng)效率。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)與推薦系統(tǒng)結(jié)合方面，Wu等人提出了一種創(chuàng)新的多任務(wù)學(xué)習(xí)模型，通過分析用戶行為特征提升短視頻推薦效果[3]。該研究創(chuàng)新性地將用戶的短期和長期興趣進(jìn)行聯(lián)合建模，通過多任務(wù)學(xué)習(xí)框架同時優(yōu)化多個目標(biāo)函數(shù)，顯著提升了推薦準(zhǔn)確率。這種方法對于美食推薦系統(tǒng)具有重要借鑒意義，因為用戶的美食偏好同樣具有時序特征和多樣性特征。Hussien等人在推薦系統(tǒng)可解釋性研究方面取得了突破性進(jìn)展，他們提出的基于RAG的預(yù)測模型創(chuàng)新性地結(jié)合了知識圖譜和大語言模型。該研究不僅提高了預(yù)測準(zhǔn)確率，更重要的是增強(qiáng)了模型的可解釋性[4]。這對于美食推薦系統(tǒng)具有重要啟發(fā)，因為用戶在選擇美食時往往需要理解推薦原因，提高系統(tǒng)的可解釋性有助于增強(qiáng)用戶信任度。在推薦系統(tǒng)的多樣性研究方面，Berjawi等人針對YouTube推薦系統(tǒng)提出了一個評估推薦多樣性的框架[5]。該研究強(qiáng)調(diào)推薦系統(tǒng)不應(yīng)過分追求準(zhǔn)確率而忽視內(nèi)容多樣性，這一觀點對美食推薦系統(tǒng)的設(shè)計具有重要指導(dǎo)意義。因為美食推薦不僅要符合用戶的主要偏好，還要適當(dāng)引入新穎性，避免推薦結(jié)果單一化。在數(shù)據(jù)處理和特征提取方面，鄭慧芳提出的基于深度內(nèi)容識別的模型為特征提取提供了新思路。該研究通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)了高效的內(nèi)容識別和分類，這種方法可以應(yīng)用于美食圖片特征提取和用戶評論分析[6]。孫小慧等人在時空數(shù)據(jù)預(yù)測方面的研究也具有重要參考價值，他們提出的基于蒙特卡洛模擬的預(yù)測模型，對于處理具有地理位置特征的美食推薦問題提供了技術(shù)支持。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，Sonig等人和Grim等人的研究展示了個性化推薦在專業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。這些研究通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析用戶數(shù)據(jù)，提供個性化建議，其方法論對美食推薦系統(tǒng)的個性化服務(wù)設(shè)計具有借鑒意義。在數(shù)據(jù)采集和分析方面，王晨利用Python爬蟲技術(shù)對豆瓣電影數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和可視化研究，展示了數(shù)據(jù)獲取和處理的重要性[7]。殷環(huán)洲專門針對美食旅游進(jìn)行研究，提出了基于大數(shù)據(jù)的創(chuàng)新策略，為美食推薦系統(tǒng)的設(shè)計提供了行業(yè)視角[8]。孫晉坤等人則通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘構(gòu)建了旅游美食地方性指標(biāo)體系，這對于提升美食推薦的本地化特征具有重要指導(dǎo)意義。付騰達(dá)等人和楊博忠等人的研究分別展示了爬蟲技術(shù)在不同場景下的應(yīng)用，為美食數(shù)據(jù)的采集提供了技術(shù)參考。于波等人將Scrapy框架應(yīng)用于評論數(shù)據(jù)采集和情感分析，這種方法對于分析用戶對美食的評價情感具有重要價值[9]。張?zhí)K鴻在數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)開發(fā)方面的研究，為美食推薦系統(tǒng)的界面設(shè)計和用戶交互提供了參考。近年來，推薦系統(tǒng)在算法模型、特征提取、數(shù)據(jù)處理等方面都取得了顯著進(jìn)展。然而，在美食推薦領(lǐng)域仍存在一些亟待解決的問題：首先，如何有效融合用戶的多維度特征（如位置信息、飲食習(xí)慣、社交關(guān)系等）以提升推薦精準(zhǔn)度；其次，如何平衡推薦的準(zhǔn)確性和多樣性，避免推薦結(jié)果同質(zhì)化；再次，如何提高系統(tǒng)的實時性和可擴(kuò)展性，支持大規(guī)模用戶訪問；最后，如何增強(qiáng)推薦結(jié)果的可解釋性，提升用戶體驗?；诂F(xiàn)有研究成果和實際需求，本課題將重點探索基于深度學(xué)習(xí)的美食推薦方法。通過創(chuàng)新的算法設(shè)計和系統(tǒng)實現(xiàn)，結(jié)合用戶行為分析、情感分析、位置服務(wù)等多種技術(shù)，構(gòu)建一個高效、精準(zhǔn)的美食推薦系統(tǒng)。研究成果將為在線旅游平臺提供更優(yōu)質(zhì)的美食推薦服務(wù)，同時為推薦系統(tǒng)領(lǐng)域的發(fā)展提供新的實踐經(jīng)驗。在未來的研究中，我們將重點關(guān)注以下方向：深度學(xué)習(xí)模型在美食特征提取中的應(yīng)用、基于知識圖譜的推薦可解釋性研究、多任務(wù)學(xué)習(xí)框架在個性化推薦中的應(yīng)用、推薦系統(tǒng)的實時性優(yōu)化等。這些研究將推動美食推薦系統(tǒng)向更智能、更個性化的方向發(fā)展，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。課題的研究內(nèi)容及方法本研究旨在構(gòu)建一個基于深度學(xué)習(xí)的美食推薦系統(tǒng)，通過分析用戶行為數(shù)據(jù)和美食特征，實現(xiàn)精準(zhǔn)的個性化推薦。研究內(nèi)容主要圍繞數(shù)據(jù)處理、算法設(shè)計、系統(tǒng)實現(xiàn)和性能優(yōu)化等方面展開。在數(shù)據(jù)采集與處理環(huán)節(jié)，研究將通過攜程平臺的API接口獲取用戶行為數(shù)據(jù)和美食信息?？紤]到API訪問限制，我們將同時采用Scrapy和Selenium等爬蟲工具進(jìn)行補(bǔ)充數(shù)據(jù)采集[10]。獲取的數(shù)據(jù)包括用戶基本信息、瀏覽歷史、收藏記錄、評價內(nèi)容以及美食相關(guān)的圖文信息、價格、位置等多維度數(shù)據(jù)。針對采集的原始數(shù)據(jù)，將進(jìn)行系統(tǒng)化的預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去重、格式統(tǒng)一化等操作，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時，對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分詞、情感分析等自然語言處理，提取用戶評價中的關(guān)鍵信息。在數(shù)據(jù)存儲方面，研究采用混合數(shù)據(jù)庫架構(gòu)。使用MySQL存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶信息、美食基本信息等；使用MongoDB存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如用戶評論、美食圖片等；引入Redis作為緩存層，存儲熱點數(shù)據(jù)和中間計算結(jié)果，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度[11]。這種混合存儲策略能夠充分發(fā)揮各類數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理和查詢。在推薦算法設(shè)計方面，研究將重點探索基于深度學(xué)習(xí)的推薦方法。首先，使用LSTM模型對用戶的行為序列進(jìn)行建模，捕捉用戶興趣的時序特征；其次，采用Transformer模型處理用戶與美食之間的交互信息，通過自注意力機(jī)制提取深層特征；同時，結(jié)合傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法和基于內(nèi)容的推薦方法，構(gòu)建混合推薦模型[12]。在此基礎(chǔ)上，引入用戶位置信息，設(shè)計基于地理位置的推薦策略，為用戶推薦合適距離范圍內(nèi)的美食。系統(tǒng)實現(xiàn)采用前后端分離架構(gòu)，后端使用Flask框架構(gòu)建RESTfulAPI，提供用戶認(rèn)證、數(shù)據(jù)查詢、推薦服務(wù)等接口[13]。前端基于Vue框架開發(fā)，實現(xiàn)響應(yīng)式界面設(shè)計，支持美食搜索、篩選、排序等功能，并提供個性化推薦結(jié)果展示。系統(tǒng)還將實現(xiàn)用戶行為數(shù)據(jù)的實時采集，通過記錄用戶的點擊、瀏覽、收藏等行為，持續(xù)優(yōu)化推薦模型。在性能優(yōu)化方面，研究將采取多項措施提升系統(tǒng)性能。首先，通過Redis緩存機(jī)制減少數(shù)據(jù)庫訪問壓力；其次，實現(xiàn)負(fù)載均衡，合理分配服務(wù)器資源；此外，對推薦算法進(jìn)行優(yōu)化，如模型壓縮、特征篩選等，提高推薦效率[14]。同時，建立完整的性能評估體系，使用精確率、召回率、F1-score等指標(biāo)評估推薦效果，通過AB測試驗證系統(tǒng)在實際場景中的表現(xiàn)。研究方法上，采用實驗研究與工程實踐相結(jié)合的方式。在算法研究階段，通過對比實驗驗證不同模型的性能；在系統(tǒng)開發(fā)階段，采用敏捷開發(fā)方法，通過迭代優(yōu)化提升系統(tǒng)質(zhì)量；在性能評估階段，結(jié)合定量分析和用戶反饋，全面評估系統(tǒng)效果[15]。通過這些方法的綜合運用，確保研究目標(biāo)的實現(xiàn)。本研究的創(chuàng)新點在于：提出了基于深度學(xué)習(xí)的混合推薦模型，結(jié)合位置服務(wù)優(yōu)化推薦效果；設(shè)計了高效的數(shù)據(jù)處理流程，實現(xiàn)了大規(guī)模數(shù)據(jù)的實時處理；采用前后端分離架構(gòu)，提高了系統(tǒng)的可維護(hù)性和擴(kuò)展性。這些創(chuàng)新將有助于提升美食推薦系統(tǒng)的性能，為用戶提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。課題擬解決的關(guān)鍵問題首先，在數(shù)據(jù)處理方面，需要解決大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)的高效采集和處理問題。由于美食推薦系統(tǒng)涉及文本、圖像、用戶行為等多種類型的數(shù)據(jù)，如何設(shè)計合理的數(shù)據(jù)采集策略，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和采集效率是一個關(guān)鍵問題。特別是在使用爬蟲工具進(jìn)行數(shù)據(jù)采集時，需要解決反爬蟲限制、數(shù)據(jù)更新及時性等技術(shù)難題。同時，針對采集的原始數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行有效的特征提取和數(shù)據(jù)清洗，以提供高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也是需要重點解決的問題。其次，在推薦算法方面，需要解決用戶興趣建模的精確性問題。用戶對美食的偏好往往受多種因素影響，如何通過LSTM和Transformer等深度學(xué)習(xí)模型準(zhǔn)確捕捉用戶的興趣特征，是提升推薦精度的關(guān)鍵。同時，還需要解決推薦系統(tǒng)中的冷啟動問題，即如何為新用戶或新增美食項目提供合理的推薦結(jié)果。此外，如何平衡推薦的準(zhǔn)確性和多樣性，避免推薦結(jié)果過于單一，也是算法設(shè)計需要考慮的重要問題。第三，在系統(tǒng)架構(gòu)方面，需要解決高并發(fā)訪問下的性能優(yōu)化問題。推薦系統(tǒng)需要處理大量用戶請求，如何通過合理的數(shù)據(jù)庫設(shè)計和緩存策略提高系統(tǒng)響應(yīng)速度，如何通過負(fù)載均衡確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性，都是需要解決的技術(shù)難題。同時，在前后端分離架構(gòu)下，如何確保數(shù)據(jù)交互的效率和安全性，也是系統(tǒng)實現(xiàn)需要重點考慮的問題。第四，在用戶體驗方面，需要解決推薦結(jié)果的實時性和可解釋性問題。用戶的興趣可能隨時發(fā)生變化，如何及時捕捉這些變化并更新推薦結(jié)果，是提升用戶體驗的關(guān)鍵。同時，如何向用戶解釋推薦結(jié)果的原因，增強(qiáng)系統(tǒng)的可信度，也是需要解決的重要問題。最后，在評估體系方面，需要建立科學(xué)的性能評估方法。如何選擇合適的評估指標(biāo)，如何設(shè)計有效的AB測試方案，如何收集和分析用戶反饋，都是確保系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化的關(guān)鍵問題。通過解決這些問題，才能構(gòu)建一個高效、精準(zhǔn)的美食推薦系統(tǒng)，為用戶提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。畢業(yè)設(shè)計（論文）研究進(jìn)度及預(yù)期效果（遵照學(xué)校校歷按周計算）第4周：完成畢業(yè)設(shè)計（論文）開題報告答辯工作第5周：確定項目需求，制定總體設(shè)計和詳細(xì)設(shè)計方案第6周：解決項目關(guān)鍵技術(shù)，按照進(jìn)度開展項目的實施工作，組織論文初稿第7周：完成畢業(yè)設(shè)計（論文）中期檢查答辯工作第8周至第13周：完善并優(yōu)化系統(tǒng)，進(jìn)一步完善畢業(yè)論文第14周：準(zhǔn)備答辯資料，提出答辯申請，完成畢業(yè)設(shè)計（論文）答辯第15周至第16周：根據(jù)答辯意見，優(yōu)化系統(tǒng)并完善論文以及其他相關(guān)資料或進(jìn)行二辯五．已查閱的參考文獻(xiàn)[1]HussienMM,MeloNA,BallardiniLA,etal.RAG-basedexplainablepredictionofroadusersbehaviorsforautomateddrivingusingknowledgegraphsandlargelanguagemodels[J].ExpertSystemsWithApplications,2025,265125914-125914.[2]黃文,李振江.傳統(tǒng)模式與大語言模型下推薦系統(tǒng)的比較研究[J/OL].軟件導(dǎo)刊,1-7[2024-12-16]./kcms/detail/42.1671.tp.20241210.1706.014.html.[3]WuY,FuR,XingT,etal.Auserbehavior-awaremulti-tasklearningmodelforenhancedshortvideorecommendation[J].Neurocomputing,2025,617129076-129076.[4]BerjawiO,CavaliereD,FenzaG,etal.Understandingradicalizationpathways:aframeworkforassessingdiversityinYouTuberecommendationsystems[J].SocialNetworkAnalysisandMining,2024,14(1):233-233.[5]鄭慧芳.基于深度內(nèi)容識別的電信業(yè)務(wù)反詐模型構(gòu)建[J].通信世界,2024,(23):36-37.DOI:10.13571/ki.cww.2024.23.012.[6]孫小慧,米玉梅,劉毅,等.基于蒙特卡洛模擬的電動汽車充電需求時空分布預(yù)測[J/OL].公路工程,1-11[2024-12-16]./kcms/detail/43.1481.U.20241206.1735.016.html.[7]SonigA,DeeneyC,HurleyEM,etal.Whatpatientsandcaregiverswanttoknowwhenconsentingtotheuseofdigitalbehavioralmarkers[J].NPP—DigitalPsychiatryandNeuroscience,2024,2(1):19-19.[8]GrimS,KotzA,KotzG,etal.Developmentandvalidationofelectronichealthrecord-based,machinelearningalgorithmstopredictqualityoflifeamongfamilypracticepatients.[J].Scientificreports,2024,14(1):30077.[9]王晨.基于Python爬蟲的豆瓣TOP250電影數(shù)據(jù)分析與可視化研究[J].現(xiàn)代信息科技,2024,8(16):93-97.DOI:10.19850/ki.2096-4706.2024.16.020.[10]殷環(huán)洲.大數(shù)據(jù)背景下的美食旅游創(chuàng)新策略研究[J].旅游與攝影,2024,(15):88-90.[11]孫晉坤,白洋潁翔,郭秋琪等.典型街區(qū)旅游美食地方性指標(biāo)體系建構(gòu)與實證評價——基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘的研究[J].旅游學(xué)刊,2024,39(08):84-97.DOI:10.19765/ki.1002-5006.2024.08.012.[12]付騰達(dá),湯志宏,李衛(wèi)勇,等.基于Python爬蟲技術(shù)的北京鏈家二手房數(shù)據(jù)分析與可視化[J].電腦知識與技術(shù),2024,20(21):63-66+70.DOI:10.14004/ki.ckt.2024.1099.[13]楊博忠,朱思蕾,白靜盼.基于Pytho