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技术栈：
Python语言、MySQL数据库、Django框架、双协同过滤推荐算法（基于用户协同过滤算法+基于物品协同过滤算法）、HTML
（1）基于用户协同过滤算法推荐+基于物品协同过滤算法推荐
（2）美食菜品分类
（3）用户点赞收藏评分和评论功能
（4）我的评分记录
（5）热点推荐
（6）后台数据管理
（7）个人信息
美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，使用Python语言进行开发，使用MySQL数据库存储数据，并使用Django框架进行搭建。
该系统的主要功能是根据用户的个人喜好和历史行为，向用户推荐适合他们口味的美食。系统首先通过用户注册和登录功能，获取用户的个人信息和历史行为数据，包括用户的口味偏好、喜欢的菜系、历史浏览记录等。
系统使用双协同过滤推荐算法来为用户生成个性化的推荐结果。该算法首先通过分析用户的历史行为数据，计算用户之间的相似度，然后根据相似用户的行为，推荐给用户他们可能感兴趣的美食。算法会考虑用户的个人喜好和历史行为，以及美食的特点和口味，为用户生成最合适的推荐结果。
系统还提供了搜索功能，用户可以根据关键词搜索美食，系统会根据用户的搜索条件，为用户提供相关的美食推荐。
该系统的前端页面使用Django框架进行搭建，提供了用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。后端使用Python编程语言进行开发，使用MySQL数据库存储用户数据和美食数据。
总之，美食推荐系统是一个基于双协同过滤推荐算法的系统，通过分析用户的个人喜好和历史行为，为用户推荐适合他们口味的美食。系统使用Python语言、MySQL数据库和Django框架进行开发，提供用户注册、登录、个人信息管理、推荐结果展示等功能。
# 基于用户的协同过滤推荐算法实现模块
import operator
from apps.util.cfra.common.Constant import Constant
from apps.util.cfra.model.DataModel import DataModel
from apps.util.cfra.neighborhood.UserNeighborhood import UserNeighborhood
from apps.util.cfra.recommender.UserRecommender import UserRecommender
from apps.util.cfra.similarity.CosineSimilarity import CosineSimilarity
from apps.util.cfra.similarity.UserSimilarity import UserSimilarity
class UserCF(object):
def __init__(self):
pass
# 推荐方法
def recommend(self, dataModel, cUserid):
print("基于用户的协同过滤推荐算法开始")
# 获取用户id列表
userIDsList = dataModel.userIDsList
if len(userIDsList) == 0:
print("\n暂无评分数据！")
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return None
# 升序排列
userIDsList = sorted(userIDsList, reverse=False)
print("用户数量：%d" % len(userIDsList))
# 输出用户id列表
dataModel.printUserIds(userIDsList)
# 获取项目id列表
itemIDsList = dataModel.itemIDsList
# 降序排列
itemIDsList = sorted(itemIDsList, reverse=False)
print("\n项目数量：%d" % len(itemIDsList))
# 输出项目id列表
dataModel.printItemIds(itemIDsList)
# 打印用户项目喜好矩阵
dataModel.printUserItemPrefMatrix(userIDsList,dataModel.userItemPrefMatrixDic)
# 判断当前用户是否有评分数据
if cUserid not in dataModel.userItemPrefMatrixDic.keys():
print("\n当前用户 %s 暂无评分数据！" % cUserid)
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return None
# 实例化余弦相似度算法
cosineSimilarity = CosineSimilarity()
# 实例化用户相似度
userSimilarity = UserSimilarity()
# 计算目标用户与其他用户的相似度
userSimilarityDic = userSimilarity.getUserSimilaritys(cUserid, cosineSimilarity, dataModel)
# 先根据用户id升序
userSimilarityDicTemp = sorted(userSimilarityDic.items(), key=operator.itemgetter(0), reverse=False)
print("\n用户：%-5s与其他用户的相似度为：" % cUserid)
# 输出目标用户的相似度
userSimilarity.printUserSimilaritys(userSimilarityDicTemp)
# 实例化用户邻居对象
userNeighborhood = UserNeighborhood()
# 获取目标用户的最近邻居
kNUserNeighborhood = userNeighborhood.getKUserNeighborhoods(userSimilarityDic)
print("\n用户：%-5s的前%d个最近邻居为：" % (cUserid, Constant.knn))
# 输出目标用户的最近邻居
userNeighborhood.printKUserNeighborhoods(kNUserNeighborhood)
# 实例化用户推荐对象
userRecommender = UserRecommender()
# 推荐
recommenderItemFinalDic = userRecommender.getUserRecommender(cUserid, dict(kNUserNeighborhood), dataModel)
print("\n用户：%-5s的前%d个推荐项目为：" % (cUserid, Constant.cfCount))
recommenderItemFinalDic = sorted(recommenderItemFinalDic.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
recommenderItemFinalDic = recommenderItemFinalDic[0:Constant.cfCount]
# 打印预测评分
userRecommender.printPref(recommenderItemFinalDic)
print("\n基于用户的协同过滤推荐算法结束")
return recommenderItemFinalDic
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