商城网站前台html域名解析后怎么建网站

商城网站前台html,域名解析后怎么建网站,洛阳市做网站贴吧,湛江专业雷剧视频#x1f496;#x1f496;作者#xff1a;计算机毕业设计小明哥 #x1f499;#x1f499;个人简介#xff1a;曾长期从事计算机专业培训教学#xff0c;本人也热爱上课教学#xff0c;语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等#xff0c;开发项目包…作者计算机毕业设计小明哥个人简介曾长期从事计算机专业培训教学本人也热爱上课教学语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法也喜欢交流技术大家有技术代码这一块的问题可以问我想说的话感谢大家的关注与支持大数据实战项目网站实战项目安卓/小程序实战项目深度学习实战项目文末获取源码文章目录文末获取源码餐厅推荐系统-系统功能餐厅推荐系统-技术选型餐厅推荐系统-背景意义餐厅推荐系统-演示视频餐厅推荐系统-演示图片餐厅推荐系统-代码展示餐厅推荐系统-结语餐厅推荐系统-系统功能本系统设计并实现了一个基于B/S架构的个性化餐厅推荐系统旨在为用户提供精准、便捷的餐饮选择服务。系统后端核心采用Python语言进行开发并运用了成熟的Django框架来构建高效、稳定的业务逻辑层与数据交互接口。前端界面则基于Vue.js框架结合ElementUI组件库进行开发为用户呈现出美观、直观且响应式的操作体验。数据存储方面系统选用关系型数据库MySQL来持久化存储用户信息、餐厅详情、用户评分与评论等关键数据。系统的核心功能模块包括用户管理模块支持用户的注册、登录与个人信息维护餐厅信息管理模块允许管理员对餐厅数据进行增删改查操作用户交互模块提供用户浏览餐厅、搜索餐厅、发表评分与评论的功能以及最为关键的智能推荐模块该模块通过分析用户的历史行为数据与偏好运用协同过滤等推荐算法为每位用户动态生成个性化的餐厅推荐列表从而有效解决用户在面对海量餐饮信息时的选择困难问题提升用户的就餐决策效率与满意度。餐厅推荐系统-技术选型开发语言JavaPython两个版本都支持后端框架Spring Boot(SpringSpringMVCMybatis)Django两个版本都支持前端VueElementUIHTML数据库MySQL系统架构B/S开发工具IDEAJava的或者PyCharmPython的餐厅推荐系统-背景意义选题背景随着互联网技术的飞速发展和城市化进程的加快餐饮行业呈现出前所未有的繁荣景象。消费者在选择就餐地点时不再仅仅满足于解决温饱问题而是更加追求个性化的口味体验、优质的服务以及独特的就餐环境。然而信息的爆炸式增长也带来了“信息过载”的困扰用户在面对海量的餐厅信息时往往需要花费大量的时间和精力进行筛选和比较决策成本显著提高。传统的点评网站或美食应用虽然提供了丰富的餐厅列表和用户评价但其推荐方式大多基于热度、销量或简单的关键词匹配难以真正满足每个用户独特且动态变化的口味偏好。因此如何利用先进的技术手段从海量数据中挖掘出用户的潜在兴趣并为其提供精准、个性化的餐厅推荐成为了一个具有现实意义和应用价值的研究课题。本课题正是在这样的背景下提出的旨在通过构建一个智能化的餐厅推荐系统为用户提供更加高效、贴心的餐饮决策支持。选题意义本课题的研究与实现具有多方面的实际意义。对于用户而言该系统能够显著改善其就餐体验。通过智能推荐算法系统可以过滤掉大量无关信息直接将符合用户口味偏好、消费习惯和地理位置的餐厅推送至用户面前极大地降低了用户的选择成本和时间消耗帮助用户发现更多潜在的优质餐厅提升了就餐的满意度和探索的乐趣。对于开发者而言完成此项目是一次全面的软件工程实践。它不仅涉及到了Web开发的前后端技术栈如Django框架、Vue.js、MySQL数据库的应用更重要的是它深入到了推荐算法这一核心人工智能领域要求开发者理解并实现如协同过滤等经典算法处理用户行为数据并最终将算法模型集成到实际的Web应用中。这整个过程锻炼了开发者在数据分析、算法设计、系统架构和项目管理等方面的综合能力为未来从事相关技术工作奠定了坚实的基础。虽然作为一个毕业设计项目其规模和影响力有限但它完整地展示了一个数据驱动型应用的开发流程体现了将理论知识转化为实际应用的价值。餐厅推荐系统-演示视频餐厅推荐系统-演示视频餐厅推荐系统-演示图片餐厅推荐系统-代码展示importosimportdjangofromdjango.httpimportJsonResponsefromdjango.contrib.auth.modelsimportUserfromdjango.dbimporttransactionfrompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.recommendationimportALSfrompyspark.ml.evaluationimportRegressionEvaluatorfrom.modelsimportRestaurant,Rating# 核心功能1: 用户注册逻辑defregister_user(request):ifrequest.methodPOST:usernamerequest.POST.get(username)passwordrequest.POST.get(password)emailrequest.POST.get(email)ifnotusernameornotpasswordornotemail:returnJsonResponse({status:error,message:所有字段都必须填写})ifUser.objects.filter(usernameusername).exists():returnJsonResponse({status:error,message:用户名已存在})ifUser.objects.filter(emailemail).exists():returnJsonResponse({status:error,message:邮箱已被注册})try:userUser.objects.create_user(usernameusername,passwordpassword,emailemail)returnJsonResponse({status:success,message:注册成功,user_id:user.id})exceptExceptionase:returnJsonResponse({status:error,message:f注册失败:{str(e)}})returnJsonResponse({status:error,message:无效的请求方法})# 核心功能2: 基于Spark的协同过滤推荐算法defgenerate_recommendations(user_id):os.environ[PYSPARK_PYTHON]/usr/bin/python3sparkSparkSession.builder \.appName(RestaurantRecommender)\.config(spark.driver.host,localhost)\.getOrCreate()try:ratings_data[(r.user.id,r.restaurant.id,float(r.score))forrinRating.objects.all()]ifnotratings_data:return[]columns[userId,restaurantId,rating]dfspark.createDataFrame(ratings_data,columns)(training,test)df.randomSplit([0.8,0.2])alsALS(maxIter5,regParam0.01,userColuserId,itemColrestaurantId,ratingColrating,coldStartStrategydrop)modelals.fit(training)user_dfspark.createDataFrame([(int(user_id),)],[userId])recommendationsmodel.recommendForUserSubset(user_df,10)recs_listrecommendations.select(recommendations).collect()[0][recommendations]recommended_restaurant_ids[row[restaurantId]forrowinrecs_list]recommended_restaurantsRestaurant.objects.filter(id__inrecommended_restaurant_ids)returnlist(recommended_restaurants.values(id,name,cuisine_type,address))exceptExceptionase:print(fSpark推荐过程中发生错误:{e})return[]finally:spark.stop()# 核心功能3: 用户评分提交逻辑transaction.atomicdefsubmit_rating(request):ifrequest.methodPOSTandrequest.user.is_authenticated:user_idrequest.user.idrestaurant_idrequest.POST.get(restaurant_id)scorerequest.POST.get(score)commentrequest.POST.get(comment,)ifnotrestaurant_idornotscore:returnJsonResponse({status:error,message:餐厅ID和评分不能为空})try:restaurantRestaurant.objects.get(idrestaurant_id)rating,createdRating.objects.update_or_create(user_iduser_id,restaurantrestaurant,defaults{score:score,comment:comment})action创建ifcreatedelse更新# 此处可以添加一个异步任务来触发推荐模型的重新训练以保持推荐结果的实时性# from .tasks import retrain_recommendation_model# retrain_recommendation_model.delay()returnJsonResponse({status:success,message:f评分{action}成功})exceptRestaurant.DoesNotExist:returnJsonResponse({status:error,message:餐厅不存在})exceptExceptionase:returnJsonResponse({status:error,message:f提交失败:{str(e)}})returnJsonResponse({status:error,message:用户未登录或请求无效})餐厅推荐系统-结语大数据实战项目网站实战项目安卓/小程序实战项目深度学习实战项目如果大家有任何疑虑欢迎在下方位置详细交流也可以在主页联系我。