基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统（Hadoop+Python）+毕业论文+指导搭建视频
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技术栈：python3.8+hadoop+django+spider+mysql+vue
基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统采用B/S开发模式，前端运用Vue.js实现用户界面的交互设计，后端通过Python结合Django框架搭建服务器。借助爬虫技术获取丰富的美食相关数据，并利用LSTM算法对数据进行深度分析和处理，以实现精准的个性化美食推荐。同时，系统还具备管理员对用户信息、美食信息、价格预测以及美食论坛等功能的全面管理能力，方便对系统进行维护和运营。
管理员成功登录个性化携程美食数据推荐系统后，可以访问用户、美食信息、价格预测、举报记录、论坛分类、美食论坛等多个功能模块进行细致的操作与管理
当访客浏览至系统的网址时，首先映入眼帘的便是首页界面。在这个页面上，访客可以清晰地看到个性化携程美食数据推荐系统的导航栏，其中包括美食信息、美食论坛、美食资讯等多个板块。
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