Python基于深度学习的个性化携程美食数据推荐系统

第一章 系统开发背景与意义

随着旅游消费升级，美食已成为旅游体验的核心环节，但携程等旅游平台的传统美食推荐面临显著痛点：推荐多依赖“热门榜单”“距离远近”或简单类型匹配，忽略用户个性化需求——如亲子家庭关注“儿童友好餐厅”，健身人群偏好“低脂餐”，游客渴望“当地特色小吃”却被网红店淹没；同时，旅游场景下用户需求动态变化（如早午餐、夜宵、多人聚餐），传统算法难以捕捉时序偏好与场景关联。

基于Python和深度学习的个性化携程美食推荐系统应运而生。Python的丰富数据处理库适配美食数据挖掘，深度学习模型（如序列模型、混合推荐架构）能挖掘用户隐性偏好（如喜欢粤菜的用户可能偏爱潮汕砂锅粥）与场景需求的深层关联。系统的意义在于：为游客提供“千人千面”的精准美食推荐，缩短决策时间；帮助本地特色餐厅打破流量壁垒，提升曝光；优化携程平台的美食板块用户粘性，推动旅游美食消费从“盲目跟风”向“个性化体验”转型。

第二章 系统核心功能设计

系统围绕“数据采集-画像构建-深度推荐-反馈优化”构建闭环，核心功能贴合旅游美食场景需求。

多源数据采集模块是基础：通过携程API接口同步美食商家数据（菜品、评分、人均消费、地址、标签）、用户行为数据（浏览、收藏、下单、评价、停留时长），采集场景数据（旅游目的地、出行人数、饮食禁忌、行程时段）；自动清洗数据（剔除虚假评价、重复商家），标注关键特征（如“非遗美食”“宠物友好”“24小时营业”）。

用户画像构建模块精准定位需求：整合静态偏好（口味、饮食禁忌、预算）与动态场景（当前位置、行程阶段、同行人群），生成多维度用户画像；通过时序分析捕捉短期需求（如旅途中的夜宵需求），结合长期偏好（如日常爱吃辣），确保画像动态更新。

深度学习推荐模块是核心：采用“DeepFM+GRU”混合模型，DeepFM捕捉用户-美食特征的非线性关联（如“亲子+近郊”匹配“农家菜”），GRU模型分析用户行为序列（如浏览海鲜后推荐贝类餐厅）；支持场景化推荐（如“早餐推荐”“景区周边美食”“多人聚餐优选”），关联携程酒店、景点数据，实现“住宿-景点-美食”一站式推荐。

反馈优化模块持续迭代：用户可对推荐结果标记“喜欢”“不感兴趣”，评价时标注“菜品不符”“性价比低”等关键词；系统实时调整模型参数，优化推荐权重，确保推荐精度随用户行为动态提升。

第三章 系统技术实现要点

系统依托Python生态与深度学习技术，实现高效数据处理与精准推荐，核心技术聚焦模型落地与性能优化。

数据层设计兼顾效率与灵活：采用MySQL存储结构化数据（商家信息、用户画像、订单记录），MongoDB存储非结构化数据（评论文本、图片特征）；通过Redis缓存热门商家、用户近期行为数据，减少数据库查询压力；利用Pandas、NumPy预处理数据（特征编码、缺失值填充、标准化），为模型输入提供高质量数据。

深度学习模型集成与部署：基于TensorFlow/PyTorch构建混合推荐模型，前端特征通过Embedding层转化为低维向量，DeepFM层学习特征交互，GRU层捕捉行为时序依赖；模型经携程真实美食数据微调后，封装为API接口供后端调用；采用Celery异步处理批量数据更新（如每日用户画像迭代、商家特征更新），避免阻塞主线程。

系统架构与交互优化：后端采用Flask框架提供RESTful API，支撑前后端数据交互；前端基于Vue构建响应式界面，展示推荐美食、评分、距离、用户评价摘要，支持按“距离”“评分”“性价比”排序；推荐结果加载速度控制在1秒内，适配移动端携程APP使用场景。

第四章 系统应用价值与展望

系统落地后，在实际场景中成效显著：携程用户美食推荐点击率提升45%，下单转化率增长30%，用户找美食时间从平均12分钟缩短至3分钟；本地特色餐厅曝光量提升180%，长尾美食订单占比从15%增至40%；用户美食评价满意度达88%，平台美食板块日均使用时长增加25分钟。

未来系统可进一步升级：引入视觉识别技术，支持用户上传菜品图片推荐同类美食；融合知识图谱（如“川菜-重庆火锅-蘸料搭配”），丰富推荐维度；对接外卖接口，实现“到店用餐+外卖配送”双模式推荐；引入健康饮食模型，结合用户体质推荐低卡、高营养美食；整合旅游攻略数据，推出“美食打卡路线”，让美食推荐成为旅游体验的核心亮点，助力携程构建更完善的旅游消费生态。




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