官方接单发单平台上线!有接单发单需求的请直接发布需求,或注册接单!点击此处查看详情!

基于ChatGML的食谱推荐系统设计与实践毕业设计

时间:2024-03-01 浏览:128 分类:其他代写代做

91代做网-专注各种程序代做

包括但不限于:各类毕设课设、作业辅导、代码答疑、报告论文、商业程序开发、论文复现和小程序开发等。

也欢迎各行业程序员加入我们,具体请联系客服详聊:QQ号:,微信号:,接单Q群:

毕业设计题目:基于ChatGML食谱推荐系统

系统功能具体要求如下:
1)数据收集和预处理
收集和整理包含食谱信息的数据集,并进行数据清洗和预处理,以准备用于训练和建模。

2)模型训练与优化
使用ChatGML技术生成具有一定上下文和连贯性的食谱推荐。

3)用户需求分析
分析用户的口味偏好、营养需求以及其他个性化因素,以便为用户提供个性化的推荐。

4)用户界面设计与开发
设计和开发用户有好的界面,使用户能够输入个人需求、浏览推荐食谱,并与系统进行交互。


二、主要技术指标
1.功能指标
主要实现用户的注册、登录、查看、搜索、后台等功能,以及根据系统收集后的数据运用ChatGML技术为用户提供适宜的食谱,通过后台管理模块可以实现对用户、食谱的管理等功能。

2.性能指标
食谱推荐系统的性能指标是评估系统效果和用户满意度的关键标准。包括:
1)准确性指标:精确度(推荐的食谱中,用户实际喜欢的比例)、召回率(用户实际喜欢的食谱中,系统成功推荐的比例);
2)响应时间指标:用户请求推荐时系统的响应速度较高,做到快速响应提高用户体验;
3)时效性:用户可能对新鲜出炉的食谱更感兴趣,因此系统需要及时更新和发布新的食谱推荐。
3.安全性指标
1)用户认证:使用密码策略,确保用户设置强密码,包括字母、数字和特殊字符的组合,以减少潜在的风险。
2)数据加密:使用数据库加密,对存储在数据库中的用户数据进行加密,确保数据的安全性。


基于ChatGML技术的食谱推荐系统的高级架构设计概述:

数据收集和预处理:

收集包含食谱信息的数据集,包括菜谱名称、食材、烹饪步骤等信息。

进行数据清洗和预处理,包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。

模型训练与优化:

使用ChatGML技术训练生成具有上下文和连贯性的食谱推荐模型。

优化模型参数,提高模型的准确性和推荐效果。

用户需求分析:

分析用户口味偏好、营养需求等个性化因素,可以采用用户行为分析、问卷调查等方法来获取数据。

结合用户数据和ChatGML生成的食谱推荐,为用户提供个性化推荐服务。

用户界面设计与开发:

设计用户友好的界面,包括注册、登录、查看、搜索功能,以及个性化食谱推荐展示。

实现用户与系统的交互,包括输入个人需求、浏览推荐食谱等功能。

性能指标:

准确性指标:评估推荐食谱的精确度和召回率,优化推荐算法提高用户满意度。

响应时间指标:优化系统架构和算法,确保系统快速响应用户请求。

时效性:定期更新推荐食谱,跟踪用户偏好变化,及时更新系统推荐内容。

安全性指标:

用户认证:实施密码策略,提供强密码要求,保护用户账户安全。

数据加密:使用数据库加密技术保护用户数据隐私,确保数据在存储和传输过程中的安全性。


客服