计算机毕业设计：基于Python的美食数据分析评价预测系统 Django框架 LSTM Hadoop Spark Hive 可视化 大数据 食品 食物（建议收藏）✅

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深度学习模型用户输入均价、美食类型、口味评分等条件后输出星级预测结果。平台支持用户注册登录与数据中心管理为餐饮行业提供数据驱动的决策支持。2、项目界面1首页–数据概况该页面是美食数据分析可视化系统的首页展示top10餐厅价格与评分分析、总体美食类型分布、城市均价分析同时呈现最高价格、最多评论、最贵餐厅、最多类型等核心统计指标还具备数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。2美食类型分析该页面是美食数据分析可视化系统的类型分析页展示总体美食类型三大评分趋势、具体餐类占比分布以及类型热度评论量统计同时具备数据总览、价格分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。3美食价格分析该页面是美食数据分析可视化系统的价格分析页展示城市价格最大值分布、不同美食类型的价格平均值对比以及价格区间占比情况同时具备数据总览、类型分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。4美食评价分析该页面是美食数据分析可视化系统的评价分析页展示餐厅星级分布情况和各城市综合三大评分分布同时具备数据总览、类型分析、价格分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。5美食地区分析该页面是美食数据分析可视化系统的地区分析页支持条件查询功能可展示城市价格分布地图与地区餐饮热度统计同时具备数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、美食词云图及评价预测等功能模块。6美食词云图分析该页面是美食数据分析可视化系统的美食词云图页以词云形式直观展示各类美食类型的出现频次直观呈现热门美食品类分布同时具备数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、地区分析及评价预测等功能模块。7美食数据中心该页面是美食数据分析可视化系统的数据总览页支持条件搜索功能以列表形式展示餐厅的城市、店铺、餐类、地址、评论、星级、均价及各类评分等详细信息同时具备类型分析、价格分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。8评价预测----- LSTM 预测算法模型该页面是美食数据分析可视化系统的评价预测页支持输入均价、美食类型、口味评分、环境评分、服务评分等预测条件点击查询后可直观展示对应的星级评价预测结果同时具备数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、地区分析及美食词云图等功能模块。9注册登录该页面是美食数据分析可视化系统的登录页提供用户名和密码输入框设有记住我选项与登录按钮同时提供注册账号的跳转入口完成身份验证后可进入系统使用数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块。10数据采集该页面是美食数据分析可视化系统的爬虫数据采集界面可编写并运行Python爬虫代码从大众点评等平台抓取餐厅的城市、店铺、餐类、地址、评论、星级、均价等数据并支持将采集到的数据保存为CSV文件为后续的数据分析可视化与评价预测提供原始数据支撑。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建大数据处理依托 Hadoop 分布式存储、Spark 计算框架与 Hive 数据仓库数据库选用 MySQL。数据采集使用 selenium 爬虫技术抓取大众点评餐厅信息可视化部分通过 Echarts 图表库实现多种图形渲染预测模块基于深度学习 TensorFlow 与 Keras 构建 LSTM 模型进行星级评价预测。二、功能模块详细介绍· 首页数据概况模块作为系统首页展示 top10 餐厅价格与评分分析、总体美食类型分布、城市均价分析同时呈现最高价格、最多评论、最贵餐厅、最多类型等核心统计指标提供数据总览、类型分析、价格分析、评价分析、地区分析、美食词云图及评价预测等功能模块入口。· 美食类型分析模块展示总体美食类型三大评分趋势、具体餐类占比分布以及类型热度评论量统计通过图表直观呈现不同美食类型的用户评分与关注度差异。· 美食价格分析模块展示城市价格最大值分布、不同美食类型的价格平均值对比以及价格区间占比情况帮助用户了解各地餐饮消费水平与价格结构。· 美食评价分析模块展示餐厅星级分布情况和各城市综合三大评分分布通过可视化图表呈现用户评价的集中趋势与地域差异。· 美食地区分析模块支持条件查询功能展示城市价格分布地图与地区餐饮热度统计直观呈现不同地区的餐饮市场活跃度与价格水平。· 美食词云图分析模块以词云形式直观展示各类美食类型的出现频次呈现热门美食品类分布帮助用户快速把握市场热点。· 美食数据中心模块支持条件搜索功能以列表形式展示餐厅的城市、店铺、餐类、地址、评论、星级、均价及各类评分等详细信息实现数据集中管理与检索。· 评价预测模块基于 LSTM 深度学习模型用户输入均价、美食类型、口味评分、环境评分、服务评分等预测条件后系统输出对应的星级评价预测结果为商家提供经营决策参考。· 注册登录模块提供用户名和密码输入框设有记住我选项与登录按钮同时提供注册账号的跳转入口完成身份验证后可访问系统各项功能模块。· 数据采集模块提供爬虫数据采集界面支持编写并运行 Python 爬虫代码从大众点评等平台抓取餐厅的城市、店铺、餐类、地址、评论、星级、均价等数据并可保存为 CSV 文件为后续分析与预测提供原始数据支撑。三、项目总结本系统基于 Python 与 Django 框架开发整合 Hadoop、Spark、Hive 大数据技术构建美食数据分析与评价预测平台。系统通过 selenium 爬虫从大众点评抓取餐厅城市、店铺、餐类、地址、评论、星级、均价等数据经清洗后存储于 MySQL 数据库及 Hive 数据仓库。前端借助 Echarts 实现数据概况、类型分布、价格区间、地区热度、评价趋势及词云图等多维度可视化分析。评价预测模块采用 TensorFlow 与 Keras 构建 LSTM 深度学习模型用户输入均价、美食类型、口味评分等条件后输出星级预测结果。平台支持用户注册登录与数据中心管理为餐饮行业提供数据驱动的决策支持。4、核心代码#coding:utf8#导包frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportmonotonically_increasing_idfrompyspark.sql.typesimportStructType,StructField,IntegerType,StringType,FloatTypefrompyspark.sql.functionsimportcount,mean,col,sum,when,max,min,avgfrompyspark.sqlimportfunctionsasFif__name____main__:#构建sparkSparkSession.builder.appName(sparkSQL).master(local[*]).\ config(spark.sql.shuffle.partitions,2).\ config(spark.sql.warehouse.dir,hdfs://node1:8020/user/hive/warehouse).\ config(hive.metastore.uris,thrift://node1:9083).\ enableHiveSupport().\ getOrCreate()scspark.sparkContext#读取fooddataspark.read.table(fooddata)#需求一 价格TOP10评分top_ten_pricefooddata.orderBy(fooddata.avgPrice.desc()).limit(10)result1top_ten_price.select(title,start,avgPrice)dfresult1.toPandas()# print(df)# sqlresult1.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxPriceTop).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result1.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxPriceTop,parquet)spark.sql(select * from maxPriceTop).show()#需求二 totalTyperesult2fooddata.groupby(totalType).count()# sqlresult2.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result2.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeCount,parquet)spark.sql(select * from typeCount).show()#需求三 城市均价reuslt3fooddata.groupby(city).agg(F.avg(avgPrice).alias(averagePrice))# sqlreuslt3.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,cityAvg).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt3.write.mode(overwrite).saveAsTable(cityAvg,parquet)spark.sql(select * from cityAvg).show()#类型分析result4fooddata.groupby(totalType).agg(avg(totalComment).alias(commentAvg))# sqlresult4.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeComment).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result4.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeComment,parquet)spark.sql(select * from typeComment).show()#需求五result5fooddata.groupby(totalType).agg(avg(tasterate).alias(avgTasterate),avg(envsrate).alias(avgEnvsrate),avg(serverate).alias(avgServerate),)# sqlresult5.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typeRate).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result5.write.mode(overwrite).saveAsTable(typeRate,parquet)spark.sql(select * from typeRate).show()#需求6 精确类型result6fooddata.groupby(type).count()# sqlresult6.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,specificType).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result6.write.mode(overwrite).saveAsTable(specificType,parquet)spark.sql(select * from specificType).show()#需求七 价格分析reuslt7fooddata.groupby(city).agg(max(avgPrice).alias(maxAvgPrice))# sqlreuslt7.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,maxPriceCity).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt7.write.mode(overwrite).saveAsTable(maxPriceCity,parquet)spark.sql(select * from maxPriceCity).show()#需求八 价格分类fooddata_with_categoryfooddata.withColumn(prcieCategory,when(col(avgPrice).between(0,15),0-15元).when(col(avgPrice).between(15,50),15-50元).when(col(avgPrice).between(50,100),50-100元).when(col(avgPrice).between(100,200),100-200元).when(col(avgPrice).between(200,500),200-500元).otherwise(500以上))reuslt8fooddata_with_category.groupby(prcieCategory).count()# sqlreuslt8.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,categoryPrice).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt8.write.mode(overwrite).saveAsTable(categoryPrice,parquet)spark.sql(select * from categoryPrice).show()# 类型均价reuslt9fooddata.groupby(totalType).agg(avg(avgPrice).alias(allAvgPrice))# sqlreuslt9.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,typePrice).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt9.write.mode(overwrite).saveAsTable(typePrice,parquet)spark.sql(select * from typePrice).show()#需求十 星级分布result10fooddata.groupby(start).count()# sqlresult10.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,startCount).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result10.write.mode(overwrite).saveAsTable(startCount,parquet)spark.sql(select * from startCount).show()#需求十一fooddata_with_mixratefooddata.withColumn(mixrate,col(tasterate)col(envsrate)col(serverate))reuslt11fooddata_with_mixrate.groupby(city).agg(avg(mixrate).alias(avgMixrate))# sqlreuslt11.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mixrateAvg).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt11.write.mode(overwrite).saveAsTable(mixrateAvg,parquet)spark.sql(select * from mixrateAvg).show()# 价格最大最小result12fooddata.groupby(city).agg(max(avgPrice).alias(maxAvfPrice),avg(avgPrice).alias(avgAvfPrice),min(avgPrice).alias(minAvfPrice),)# sqlresult12.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,mamCity).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()result12.write.mode(overwrite).saveAsTable(mamCity,parquet)spark.sql(select * from mamCity).show()#需求十三total_comments_dffooddata.groupby(address).agg(sum(totalComment).alias(sumTotalComment))reuslt13total_comments_df.orderBy(col(sumTotalComment).desc()).limit(10)# sqlreuslt13.write.mode(overwrite).\format(jdbc).\ option(url,jdbc:mysql://node1:3306/bigdata?useSSLfalseuseUnicodetruecharsetutf8).\ option(dbtable,hotAddress).\ option(user,root).\ option(password,root).\ option(encoding,utf-8).\ save()reuslt13.write.mode(overwrite).saveAsTable(hotAddress,parquet)spark.sql(select * from hotAddress).show()5、源码获取方式