在技术实现层面，该系统采用了餐厅信息进行智能分类与推荐，同时结合了Python、HTML、CSS、JavaScript等前端技术和MySQL数据库后端支持，确保了系统的稳定与高效运行。通过使用先进的django框架，系统实现了前后端的无缝连接与高效交互，为用户提供了流畅的使用体验。
随着人工智能技术的不断成熟，餐厅推荐系统正逐渐成为餐厅推荐管理领域的重要组成部分。本文提出的餐厅推荐管理系统不仅为用户提供了更加高效、准确的信息智能化服务，还针对传统管理方式进行了重要改进，实现了餐厅推荐管理的智能化与自动化。通过对系统的实现与应用，本文展示了餐厅推荐系统应具备的先进特点与强大功能，为餐厅推荐管理系统的研究与应用提供了有益的参考与借鉴。本次设计的餐厅推荐采用的是用户基础型协同过滤算法。这一算法的核心在于通过识别用户之间相似的喜好来进行推荐，其核心理念与古语“人以群分，物以类聚”不谋而合。人们倾向于与志趣相投的人交往，基于这一人性特点，我们可以逆向推断：喜好相近的人所偏爱的物品，很可能也会受到某一用户的青睐。用户基础型协同过滤算法正是运用了这一原理：当需要为用户A推荐菜品时，系统会优先查找与用户A兴趣相似的用户B，接着分析用户B喜欢但用户A尚未尝试的菜品，并预测用户A对这些菜品的喜好程度。最终，系统会从这些候选项中挑选出用户A可能最喜欢的菜品进行推荐
关键词：餐厅推荐管理系统；django框架；Python语言；
目录
第1章  序言 1
1.1选题背景及意义 1
1.2国内外研究状况 2
1.3设计目的 2
1.4文章的内容结构安排 3
第2章 相关理论技术介绍 4
2.1 Python语言简介 5
2.2 django框架 5
2.3MySQL数据库 6
第3章  系统需求分析 9
3.1 可行性分析 10
3.1.1 网站技术可行性分析 12
3.1.2网络经济可行性分析 14
3.1.3网络运行可行性分析 16
3.2 非功能性需求分析 18
3.3系统用例图 20
3.4 系统流程图 21
第4章  系统设计 22
4.1系统总体架构 25
4.1.1数据库逻辑结构设计 26
4.1.2系统数据表设计 27
第5章 系统实现 30
5.1前台用户模块实现 31
5.2后台管理员模块实现 33
5.3后台餐厅模块实现 33
第6章  系统测试 35
6.1测试的意义 36
6.2测试方法 37
结束语 38
参考文献 39
致谢 40