毕业设计题目：基于ChatGML的食谱推荐系统

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。