基于Python的美食杰美食网数据采集与分析

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言...............................................................................................................................1

1.1毕业设计背景....................................................................................................1

1.2开发环境与工具................................................................................................2

1.2.1Python简介............................................................................................2

1.2.2MySQL简介..............................................................................................2

1.2.3Jupyternotebook简介........................................................................3

1.2.4Python第三方库简介............................................................................4

2需求分析.......................................................................................................................4

2.1可行性需求分析................................................................................................4

2.2采集目标功能分析............................................................................................5

2.3关键技术分析....................................................................................................5

2.3.1网络爬虫技术.........................................................................................5

2.3.2文件存取技术.........................................................................................6

2.3.3可视化技术.............................................................................................7

3数据采集.......................................................................................................................7

3.1采集页面分析....................................................................................................7

3.2字段分析............................................................................................................9

3.3编程实现............................................................................................................9

4数据清洗与处理.........................................................................................................11

4.1数据清洗..........................................................................................................12

4.2数据储存..........................................................................................................13

4.3编程实现..........................................................................................................13

5数据统计与分析.........................................................................................................14

5.1数据准备..........................................................................................................14

5.2数据展示..........................................................................................................15

5.2.1依据菜谱工艺进行统计与分析...........................................................15

5.2.2依据菜谱难度进行统计与分析...........................................................16

I

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5.2.3依据菜谱收藏数进行统计与分析.......................................................17

5.3综述..................................................................................................................17

6小结.............................................................................................................................18

参考资料.........................................................................................................................20

II

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基于Python的美食杰美食网数据采集与分析

1引言

时光如梭，随着科技的不断进步和发展，世界未有之大变局。在当前社会

背景下，我国的科技也正在不断地发展，科技全球化是必然的趋势，所以我们

年轻一代更应该抓住这次机会和时机。互联网时代的到来让人们的吃穿住行得

到了更多的信息来源渠道，而这些产生的数据也给我们这些技术工作者提供了

大量的数据渠道，让我们获得更便利的数据学习、开发、采集以及应用渠道。

在当前经济蓬勃发展的背景下，随着国民经济水平的提高，人们对吃穿住

行的重视，从而产生的大量的数据，这些数据等待着被开发的大量价值。计算

机行业的发展，也使得许多新的语言的被推上热门，首当其冲的就有python，

它通常被认为是最好的编程语言，因为它非常平易近人。它是一种快速、易于

使用且易于部署的编程语言，广泛用于开发可扩展的Web应用程序。我们刚好

在新时代信息化的浪口，以及漫天信息化、大量IT行业的涌入，将计算机行业

推入浪潮，使得大量IT工作者的加入，利用便利的开发条件和大量信息里的价

值待开发，使得大数据技术与应用成为当前计算机信息领域的一个比较受欢迎

的行业分支，也正因如此，大数据技术与应用也会发展的越来越好。

1.1毕业设计背景

中华上下五千年，中华文化，博大精深，中国的美食数不尽数，不同的季

节有不同的美食，每个地域也有每个地域的美食，每个省的美食也各有特色，

美食文化各自都不尽相同。在我国，人口基数大，地域宽广，美食爱好也是不

尽相同的。

国民经济水平的提高，人们对吃得到了更多的重视。我们将菜系分为川菜、

粤菜、东北菜、湘菜、鲁菜、浙菜、湖北菜和清真菜。

我的毕业设计是对美食杰网站菜系中的东北菜菜系数据进行爬取采集，将

采集下来的数据，进行数据的可视化，可以让浏览者直观的了解到这八大菜系

之—的东北菜系中的工艺、难度以及浏览者收藏量等等。当为了吃什么美食而

烦恼时，只要通过此数据分析，就可以很好的解决这个问题。

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1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python，读作['paɪθɑn]，翻译成汉语是蟒蛇的意思，并且Python的logo

也是两条缠绕在一起的蟒蛇的样子，然而Python语言和蟒蛇实际上并没有多大

的关系，1989年圣诞节期间，荷兰的吉多*范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间

创造了Python，作为ABC语言的一种继承。在2002年，python出现了pthon2.x

系列，直至2008年python又发展成为了python3.x系列。

Python在1991年第一个版本公开问世后，并没有掀起太大的波澜,在21世

纪初Google在大量的项目业务上大规模的开始应用Python,Python也因此走

进大众的视野,从而促使Python的发展。Python的应用方向包括：常规软件开

发、科学计算、自动化运维、云计算、WEB开发、网络爬虫、数据分析以及人工

智能等。并且Python是一种非常有效的语言，比用Python编写的许多其他语

言包含更少的代码量。Python语法还可以帮助编程者创建干净的代码。它比用

Python以外的其他语言编写的代码更容易阅读、调试、扩展。简单易学的特点

也成为很多小白选择编程语言的第一首选。

虽然python的优点有很多，但是任何编程语言都会有或多或少的缺点，

python也不会例外。Python发布于30多年前，但直到最近几年，它才比除Java

和C之外的其他语言更受欢迎。不幸的是，这种流行暴露了Python的缺点。最

明显和已知的缺点是计算能力、数据打包和可执行文件的创建以及项目。

在如今的技术潮流趋势下Python是人工智能中非常流行的语言，虽然它仍

然有缺点，但这些特点无法阻止python这门编程语言快速发展。因为它的简洁

性、易读性、可扩展性和可维护性，一种多用途编程语言和大量的应用和涉及

领域等特点，所以python的未来前景十分乐观。随着人工智能、机器学习和大

数据分析技术的发展，python将会得到更多的应用，而且未来可能更加的广泛。

1.2.2MySQL简介

开放源代码数据库只是一个带有源代码的公共数据库。用户可以自由阅读、

编辑和扩展软件。对于大多数人来说，最有趣的特性是可以在任何地方、任何

时间使用任何硬件运行。源代码是所有程序员都可以根据需要使用的公共资源。

随着时间的推移，开源数据库在低端应用程序中变得流行，并占据了相当大的

市场份额。开源数据库具有使用免费、配置简单、稳定性好、性能优异等特点。

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许多新的数据库都是从开源项目开始的。数十家新公司发布了基于开源社

区许可证的新数据库。他们中的大多数人还试图通过销售支持和其他独家功能

获得支持。其中一些开源项目基于以前的版本。MariaDB是MySQL的一个分支，

由MySQL的创始人之一MontyVidenius创建。MySQLOracle发布后，新版本开

始了。第一个版本从源代码库开始，但最新版本增加了一些功能，以加快处理

大型数据集。SQL语法的许多基本功能和基本部分是相同的，因此许多开发人员

可以在它们之间自由切换。这种差异在未来可能会扩大。例如，MariaDB增加了

与Cassandra、TokuDB和Sphinx等流行数据库的集成。

MySQL数据库是开源数据库的代表。MySQL是目前最流行的开源数据库。它

是一个完全基于Web的关系数据库系统。瑞典MySQLAB开发的符号是一只名叫

Sakilla的海豚，代表MySQL数据库和团队的速度、容量、准确性和卓越性。MySQL

是开源代码的数据库、有着跨平台性和价格优势以及强大且方便的功能提供给

用户使用的特点。

1.2.3Jupyternotebook简介

什么是JupyterNotebook？按照Jupyter创始人FernandoPérez的说法，

他最初的梦想是做一个综合Ju（Julia）、Py（Python）和R三种科学运算

语言的计算工具平台，所以将其命名为Ju-Py-te-R。JupyterNotebook是一个

基于浏览器的交互式编程环境（REPL,readevalprintloop），它主要构建

在IPython等开源库上，允许我们在浏览器上运行交互式python代码。发展到

现在，Jupyter已经成为一个几乎支持所有语言，能够把软件代码、计算输出、

解释文档、多媒体资源整合在一起的多功能科学运算平台。

既然jupyter编辑器能够被很多开发者喜爱，那它一定是有着一定的优点

可以去吸引用户的。Jupyternotebook具有整合所有的资源、交互性编程体验、

零成本重现结果的优点。

Jupyternotebook有两种安装方式，第一种：如果个人擅长使用python，

可以在安装python后通过pip安装，还可以根据自身要求安装安装所需要的开

源包；第二种：如果是一个python刚入门的新手，那么可以去安装Anaconda，

非常适合初学者，它包含了大量的科学包，其中就包括Numpy、Pandas、

Matplotlib等大量的科学包，可以避免去单独安装，里面也有管理工具conda，

方便单独安装。

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1.2.4Python第三方库简介

requests:request请求是一个HTTP库，它使用Apache2许可的开源协议。

requests使用和urlib使用对比，就会发现urlib在使用中非常不舒服。

requests请求变得比urlib更方便，这也可以节省我们大量的工作。

Re：正则表达式解析和处理功能库,主要用于字符串匹配，调用方法import

re。

Lxml：lxml是Python的第三方解析库，lxml库提供了一个etree模块，

该模块专门用来解析HTML/XML文档。

NumPy：Numpy库是Python数据分析的基础,是处理数组的Python

库,NumPy库的数据结构比Python自带的更加高效。

pandas：将得到的数据分析并保存为CSV文件,python数据分析高层次应

用库,还可以进行数据清洗。

matplotlib：绘图库,主要是偏向于二维绘图包括折线图、条形图、扇形图、

散点图、直方图等等。

Pyecharts：Pyecharts是一个用于生成Echart图的类库。它可以连接到

python，并直接使用数据从python生成图像。Echarts是百度的开源数据可视

化JS库。生成的图像可视化效果非常好

wordcloud：生成中文词云的。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技术可行性

Python是一门简单的面向对象编程语言。语法简洁明了，使用方便，python

有着大量的内置类型和模块，以及第三方模块。可以很方便的调用强大的第三

方库，比如Numpy、Matplotlib以及pandas。本毕业设计中通过使用Python语

言来编写程序从而实现数据的获取,通过python的第三方库进行数据的分析和

数据可视化的展示。

在数据获取的过程中发现有些菜肴的数据是空的，我们将其当做异常数据

处理掉。随后将爬取出来的原始数据暂时以txt格式储存起来,在后续的数据预

处理和可视化中再进行调用。

2、项目可行性

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互联网发展，短视频大量的出现，让我们可以足不出户就可以看到外面的

世界。手机、电脑、互联网，当他们三个组合在一起，我们在家就能学到各种

各样的东西。其中美食食谱的热度也一直受大众热议。

本毕业设计通过采集美食杰网站内菜系的数据,分析我国东北菜的菜肴信

息。我们也将从工艺、口味、烹饪时间以及制作难度等方面对其进行深度剖析,

分析出有价值的信息,将其可视化最后根据结果得出结论。

2.2采集目标功能分析

本毕业设计的数据集的来源是美食杰网站,是通过python爬取美食杰网站

内东北菜所有菜肴的信息。数据清洗后共521条记录,爬取完成后并检查数据的

准确性,确定爬取出来的数据无误。

分析美食杰网站网页信息,明确我们需要爬取的美食参数有菜肴名称、作者、

收藏、浏览、工艺、口味、制作时间、制作难度等数据,在对原始数据进行预处

理后我们会对其数据进行多个维度的分析。例如,从收藏的数量对其进行分析,

得到网友的钟意美食排行榜。又或者想要得到东北菜各口味的喜爱程度，可以

对所采集的数据进行口味百分比分析。

2.3关键技术分析

2.3.1网络爬虫技术

你刷微博，你有一个特别喜欢的微博名人想摘抄他的评论制作语录，你怎

么办，是一个一个的手动复制粘贴吗？这种方法的确是可以的，如果你发现了

一条爆炸性新闻，你想把新闻底下的评论全部都收集下来并且分析，那这个时

候你又怎么办，是一个一个的手动复制粘贴吗？拼手速？不太符合显示，爆炸

性的新闻下评论肯定会有成千上万条。再比如工作上需要获取一个大量的数据

用来支撑实验，难道到一条一条的去找吗？

爬虫可以解决这个问题，爬虫技术主要可以帮助我们做两类事情，一是数

据获取需求，主要针对特定规则下大数据获取；二是自动化需求，主要应用在

类似信息聚合、搜索等。大大提高了工作效率和质量。

简而言之，爬虫是一种检测机器。其基本原则是模仿人类行为，浏览多个

网站，按下按钮，研究数据或检索这些信息。如果使用专业表达式，最简单的

爬行动物是通过程序通过技术手段模拟人类的操作，在服务器上获得大量数据，

首先解释您需要的信息，然后决定程序应该做什么。我们可以接收在网站上标

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记的链接并继续到下一页。并且还可以将直接获得的信息保存在场所或数据库

中。当然，这些是传统意义上的爬虫，通过挖掘匿名社区和收集所谓的极端评

论，可以提高效率。但在当今的网络爬虫技术中，大师与大公司之间的游戏不

再局限于网络方面，还涉及客户端逆向和动态调试分析。真正的攻击和防御场

景以及爬虫攻击带来的巨大好处远远超出了人们的想象。

爬虫最基本的功能是抓取。我们已经习惯于在HTTPS请求恢复数据并分析

我们需要的数据的过程，这一个过程也被称为一次“抓取”。例如，在百度上

手动搜索“张三”，这是HTTPS发送到百度服务器的请求。爬虫的“抓取”是

模仿人类的行为。然而，它是由机器或程序批量量启动的，而不是手动发送请

求。而我们经常使用的百度，就是利用了这种爬虫技术，每天向多个网站发送

无数爬虫，获取它们的信息，然后排队等待检索。

科技是复杂的，网络爬虫技术技术的使用需要注意法律边界。众所周知的

是爬取以下三类数据是违法的，第一种是有著作权的数据，这些数据是受著作

权法保护的；第二种是用户的个人信息以及个人隐私数据；第三种是一些APP

上面的用于评价，这些数据虽然是用户产生的，但是是APP应用的核心竞争力

主要来源，所以这些数据受不当竞争法的保护。爬虫技术是一把双刃剑,一个不

小心可能就会伤害到自己和他人,所以我们技术人员要懂法、守法。在法律允许

的范畴内去编写自己的脚本程序,不要一不小心半只脚踏进犯罪的深渊。

有爬虫技术,那也一定存在反爬取的技术了。因此，为什么要反爬，答案是

显而易见的。跟踪器流量可能会增加服务器的负载。爬虫的过度爬取将影响服

务的正常运作，并造成收入损失。另一方面，一些基本数据的泄露可能会使数

据所有者缺乏竞争力。

2.3.2文件存取技术

Python内置txt模块如图2-1显示：

图2-1python内置txt模块图

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2.3.3可视化技术

可视化是指利用计算机图形和图像处理技术将数据转化为图形或图像，在

屏幕上显示，然后进行交互式处理的理论、方法和技术。我们当获取到的数据

是一串串冗长的字符串,上面写的一条条信息或许我们能够看懂读懂,但是当它

成千上万的时候我们短时间内很得到我们想要的价值,我们需要进行深入的了

解和分析。对这一坨枯燥而乏味的数据集进行处理完毕后,我们就要导入需要的

第三方库将数据合理的进行判断,决定使用什么样的方式绘画图形才能最好、并

且直观的表达出数据集的信息，让人一看就能提取到有用的价值。

多年来可视化的技术也逐渐发展成为了一下三类：科学可视化、信息可视

化、可视化分析。近些年来，这3个子领域出现了逐渐融合的趋势。通常统称

为“大数据可视化”。可视化技术在数据处理中扮演着重要角色，它们的作用

在于，将复杂的数据变得清晰直观、易于分析，让使用者能够更加深入地理解

数据并做出精准的决策。

本项目的数据可视化用到了Matplotlib库，Matplotlib是一个Python的

数据可视化库，是Python中最流行的数据可视化库之一，可以生成各种图表，

包括折线图、散点图、直方图、饼图、词云图等等，有助于使用人员向其他人

展示他们的数据发现和分析结果，更加直观地了解数据分布、趋势。绘制漂亮

的图表也可以提高数据分析结果被理解和接受的概率。Matplotlib在数据可视

化中是不可或缺的，使用它可以更加方便地进行数据分析和可视化。

3数据采集

3.1采集页面分析

我们首先通过谷歌浏览器搜索美食杰网站的官方网页,然后找到东北菜菜

肴目录集页面观察图3-1,其中URL为：/caixi/dongbeicai/

然后点击页面下方的分页按钮,同时观察URL,发现URL有变化。

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图3-1数据网址页面图

按F12调出开发者工具,刷新页面,如图3-2。

图3-2开发者工具图

利用全局搜索工具定位所需数据位置,点击开发者工具上面的Headers字

段,分析这是个什么请求,发现这个是一个GET请求,那我们可以直接在添加请

求头后直接爬取该网站。

通过观察发现该网站提供了各菜肴的详细地址，我们将所有地址采集下来

进行第二次爬取即可获得所有菜肴的详细信息，如图3-3。

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图3-3二级网址图

3.2字段分析

打开网页的选择栏,然后将选择栏目定位到菜肴信息集中的位置，也就是定

位到所需数据所在的位置,然后跳出开发者工具页面刷新一下页面再进入,点击

开发者工具界面上方的网页元素Elements按钮,如图3-4,可以看到我们需要的

所有的数据信息。并且通get方法来获得响应的数据，并且将数据储存为TXT

格式的文件。

图3-4分析数据类型页面图

3.3编程实现

导入所需库

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图3-5导入所需库页面图

设置请求头,伪装成浏览器访问服务器。

图3-6请求头内容页面图

代码实现如下：

importrequests

fromlxmlimportetree

importre

headers={

'User-Agent':'User-Agent:Mozilla/5.0(WindowsNT6.1)AppleWebKit/537.36(KHTML,

likeGecko)Chrome/63.0.3239.132Safari/537.36'

}

#东北菜网页

dongbeicai_urls=['/caixi/dongbeicai/{}'.format(i)foriinrange(1,26)]

#获取所有菜谱地址

defget_caipu_urls(url):

data=requests.get(url,headers=headers).text

urls=re.findall(r'<ahref="(.*?)"class="list_s2_item_img"style=.*?</a>',data)

returnurls

#获取菜谱信息

defget_info():

foruincaipu_urls:

try:

data=requests.get(u,headers=headers).text

html=etree.HTML(data)

caiming=html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/h1/text()')[0]

zuozhe=html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/span/a/text()')[0]

shoucang=re.search(r'</a>·(.*?)收藏',data,re.DOTALL).group(1)

liulan=re.search(r'收藏·(.*?)浏览</span>',data,re.DOTALL).group(1)

gongyi=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/strong/text()')[0]

kouwei=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[2]/strong/text()')[0]

haoshi=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[3]/strong/text()')[0]

nandu=

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html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[4]/strong/text()')[0]

#将所有数据保存到列表中

caipu_info.append([caiming,zuozhe,shoucang,liulan,gongyi,

kouwei,haoshi,nandu])

except:

print('菜谱网址{}数据缺失'.format(u))

#break

#将获取到的数据添加到文件中

defsave_txt(txt_name):

withopen(txt_name,'w+',encoding='utf-8')asf1:

foriincaipu_info:

forjini:

ifj==i[-1]:

f1.write(j+'\n')

else:

f1.write(j+'\t')

if__name__=='__main__':

caipu_urls=[]

caipu_info=[['caiming','zuozhe','shoucang','liulan','gongyi','kouwei','haoshi','nandu']]

foriinrange(len(dongbeicai_urls)):

caipu_urls+=get_caipu_urls(dongbeicai_urls[i])

#break

#print(caipu_urls)

get_info()

save_txt('dongbeicai_data.txt')

4数据清洗与处理

数据清洗与处理是大数据下的产物。顾名思义，数据清洗，也称为数据清

理，一般来说，数据清理是指识别和替换不完整、不准确、不相关或有问题的

数据和记录。我们通过网络爬虫技术下获取大量的数据，在这些数据中我们会

得到一些缺失值、不准确、不完整和不相关等有问题的数据和记录。为了让数

据变得更加完整和有价值，我们通常会使用数据清洗将有问题的数据去除掉或

者纠正，将符合我们要求的数据保留。

本毕业设计中我们需要将爬下来的数据和网页原数据进行比对,并且检查

是否出现空值、错值,还有数据的位置是否正确。根据不同的需求我们要对数据

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进行不同的处理。

4.1数据清洗

图4-1数据清洗准备页面图

经过比对和检查,发现数据不存在缺失,错位还有空值,那么我们根据需求

将有效数据统一规划去掉不要的行列数据,防止数据冗余。因此我们只需保留需

要的数据,然后整理为原网页格式存入txt文件中,留存后续作为统计分析、可

视化使用。

图4-2数据清洗完成界面图

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4.2数据储存

为了防止数据的丢失，我们都会将数据进行储存备份，让数据以某种格式

记录在计算机内部或者外部储存介质上。数据储存的方法有很多种,常见得可以

直接用记事本格式储存（txt）,或者直接用其他文件的形式储存csv、excel、

json，以及比较特殊的数据库，本毕业设计数据储存我们用到的是txt、MySQL。

如图4-3和图4-4所示：

图4-3数据存储为csv页面图

图4-4数据存储MySQL页面图

4.3编程实现

创建数据库。

图4-5创建数据库MySQL页面图

创建数据表。

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图4-6创建数据表MySQL页面图

导入本地txt文件数据。

图4-7导入本地文件MySQL页面图

验证存入数据是否正确。

图4-4验证存入数据是否正确MySQL页面图

5数据统计与分析

5.1数据准备

导入相关库,使用pandas加载源数据,如图5-1、5-2。

图5-1数据准备页面图

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图5-2数据加载页面图

5.2数据展示

5.2.1依据菜谱工艺进行统计与分析

图5-3数据展示页面图

从图5-3中可以得知在烹饪技术方面，发布者更青睐于炖、炒和煮以及烧

这样子的工艺做法，用户更多的关于原始加工和其他加工方法的作品，这些作

品现在可能与人们日益提高的健康意识有关。相反腌、拌、泡这样让食物温度

较低的工艺做法受少数人群喜爱。普通生食和水加工食品比用油加工食品更健

康。选择水处理和油处理将降低美食食谱发布者成为非常受欢迎的视频作者的

可能性。众所周知，用油加工的东西的烹饪方法并不特别健康，对于烹饪初学

者来说，烘焙和烘焙操作也有一定的风险。简单易学的生菜烹饪方法，将更好

地满足需求人群对食品生产的期望。

美食网站的发布者据此可以调整自己发布作品的烹饪方式从而提高自身关

注度，同时树立公司健康形象，在快速的经济增长的形式下，对于美食公司而

言，公司的品牌知名度和形象至关重要。

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5.2.2依据菜谱难度进行统计与分析

图5-4数据展示页面图

从图5-4中可以得知在菜谱难度方面，大部分的的视频制作者更喜欢发布

难度较低的食谱，而大神级别的作者更喜欢发布中高难度的食谱。菜肴的难度

在一定程度上反映了发布者的烹饪技能，这表明烹饪技能高的发布者更有可能

吸引粉丝。为了扩大公司的业务规模，提高销售业绩，美食公司将充分利用现

代网络技术突破地理空间的限制，让任何想吃东北菜的人都能及时吃到东北菜。

让视频作者通过这种方式吸引更多全国各地粉丝，可以促使该公司的业务范围

扩大到全国各地，而不仅仅是一些城市。

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5.2.3依据菜谱收藏数进行统计与分析

图5-5数据展示页面图

从图5-5可以得知东北菜系中前十的收藏量中有两个烤冷面，分别是收藏量

第一的东北烤冷面和收藏量第十的自制烤冷面，作品的热度在一定程度上能够

代表人们对作品的认可程度，可以很大程度的促进视频发布者的信心，以及更

多食谱创作发布，增加该网站的浏览量扩大知名度。

收藏量更多标志着更受大众的喜欢，如今都是短视频时代，也许会转发给

亲朋好友，然后增加了该网站的到访量和忠实受众。

5.3综述

综上,随着互联网的发展食品制作等领域的价值得到了充分的探索。告别了

过去简单的图形显示模式，将食谱与短片相结合的应用已成为当前发展的新热

点。随着人们健康意识的提高，人们越来越关注自己的健康饮食，