山崎H

嗜好学習と多目的最適化を用いたパーソナライズ献立システムの引継ぎ 

python 3.12で実行確認済み

iie.lab.tpu.2526@gmail.comにアクセス

辻のページを開き5年保存のフォルダの中にcodeというジップファイルがあるのでダウンロードし解凍する。

実行環境 

必要なライブラリをすべてダウンロードする。 下の参照ライブラリをファイルに保存し、ターミナルで pip install -r requirements.txtコマンドを実行して、 動作確認済みのバージョンを一括でインストールすることを推奨します。

#ref(): File not found: "requirements.txt" at page "専門ゼミ(辻さん)"

システム構成 

初回実行時 python convert_to_parquet.py を一度だけ実行する。

この処理により、最新のレシピデータが反映されたall_recipes.parquetが生成される。

使用するファイルの役割 

ファイル名用途
献立作成().py中核エンジン
server.py結果表示・評価サーバー
convert_to_parquet.pyデータ変換スクリプト
all_recipes.parquet統合レシピデータベース
add_ux_tags.pyUXタグ付与スクリプト
recipe_noX.csv個別レシピデータ(元)
cdijnklmn_extracted_with_headers.csvユーザー評価履歴
all_details.json最適化結果JSON
graph_viewer.html可視化ページ
details_template.html詳細・評価ページ

実行 

codeフォルダでcmdを入力 コマンドプロンプト画面で python 2.1server(...).py と入力 すると下のようになる。

#ref(): File not found: "スクリーンショット 2025-12-04 151050.png" at page "専門ゼミ(辻さん)"

次に http://127.0.0.1:5000 をコピーしてブラウザに貼り付ける。 すると献立候補 3D関連グラフというページが開かれる。

#ref(): File not found: "スクリーンショット 2025-12-04 151031.png" at page "専門ゼミ(辻さん)"


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