Вкусные сочетания | Подбор напитков

Деплой: https://vkusnye-sochetaniya.onrender.com

Авторы: Мамонтов Максим, Русин Даниил, Белобородов Лев, Рамазанов Ахмед Группа: 2бИТСн3

О проекте

Вкусные сочетания — умный веб-сервис для подбора идеальных напитков к блюдам на основе онтологической модели вкусовых сочетаний. Использует базу знаний, включающую более 500 проверенных пар блюд и напитков, чтобы предложить наилучшие рекомендации.

Ключевые возможности

• Умный подбор напитков по названию, категории и описанию блюда
• Алгоритм минимизации повторений — разнообразие рекомендаций
• Интерактивный каталог блюд с фильтрацией по категориям
• Детальная информация о каждом напитке с описанием, крепостью, страной и ценой
• Адаптивный дизайн с современным интерфейсом и модальными окнами

Проект решает задачу упрощения выбора напитков для любого блюда, основываясь на кулинарных традициях и экспертных знаниях.

Структура проекта

tasty-pairings/ ├── index.html # Главная страница фронтенда
├── style.css # Стили
├── script.js # Логика фронтенда
└── README.md # Документация проекта

Технологический стек

Фронтенд

• HTML5 + CSS3 — структура и стили
• Vanilla JavaScript — логика приложения без фреймворков
• CSS Custom Properties — темизация и адаптивность
• Flexbox/Grid — современная вёрстка

Интеграции с API

• MockAPI — внешнее API для блюд и напитков
• Онтологическая модель сочетаний — собственная база знаний

Особенности реализации

• Динамический поиск с автодополнением
• Модальные окна с детальной информацией
• Фильтрация каталога по категориям
• Система подсчёта использования напитков для минимизации повторений

Онтологическая модель сочетаний

Проект использует расширенную онтологию, включающую:

• Точные совпадения (конкретные блюда → конкретные напитки)
• Категории блюд (общие сочетания для категорий)
• Ключевые слова (способ приготовления, вкусовые характеристики)

Примеры сочетаний: лосось → пино нуар, стейк → каберне совиньон, шоколад → портвейн.

Быстрый старт

Требования

• Современный браузер (Chrome, Firefox, Edge)
• Доступ к интернету для загрузки данных с API

Запуск проекта

После запуска откройте в браузере:
http://localhost:8000