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基于 Django 的商家选品推荐系统设计与实现

PythonDjangoMySQLNumPy

专业方向:数据科学与大数据技术 / 软件工程 · 类型:推荐系统 · 预计 15 人日

一、选题背景

中小商家选品依赖经验,缺少对同类目热销特征与竞争度的量化参考。

二、设计目的与意义

基于类目销量、价格带与评价做特征匹配,为新店推荐适合切入的细分品类。

三、主要任务与内容

普通用户

  • 录入店铺定位
  • 查看推荐品类与理由
  • 收藏与对比
  • 查看竞争度说明

管理员

  • 类目与特征数据维护
  • 推荐权重配置
  • 结果统计
  • 数据导入导出

四、技术要求

  • 用户—物品评分矩阵构建与相似度计算(余弦 / 皮尔逊)
  • 内容匹配与协同过滤的混合加权,冷启动时退化策略
  • 推荐结果分页展示与「为什么推荐」的可解释性
  • 基于 Django 的接口层与后台数据维护

五、运行环境

语言 / 框架Python 3.8+、Django 4.2 / Flask
数据库MySQL 5.7 及以上
前端Bootstrap 5 或 Vue3
开发工具PyCharm / VS Code

六、进度安排(16 周)

第 1–2 周选题与调研,完成开题报告
第 3–4 周需求分析与系统总体设计
第 5–6 周数据库设计与原型页面
第 7–9 周核心功能模块开发
第 10–11 周扩展功能与前后端联调
第 12–13 周系统测试与缺陷修复
第 14–15 周撰写论文初稿
第 16 周论文修改、定稿与答辩准备

七、预期成果

  • 系统源码(可运行)
  • 数据库脚本与演示数据
  • 毕业设计任务书
  • 开题报告
  • 毕业论文
  • 系统使用说明

八、特色与难点

特征工程与可解释性;数据口径与时效标注。

需要现成项目?

成品库里有已完成的源码与配套文档(任务书 / 开题报告 / 论文)。

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备注 BS

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