博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。点击查看作者主页了解更多项目感兴趣的可以先收藏起来点赞、关注不迷路大家在毕设选题项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询希望帮助同学们顺利毕业 。1、毕业设计2026年计算机专业毕业设计选题汇总建议收藏✅2、最全计算机大数据专业毕业设计选题大全建议收藏✅1、项目介绍技术栈后端基于 Python 与 Django 框架构建搭配 django-simpleui 实现后台管理界面使用 MySQL 作为数据库前端采用 Node.js 环境结合 Vue3、Element Plus、Tailwind CSS、Vite 和 TypeScript 进行开发数据采集部分运用 Python 的 Scrapy 框架与 requests 库通过 XPath 解析页面推荐算法采用协同过滤技术。功能模块· 系统首页· 商品详情页· 购物车功能· 推荐模块· 后台数据管理· 注册登录项目介绍在电商行业竞争日益激烈的环境下用户对精准推荐与便捷购物的需求愈发突出传统平台因推荐同质化、操作繁琐难以满足期望。本项目设计并实现一个基于协同过滤算法的智能推荐购物平台通过前后端分离架构整合 Django 与 Vue3配合 Scrapy 爬虫采集商品数据构建完整的电商推荐链路。系统核心功能包括商品浏览、协同过滤个性化推荐、购物车管理、订单处理及后台数据维护。协同过滤算法通过分析用户行为数据计算偏好相似度生成精准推荐列表提升用户购物效率与平台转化率。该平台覆盖从数据采集到推荐、交易、管理的全流程兼具实用价值与技术参考意义。2、项目界面系统首页功能导航、热门商品展示、个性化推荐入口该页面是基于python的商品购物推荐系统的商品列表页包含商品搜索、商品分类筛选、商品排序以及商品展示等功能模块可进行关键词搜索、按分类筛选商品、选择排序方式并查看展示的商品信息。商品详情页商品参数、图文介绍、用户评价、推荐商品列表该页面是基于python的商品购物推荐系统的商品详情页包含商品信息展示、购买数量调整以及相似商品推荐等功能模块可查看商品的详细参数信息调整购买数量并获取相关的相似商品推荐。购物车功能已选商品列表、数量调整、价格计算、结算入口该页面是基于python的商品购物推荐系统的购物车页面包含购物车商品展示、商品数量调整、购物车金额统计、清空购物车以及立即购买等功能模块可查看已加入购物车的商品调整商品数量查看总价并执行清空购物车或立即购买的操作。推荐模块基于协同过滤的“为你推荐”商品列表含匹配度标注该页面是基于python的商品购物推荐系统的商品大厅页面包含商品展示、分页导航以及个性化商品推荐等功能模块可浏览展示的商品通过分页功能切换查看更多商品并获取为用户个性化推荐的商品内容。后台数据管理商品信息维护、用户管理、订单查询、数据统计界面该页面是基于python的商品购物推荐系统的后台商品数据管理页面包含商品数据列表展示、商品分类筛选、商品数据搜索、商品数据批量操作、商品数据分页导航以及后台菜单导航等功能模块可对商品数据进行查看、筛选、搜索、批量操作和分页管理等操作。6.注册登录该页面是基于python的商品购物推荐系统的登录页面包含用户名输入、密码输入、登录按钮以及注册引导等功能模块可进行账号登录操作也可通过注册引导入口进行新用户注册。3、项目说明一、技术栈简要说明本项目采用前后端分离架构后端基于Python语言使用Django框架搭建业务逻辑层通过django-simpleui快速构建后台管理界面选用MySQL数据库存储商品、用户及订单等核心数据。前端基于Node.js环境采用Vue3框架结合Element Plus组件库开发界面使用Tailwind CSS进行样式布局Vite作为构建工具提升开发效率TypeScript增强代码可维护性。数据采集层面运用Python的Scrapy爬虫框架与requests库配合XPath技术解析目标网页实现电商平台商品数据的定向采集与清洗。推荐算法采用协同过滤技术通过分析用户历史行为数据生成个性化推荐列表。二、功能模块详细介绍· 系统首页首页以商品列表形式呈现顶部提供商品搜索框支持用户输入关键词查找目标商品。左侧设置商品分类筛选区域用户可按商品类别快速筛选。列表上方集成排序功能支持按价格、销量、上架时间等维度对商品进行排序。首页主体区域展示商品卡片包含商品主图、名称、价格等核心信息同时设置个性化推荐入口引导用户进入专属推荐模块。整体布局清晰便于用户快速浏览与发现商品。· 商品详情页详情页展示商品的完整信息顶部展示商品轮播图与核心参数包括价格、库存、品牌、规格等。页面中部提供图文详情介绍区域以富文本形式展示商品详细描述与实物图片。下方设置用户评价板块展示已购用户的评分与评论内容为其他用户提供参考。页面右侧悬浮操作区域包含购买数量调整控件与加入购物车按钮同时展示基于协同过滤算法生成的相似商品推荐列表帮助用户发现更多感兴趣的商品。· 购物车功能购物车页面以列表形式展示用户已加入的商品每个商品条目包含商品图片、名称、单价、购买数量调整控件及小计金额。列表底部统计购物车商品总金额并设置清空购物车按钮与立即购买按钮。用户可在此页面调整商品数量系统自动重新计算总价。选择立即购买后跳转至订单确认页面完成收货地址填写与支付方式选择最终生成订单。· 推荐模块推荐模块以“为你推荐”形式呈现基于协同过滤算法生成个性化商品列表。系统收集用户浏览、收藏、购买及评价等行为数据通过余弦相似度计算用户间偏好相似度筛选相似用户群体的高兴趣商品同时结合商品关联度分析为用户生成精准推荐。推荐列表包含商品主图、名称、价格及匹配度标注便于用户了解推荐依据。模块支持分页加载用户可浏览更多推荐内容。· 后台数据管理后台管理界面通过django-simpleui构建左侧为功能导航菜单包含商品管理、用户管理、订单管理及数据统计等模块。商品管理页面提供商品列表展示、分类筛选、关键词搜索、批量上下架及编辑删除等功能。用户管理模块支持查看注册用户信息、修改用户权限及禁用账号。订单管理页面可查询所有订单状态、处理退款申请及更新物流信息。数据统计模块以图表形式展示平台销售数据、用户增长趋势及热门商品排行。· 注册登录登录页面包含用户名输入框、密码输入框、登录按钮及注册引导链接。用户输入正确凭证后可登录系统未注册用户可通过注册引导进入注册页面。注册页面收集用户名、密码、手机号等必要信息完成注册后自动登录。系统对用户密码进行加密存储保障账户安全。三、项目总结本项目设计并实现了一个基于协同过滤算法的智能推荐购物平台通过前后端分离架构整合Django与Vue3配合Scrapy爬虫构建电商数据基础覆盖从数据采集、个性化推荐、购物交易到后台管理的完整闭环。协同过滤算法的应用有效提升商品推荐的精准度解决用户在海量商品中难以发现兴趣商品的痛点。系统功能涵盖商品浏览、购物车管理、订单处理及后台维护满足电商平台核心业务需求。该项目不仅为用户提供便捷高效的购物体验也为平台运营提供数据驱动的决策支持同时其企业级技术栈配置使其具备良好的学习参考价值与实践意义。4、核心代码from.modelsimport*importjsonfromdjango.http.responseimportHttpResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.httpimportJsonResponsefromdatetimeimportdatetime,timefromdjango.core.paginatorimportPaginatorfromdjango.db.modelsimportQimportsimplejsonfromcollectionsimportCounterfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.globalsimportThemeTypefrompyecharts.chartsimportMap,Grid,Bar,Line,Pie,TreeMap,WordCloudfrompyecharts.fakerimportFakerfrompyecharts.commons.utilsimportJsCodefrompyecharts.options.charts_optionsimportMapItemfromdjango.db.modelsimportQ,Count,Avg,Min,Maxfrompyecharts.globalsimportSymbolTypefrom.recommendimportcollaborative_filtering_recommenddefto_dict(l,excludetuple()):# 将数据库模型 变为 字典数据 的工具类函数deftransform(v):ifisinstance(v,datetime):returnv.strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)returnvdef_todict(obj):j{k:transform(v)fork,vinobj.__dict__.items()ifnotk.startswith(_)andknotinexclude}returnjreturn[_todict(i)foriinl]defget_list(request):# 商品列表bodyrequest.json pagesizebody.get(pagesize,10)pagebody.get(page,1)orderbybody.get(orderby,-id)notin[pagesize,page,total,cateName,orderby,id__ne]query{k:vfork,vinbody.items()ifknotinnotinand(v!andvisnotNone)}qQ(**query)objsProduct.objects.filter(q).order_by(orderby)ifbody.get(id__ne):objsobjs.exclude(idbody[id__ne])breadcrumb[]foriinrange(1,4):catquery.get(fcat{i})ifcat:breadcrumb.append(cat)cateNames[]ifnotquery.get(cat1):cateNames[i[0]foriinProduct.objects.filter(q).values_list(cat1).distinct()]elifnotquery.get(cat2):cateNames[i[0]foriinProduct.objects.filter(q).values_list(cat2).distinct()]elifnotquery.get(cat3):cateNames[i[0]foriinProduct.objects.filter(q).values_list(cat3).distinct()]paginatorPaginator(objs,pagesize)pgpaginator.page(page)resultto_dict(pg.object_list)returnJsonResponse({total:paginator.count,result:result,cateNames:cateNames,breadcrumb:breadcrumb,})defget_detail(request):# 商品详情bodyrequest.jsonidbody.get(id)oProduct.objects.get(pkid)his(ProductHistory.objects.filter(userIdrequest.user.id).order_by(-createTime).first())ifnot(hisandhis.productIdo.id):ProductHistory(userIdrequest.user.id,productIdo.id).save()returnJsonResponse(to_dict([o])[0])defhistory_recommand(request):topK9try:producescollaborative_filtering_recommend(request.user.id,topK)except:productIds(ProductHistory.objects.filter(userIdrequest.user.id).values_list(productId).order_by(-id).distinct())[:5]produces[]# 根据历史查看记录推荐ifproductIds:productIds[i[0]foriinproductIds]cates[i[0]foriinProduct.objects.filter(id__inproductIds).values_list(cat3)]most_common_cateslist(dict(Counter(cates).most_common(2)).keys())producesProduct.objects.filter(cat3__inmost_common_cates).order_by(?)[:topK]# 没有记录则随机推荐else:producesProduct.objects.order_by(?)[:topK]returnJsonResponse(to_dict(produces),safeFalse)defmake_order(request):# 新增订单datarequest.json oOrder.objects.create(userIdrequest.user.id,namedata.get(name),phonedata.get(phone),addressdata.get(address),remarkdata.get(remark),pricefloat(data.get(price)),totalint(data.get(total)),productsjson.loads(data.get(products)),)returnJsonResponse({ok:o.id})deforder_list(request):# 订单列表datarequest.json not_q(total,page,pagesize,orderby)pagesizedata.get(pagesize,12)pagedata.get(page,1)orderbydata.get(orderby,-id)params{k:vfork,vindata.items()ifknotinnot_qandv}params_qQ(userIdrequest.user.id)foriteminparams.items():params_qQ(**dict([item]))objsOrder.objects.filter(params_q).order_by(orderby).all()pgPaginator(objs,pagesize)pagepg.page(page)object_listpage.object_listforiinobject_list:productseval(i.products)i.productseval(i.products)# 取出订单包括的所有商品i.product_listto_dict(Product.objects.filter(id__inlist(products.keys())))returnJsonResponse({total:pg.count,result:to_dict(object_list)})5、源码获取方式