我想買個空間自己做網(wǎng)站seo實戰(zhàn)培訓
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21世紀是一個信息爆炸的時代，人們在日常生活中可接觸到的信息量非常之巨大。推薦系統(tǒng)逐步發(fā)展，其中又以個性化推薦系統(tǒng)最為矚目。個性化推薦系統(tǒng)的核心在于個性化推薦算法，該算法不需要用戶提供明確的需求，而是使用從用戶那里收集到的各種信息作為特征，進而為用戶建立個性化的偏好模型，最終把滿足個人品味和需求的信息推薦給用戶。 隨著國內(nèi)電商環(huán)境的進一步升溫，農(nóng)產(chǎn)品電子商務的發(fā)展已然頗具雛形，尤其2020年初受新冠疫情影響，在大型的聚集活動和線下采購活動皆難以正常運轉的情況下，農(nóng)產(chǎn)品電商的無接觸式線上銷售模式，由于避免了人與人之間的直接接觸，降低了用戶感染的風險，因而受到了消費者的廣泛關注，農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展迎來了新的機遇。農(nóng)產(chǎn)品電商正逐步成為繼圖書、電子產(chǎn)品、生活用品等之后的新的經(jīng)濟創(chuàng)收點，特別是在中央一號文件的推動下，以農(nóng)產(chǎn)品為核心的農(nóng)村電商成為了重頭戲，越來越受到消費者的青睞，農(nóng)產(chǎn)品電商的發(fā)展迎來了春天，出現(xiàn)了一大批具有代表性的農(nóng)產(chǎn)品電商平臺，比如順豐優(yōu)選、易果生鮮、惠農(nóng)網(wǎng)等。與此同時，我國電商市場的競爭越來越激烈，各種各樣的產(chǎn)品映入人們的眼簾，由最開始的淘寶、天貓等電子商務網(wǎng)站到現(xiàn)在各種類型的電子商務網(wǎng)站，例如農(nóng)資電商網(wǎng)站——惠農(nóng)網(wǎng)、旅游電商網(wǎng)站——驢媽媽以及跨境電商網(wǎng)站——網(wǎng)易考拉海購、洋碼頭等。 然而，由于農(nóng)產(chǎn)品本身存在一些特有的屬性，現(xiàn)有的傳統(tǒng)電商常規(guī)產(chǎn)品推薦技術并不能完全適用于農(nóng)產(chǎn)品推薦，往往造成推薦精度不高的現(xiàn)象，不能很好地滿足用戶的需求。另外，對于目前所存在的一些農(nóng)產(chǎn)品電商平臺，囿于產(chǎn)品的獨特性，其擴展速度及規(guī)模并不能很好滿足消費者的需求。根據(jù)商務部商務大數(shù)據(jù)顯示，2021年，東、中、西部和東北地區(qū)農(nóng)村網(wǎng)絡零售額占全國農(nóng)村網(wǎng)絡零售額比重分別為77.9%、14.1%、6.4%和1.6%，同比增速分別為8.1%、9.1%、15.8%和21.5%?？梢娢覈r(nóng)產(chǎn)品電商平臺具有發(fā)展?jié)摿薮?#xff0c;發(fā)展方向欣欣向榮，以及發(fā)展相對不平衡的特點。 基于以上分析，本文提出了基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)來實現(xiàn)對于農(nóng)產(chǎn)品的個性化推薦功能，以滿足用戶需求。
國外農(nóng)產(chǎn)品在線交易系統(tǒng)在過去五年里經(jīng)歷了顯著的發(fā)展和變革。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷進步和消費者對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量和便利性需求的增加，農(nóng)產(chǎn)品電商平臺在全球范圍內(nèi)迅速崛起。
據(jù)統(tǒng)計，2019年，全球農(nóng)產(chǎn)品在線交易市場規(guī)模約為128億美元，預計到2024年將達到356億美元，年均復合增長率為96%左右。這一增長主要得益于消費者對健康、有機和本地生產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品日益關注，以及電商平臺在農(nóng)產(chǎn)品分銷和物流方面的創(chuàng)新。
國外農(nóng)產(chǎn)品電商平臺類型多樣，包括綜合性電商平臺（如亞馬遜、eBay）的農(nóng)產(chǎn)品專區(qū)，專業(yè)農(nóng)產(chǎn)品電商平臺（如FreshDirect、HelloFresh），以及社區(qū)支持農(nóng)業(yè)（CSA）模式等。這些平臺通過提供從農(nóng)場到餐桌的直接交易服務，縮短了農(nóng)產(chǎn)品供應鏈，降低了成本，提高了效率。
在技術應用方面，大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等先進技術被廣泛應用于農(nóng)產(chǎn)品在線交易系統(tǒng)。例如，通過大數(shù)據(jù)分析用戶購買行為和偏好，電商平臺可以實現(xiàn)精準推薦，提高銷售額。同時，物聯(lián)網(wǎng)技術可以實時監(jiān)測農(nóng)產(chǎn)品的生長環(huán)境和質(zhì)量，確保產(chǎn)品的安全和品質(zhì)。
隨著消費者對個性化服務的需求增加，農(nóng)產(chǎn)品電商平臺將更加注重個性化推薦技術的應用。通過分析用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、社交媒體等數(shù)據(jù)，電商平臺可以為用戶提供更加精準的農(nóng)產(chǎn)品推薦，提高用戶體驗和滿意度。
農(nóng)產(chǎn)品電商平臺將繼續(xù)優(yōu)化供應鏈管理，提高物流效率。通過與農(nóng)民、供應商和物流公司建立緊密合作關系，電商平臺可以實現(xiàn)從農(nóng)場到消費者的快速、準確配送，降低成本，提高客戶滿意度。
隨著環(huán)保意識的提高，消費者對農(nóng)產(chǎn)品的環(huán)保屬性越來越關注。因此，未來農(nóng)產(chǎn)品電商平臺將更加注重綠色環(huán)保理念的推廣和實踐。通過提供有機、綠色、可持續(xù)生產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品，電商平臺可以吸引更多環(huán)保意識強的消費者，提高市場份額。
隨著全球化進程的加速和國際貿(mào)易的便利化，跨境電商在農(nóng)產(chǎn)品領域的應用將逐漸增多。通過與國際農(nóng)產(chǎn)品供應商建立合作關系，電商平臺可以為消費者提供更豐富的農(nóng)產(chǎn)品選擇，促進國際貿(mào)易的發(fā)展。 綜上所述，國外農(nóng)產(chǎn)品在線交易系統(tǒng)在過去五年里取得了顯著的發(fā)展成果，未來將繼續(xù)保持強勁的增長勢頭。隨著技術的不斷進步和消費者需求的不斷變化，農(nóng)產(chǎn)品電商平臺將不斷創(chuàng)新和完善，為消費者提供更加優(yōu)質(zhì)、便捷的服務。
根據(jù)市場研究機構的數(shù)據(jù)顯示，全球農(nóng)產(chǎn)品在線交易市場規(guī)模在過去五年內(nèi)實現(xiàn)了顯著增長。從地區(qū)分布來看，農(nóng)產(chǎn)品交易主要集中在東部沿海地區(qū)和中部農(nóng)業(yè)大省。這些地區(qū)擁有豐富的農(nóng)業(yè)資源和完善的農(nóng)產(chǎn)品流通體系，為農(nóng)產(chǎn)品交易提供了有力支撐。同時，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及和電子商務的快速發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品線上交易規(guī)模也在不斷擴大，成為推動農(nóng)產(chǎn)品交易規(guī)模增長的重要力量。據(jù)預測，到2025年，全球農(nóng)產(chǎn)品在線交易市場的規(guī)模將達到數(shù)千億美元。 圖1-1 2011-2022年中國農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)總成交量統(tǒng)計
目前，線上農(nóng)產(chǎn)品交易平臺眾多，包括綜合性電商平臺、農(nóng)產(chǎn)品垂直電商以及社交電商等。這些平臺通過不同的定位和策略，滿足了消費者多樣化的購物需求。然而，隨著市場的不斷擴大，競爭也日益激烈。各大平臺紛紛通過優(yōu)化供應鏈、提升用戶體驗、加強品牌營銷等手段，爭奪市場份額。交易方式創(chuàng)新 （3）農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和安全將成為核心競爭力 隨著消費者對農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和安全的關注度不斷提高，農(nóng)產(chǎn)品品質(zhì)和安全將成為農(nóng)產(chǎn)品交易的核心競爭力。農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)營者需要加強質(zhì)量管理和安全監(jiān)管，提升產(chǎn)品的品質(zhì)和安全性，以贏得消費者的信任和青睞。 （4）品質(zhì)與安全成為關注焦點 線上農(nóng)產(chǎn)品交易涉及到產(chǎn)品的生產(chǎn)、加工、運輸?shù)榷鄠€環(huán)節(jié)，品質(zhì)與安全問題備受關注。為了保障消費者的權益，各大平臺紛紛加強品質(zhì)監(jiān)管和安全檢測，確保所售農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和安全。同時，消費者對于農(nóng)產(chǎn)品的溯源信息也越來越關注，要求平臺提供更為透明和詳細的產(chǎn)品信息。 綜上所述，國內(nèi)線上農(nóng)產(chǎn)品交易規(guī)模龐大且增長迅速，發(fā)展現(xiàn)狀積極向好，未來前景廣闊。然而，也面臨著品質(zhì)安全、物流配送等方面的挑戰(zhàn)。因此，線上農(nóng)產(chǎn)品交易平臺需要不斷創(chuàng)新和完善，提升服務質(zhì)量和用戶體驗，以適應市場變化并抓住發(fā)展機遇。同時，政府和社會各界也應加強支持和引導，共同推動線上農(nóng)產(chǎn)品市場的健康發(fā)展。 |
江蘇海洋大學畢業(yè)設計（論文）開題報告
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產(chǎn)品個性化推薦系統(tǒng)的出現(xiàn)可以對用戶在平臺上留下的大量行為數(shù)據(jù)進行分析和預測，幫助用戶迅速找到自己所需要的農(nóng)產(chǎn)品，節(jié)省用戶的時間。農(nóng)產(chǎn)品電商平臺的推薦系統(tǒng)可以使用戶在使用過程中有更大的可能性發(fā)現(xiàn)目標農(nóng)產(chǎn)品，從而跳轉到目標農(nóng)產(chǎn)品的詳情頁面，提高頁面的訪問率，通過個性化推薦預測和幫助用戶發(fā)現(xiàn)自身喜好，從而來達到提高銷售額和客單價的效果。能在網(wǎng)站中準確識別潛在客戶，一方面客戶能快速準確地找到感興趣的農(nóng)資產(chǎn)品，節(jié)省時間，降低成本；另一方面農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)可以大大提高客戶的滿意度,進一步強化產(chǎn)品品牌效應，這對于企業(yè)的發(fā)展起到非常重要的推動作用。 因此,本文通過對農(nóng)產(chǎn)品特殊性的研究，提出改進的基于用戶的協(xié)同過濾推薦，從用戶角度出發(fā)，分析用戶瀏覽行為以及用戶訪問的時間和頻率，并將上述因素轉化為數(shù)據(jù)權重，通過權重來體現(xiàn)用戶的興趣偏好，對用戶進行精準推薦。
1）農(nóng)產(chǎn)品管理模塊 本模塊旨在實現(xiàn)對農(nóng)產(chǎn)品的集中管理，允許系統(tǒng)內(nèi)多樣化的農(nóng)產(chǎn)品得到有序分類與統(tǒng)一處理。用戶登錄系統(tǒng)后，若希望尋找特定農(nóng)產(chǎn)品，可直接利用搜索功能快速查找；同時，用戶還可查閱系統(tǒng)主頁推送的各類農(nóng)產(chǎn)品資訊。在瀏覽過程中，用戶可隨時將感興趣的商品加入購物車中。 對于系統(tǒng)管理員而言，他們通過進入后臺管理系統(tǒng)，可以執(zhí)行農(nóng)產(chǎn)品的上架和下架操作，并且有能力更新產(chǎn)品的價格、庫存量以及編輯產(chǎn)品描述等詳細信息，從而確保農(nóng)產(chǎn)品信息的準確性與時效性。 圖2-1客戶端系統(tǒng)業(yè)務流圖 圖2-2管理端系統(tǒng)業(yè)務流圖 2）訂單與購物車模塊 訂單與購物車模塊中，購物車和訂單功能構成了完整的購物體驗。用戶在選購過程中，可以輕松地將所選農(nóng)產(chǎn)品加入購物車，并據(jù)此生成訂單，同時能夠一目了然地查閱到已選購以及感興趣的商品列表。 系統(tǒng)管理員通過后端界面對顧客的訂單進行有效管理，操作包括但不限于訂單審核、處理發(fā)貨等。此后臺管理功能賦予管理員全面掌握訂單詳情與商品動態(tài)的能力，從而在提升作業(yè)效率的同時，優(yōu)化了顧客的購物滿意度和整體使用感受。 3）個人中心模塊 用戶個人模塊的核心功能是讓用戶能夠有效地管理其個人信息。通過此模塊的交互界面，用戶得以查閱并更新自己的個人資料，實現(xiàn)了對個人重要信息的集中呈現(xiàn)和編輯。 4）后臺用戶模塊 后端用戶管理模塊專為系統(tǒng)管理員量身打造，使其能夠?qū)τ脩糍Y料進行全方位的管理。管理員擁有包括添加新用戶、更新現(xiàn)有用戶信息以及移除用戶等多種操作權限。同樣，管理員也能對同為管理員賬戶的資料執(zhí)行類似的管理職能。 5) 推薦模塊 本系統(tǒng)的關鍵特性在于為用戶提供定制化的農(nóng)產(chǎn)品推薦。在這一過程中，用戶被分為兩大群體：一是尚未注冊或登錄過本系統(tǒng)的全新用戶，由于缺少他們的行為數(shù)據(jù)，暫時無法進行深入的數(shù)據(jù)挖掘與分析。對于這部分用戶，系統(tǒng)默認利用批量處理技術，主要推介熱銷和高品質(zhì)的農(nóng)產(chǎn)品。隨著這些用戶開始在系統(tǒng)中活動，積累起他們的歷史行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)將能夠根據(jù)這些數(shù)據(jù)洞察他們的偏好，并據(jù)此提供個性化推薦。 另一類用戶是已經(jīng)在系統(tǒng)中有活動記錄的用戶，他們的行為數(shù)據(jù)為個性化推薦提供了豐富的素材。當這類用戶登錄時，系統(tǒng)會優(yōu)先考慮從數(shù)據(jù)庫中調(diào)取先前的推薦結果，作為對其的初步推薦。而針對用戶的新行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)采用實時流處理工具Flume來收集日志，并利用Spark Streaming進行數(shù)據(jù)處理。通過這些計算，系統(tǒng)能夠為每種用戶偏好特征分配權重，進而構建出用戶偏好模型矩陣，并將其存儲在HDFS中。利用這個模型，系統(tǒng)計算出每個農(nóng)產(chǎn)品對應的用戶評分，并根據(jù)評分高低進行排序，優(yōu)先推薦排名靠前的農(nóng)產(chǎn)品給用戶，并把這些推薦保存在推薦列表中。 2.1.3數(shù)據(jù)流分析 首先，我們實現(xiàn)了一個權限控制系統(tǒng)，它能夠區(qū)別處理普通用戶和管理員兩種不同的角色。系統(tǒng)通過賬號和密碼驗證的方式來授予用戶相應的訪問權限。對于新用戶，他們需要使用注冊功能來輸入必要的信息，以創(chuàng)建新的賬戶。 在用戶嘗試登錄時，系統(tǒng)會核對用戶輸入的賬號和密碼。如果賬號和密碼匹配，用戶將成功登錄并被引導進入系統(tǒng)。相反，如果賬號和密碼不匹配，登錄將失敗，此時系統(tǒng)會提供相應的錯誤提示，指導用戶進行正確的操作。 頂層數(shù)據(jù)流圖如下所示： 圖2-3 頂層數(shù)據(jù)流圖 2.1.2系統(tǒng)功能結構圖 根據(jù)上述分析，基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)，分為前端和后端界面，在前端是用戶操作界面，用戶首先需要注冊并登錄系統(tǒng)，之后可以在個人信息管理模塊中修改自己的基本信息。在商品篩選排序模塊中，用戶可以根據(jù)關鍵詞、分類等條件篩選并排序商品。個性化推薦模塊會根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，通過協(xié)同過濾算法向用戶推薦農(nóng)產(chǎn)品。在詳情頁展示中，用戶可以查看農(nóng)產(chǎn)品的詳細信息，并有機會將商品加入購物車。購物車結算模塊允許用戶一次性結算多個農(nóng)產(chǎn)品。最后，在訂單管理模塊中，用戶可以查看自己的歷史訂單。后端管理員可以查看農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、訂單管理以及用戶管理等，該系統(tǒng)功能結構圖如下： 圖2-4 基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)功能結構圖
整體ER圖如下圖所示： 圖2-5?整體ER圖
首先，我們需要解決的問題包括技術方面的前端Vue.js框架和后端Django框架的搭建，以及數(shù)據(jù)庫連接等。在配置環(huán)境方面，我們需要選擇合適的開發(fā)工具。 為了解決這些問題，我們可以在學習初期查找相關的前后端框架搭建教程，通過觀看視頻并熟悉示例項目來掌握所需知識。在遇到問題時，我們可以通過查閱資料或向有經(jīng)驗的學長學姐和指導老師請教，以解決遇到的問題。初步選擇PyCharm和SQLiteStudio作為開發(fā)工具，并使用MySQL 5.7和jdk1.8等軟件。 此外，我們還需要考慮如何抓取、清洗、規(guī)范化和歸一化數(shù)據(jù)，以便后續(xù)處理。為此，我們可以通過學習官方網(wǎng)站上的爬蟲技術，并最終決定從“惠農(nóng)網(wǎng)”采集數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)庫和Hadoop分布式文件系統(tǒng)中。我們選擇Scrapy作為爬蟲框架，并通過編寫Python代碼實現(xiàn)自動化抓取數(shù)據(jù)。由于許多網(wǎng)站采取了反爬措施，我們需要采取一些策略來繞過這些限制，例如設置代理和更換User-Agent等。我們抓取的數(shù)據(jù)包括商品信息（如名稱、圖片、價格、類別等）。 |
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Django是一種用于Web應用程序開發(fā)的高級Python Web框架，它具有ORM、模板渲染、路由分發(fā)等一系列功能，可以快速構建高質(zhì)量的Web應用程序。在此系統(tǒng)中，我們采用Django作為后端開發(fā)框架，通過其提供的功能，輕松實現(xiàn)了各個業(yè)務模塊的開發(fā)和管理，例如商品、用戶、購物車等。
SQLiteStduio是一個用于SQLite數(shù)據(jù)庫的圖形化用戶界面（GUI）工具，它允許用戶直觀地創(chuàng)建、編輯和管理SQLite數(shù)據(jù)庫。通過SQLiteStduio，您可以創(chuàng)建表、插入和更新數(shù)據(jù)，以及執(zhí)行各種查詢，而無需直接編寫SQL代碼。
Vue.js是一種前端JavaScript框架，支持組件化開發(fā)和模板渲染，使得前端開發(fā)更加易用和高效。在此系統(tǒng)中，我們采用Vue.js作為前端開發(fā)框架，通過其提供的功能，實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的前端交互和視覺設計，例如商品展示、購物車管理等。同時將Element Plus作為前端UI框架，利用其提供的組件，快速構建了購物車界面和登陸界面，并提升了系統(tǒng)的用戶體驗。
PyCharm是一種功能強大的Python集成開發(fā)環(huán)境（IDE），由JetBrains公司開發(fā)，旨在提供一套完整的工具，幫助開發(fā)者在Python語言開發(fā)過程中提高效率。PyCharm特別為Django框架下的專業(yè)Web開發(fā)提供了一些高級功能，支持Django、Flask、Pyramid等Web框架的插件，使其成為Python Web開發(fā)人員的首選工具。此外，它還提供了可視化接口和自動部署等功能，使得開發(fā)者可以更輕松地管理和維護代碼。在此系統(tǒng)中，我們使用Python進行后端開發(fā)，利用其強大的語法特性和豐富的第三方庫，實現(xiàn)了各個模塊（如商品、用戶、購物車等）的業(yè)務邏輯。
Scrapy是一種Python編寫的爬蟲工具，它支持異步網(wǎng)絡請求和數(shù)據(jù)解析，可以從網(wǎng)站上抓取大量的結構化數(shù)據(jù)。在此系統(tǒng)中，我們使用Scrapy進行數(shù)據(jù)采集，例如從多個電商網(wǎng)站抓取商品信息，并存儲到數(shù)據(jù)庫中，以供系統(tǒng)進行商品推薦和展示。
??這個模塊的主要任務是從“惠農(nóng)網(wǎng)”采集數(shù)據(jù)，并將其存儲至數(shù)據(jù)庫及Hadoop分布式文件系統(tǒng)中。我們采用了Scrapy作為爬蟲框架，通過編寫Python代碼實現(xiàn)自動化抓取數(shù)據(jù)。由于許多網(wǎng)站保護自己而對爬蟲采取了反爬手段，因此我們必須采取一些措施來繞過這些限制，例如設置代理、更換User-Agent等。抓取到的數(shù)據(jù)包括商品信息（如名稱、圖片、價格、類別等）。
本模塊的核心職責是分析用戶的歷史瀏覽和購買行為，以此計算用戶間的相似度，并據(jù)此推薦類似的農(nóng)產(chǎn)品。為了實現(xiàn)這一目標，我們采用了Apache Spark的機器學習庫MLlib，并利用其中的協(xié)同過濾算法來構建推薦模型。通過這些算法的訓練，我們得以生成一個精確預測用戶喜好的模型。 具體而言，我們選用了Spark提供的交替最小二乘法（Alternating Least Squares, ALS）算法，該算法能夠處理基于用戶的推薦和基于物品的推薦。在實施過程中，我們將用戶標識、商品標識以及用戶的瀏覽量評分作為輸入數(shù)據(jù)，ALS算法據(jù)此輸出一個商品相似度矩陣，其中每個元素反映了兩種商品間的相似程度。這種方法深入挖掘了用戶的潛在興趣，從而有助于提升農(nóng)產(chǎn)品銷量，并增強用戶對平臺的忠誠度。
3.2.1 經(jīng)濟可行性 本項目具有較高的經(jīng)濟可行性。首先，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的普及和消費者購物習慣的改變，農(nóng)產(chǎn)品電商市場潛力巨大。通過開發(fā)個性化推薦系統(tǒng)，可以提高用戶購買意愿和滿意度，從而增加銷售額和市場份額。其次，系統(tǒng)采用開源技術棧，降低了開發(fā)成本和后期維護費用。最后，通過與“惠農(nóng)網(wǎng)”等網(wǎng)站合作，可以獲取豐富的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)資源，為系統(tǒng)提供持續(xù)的數(shù)據(jù)支持。 3.2.2 技術可行性 PyCharm作為一款強大的集成開發(fā)環(huán)境（IDE），對于本項目的開發(fā)具有極高的可行性。首先，PyCharm對Python語言提供了全面的支持，包括語法高亮、代碼自動補全、錯誤檢查等功能，大大提高了開發(fā)效率。其次，PyCharm內(nèi)置了Web項目開發(fā)所需的多種插件，如Django框架支持、Scrapy插件等，可以簡化Web應用的開發(fā)流程。對于大數(shù)據(jù)處理部分，PyCharm支持與Spark和Hadoop等大數(shù)據(jù)框架的集成，使得開發(fā)者能夠在IDE內(nèi)部編寫和調(diào)試Spark代碼，便于處理大量的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)。此外，PyCharm還提供了版本控制系統(tǒng)的集成，如Git，方便團隊協(xié)作和代碼管理。在前端開發(fā)方面，雖然PyCharm主要是Python開發(fā)的IDE，但它也支持前端技術的開發(fā)，如JavaScript、HTML和CSS。通過安裝相應的插件，如Vue.js插件，開發(fā)者可以在同一環(huán)境下進行前后端代碼的編寫和調(diào)試，實現(xiàn)無縫對接。 MySQL是一個開源的關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，由瑞典的MySQL AB公司在1995年開發(fā)，它迅速成為最受歡迎的開源關系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。MySQL最主要優(yōu)點是速度快，體積小，命令可以快速執(zhí)行。首先，MySQL是開源的，提供免費版本，這可以大大降低大多數(shù)用戶的使用成本，顯著降低使用成本。另外，與其他大型數(shù)據(jù)庫相比它很容易使用，沒有那么復雜，更容易設置和管理。然后，它也是可移植的，可以在廣泛的平臺上運行，包括Windows、Linux和Unix。它還適用于更廣泛的用戶；MySQL支持最常見的數(shù)據(jù)管理功能，適用于中小型企業(yè)和大型網(wǎng)絡應用。在我們的后臺數(shù)據(jù)庫建設中，利用MySQL將更加安全可靠，實現(xiàn)高效管理后臺數(shù)據(jù)。 3.2.3 操作可行性 系統(tǒng)使用Vue.js框架和Element-Plus組件庫，提供簡潔清晰的用戶界面，使得用戶能夠輕松導航和操作，無論是在搜索、篩選、瀏覽商品還是管理自己的訂單。 系統(tǒng)設計了直觀的操作流程，用戶可以通過簡單的步驟完成注冊、登錄、搜索商品、加入購物車、結算購買等操作，減少了用戶的學習成本和操作難度。通過PySpark和Hadoop等大數(shù)據(jù)處理工具，系統(tǒng)能夠高效地處理大量農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)，并迅速響應用戶的查詢請求，提供及時的商品推薦和搜索結果。綜上所述，該項目在操作層面上具備較高的可行性，能夠為用戶提供流暢、安全、便捷的操作體驗。 |
江蘇海洋大學畢業(yè)設計（論文）開題報告
| 指導教師意見（對課題的深度、廣度及工作量的意見和對設計結果的預測） |
| ???? 指導教師（簽名）???????????? 年 ???月 ???日 |
| 系審查意見： ???? 系主任(簽名)：?????????????? 年????月????日 |
(1)能夠根據(jù)計算機軟硬件知識和數(shù)學知識給出復雜工程設計的基本思路和解決方案；在考慮社會、健康、安全、法律、文化以及環(huán)境等因素下可對設計方案及軟硬件系統(tǒng)等在技術、經(jīng)濟等方面進行評價，確認其可行性；
????(2)能夠建立軟硬件系統(tǒng)、應用數(shù)學、自然科學和工程科學的基本原理、通過信息綜合來驗證解決方案的準確性和合理性，獲得有效結論；
????(3)正確選擇并能合理應用恰當?shù)募夹g、工程工具與開發(fā)平臺完成畢業(yè)設計課題的設計、開發(fā)、測試，保證所完成的系統(tǒng)在功能和性能上達到任務書規(guī)定的要求，具有較好的實用性；
????(4)培養(yǎng)學生能夠基于工程相關背景知識合理分析、評價計算機專業(yè)工程實踐和復雜工程問題解決方案對經(jīng)濟、環(huán)境、法律、安全、健康、倫理的影響，并理解應承擔的責任；
????(5)能夠在多學科背景下理解團隊的意義，了解軟件項目團隊的角色，主動與其他成員溝通、合作、開展工作；能夠在團隊中承擔個體、團隊成員以及負責人的角色；
????(6)能夠就計算機領域復雜工程問題與行業(yè)及社會公眾進行有效溝通和交流；能夠就功能、技術等相關問題陳述發(fā)言、清晰表達；能夠用形式化模型和規(guī)范的文檔等形式呈現(xiàn)軟件系統(tǒng)解決方案和成果；能夠較正確回答開題答辯、最終答辯中教師提出的相關問題；
????(7)理解工程實踐活動中工程管理與經(jīng)濟決策基本知識，并能在多學科環(huán)境下應用于計算機工程實踐中；
????(8)具有獨立分析和解決問題能力，提升自主學習和終身學習的意識。
畢業(yè)設計（論文）的內(nèi)容和要求?：
〔包括原始數(shù)據(jù)、技術要求、工作要求等〕
（1）畢業(yè)設計（論文）的內(nèi)容
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的不斷發(fā)展，電子商務平臺在農(nóng)產(chǎn)品銷售領域扮演著越來越重要的角色。消費者對農(nóng)產(chǎn)品的購買行為逐漸從線下轉向線上，這使得農(nóng)產(chǎn)品電商平臺的用戶數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長。如何有效利用這些數(shù)據(jù)，為用戶提供個性化的農(nóng)產(chǎn)品推薦，成為農(nóng)產(chǎn)品電商平臺亟待解決的問題。因此，本文提出了一種基于Spark協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品個性推薦系統(tǒng)，旨在利用Spark的分布式計算能力，提高推薦系統(tǒng)的計算效率和準確性。系統(tǒng)實現(xiàn)以下的內(nèi)容：
1) 游客登陸功能
前臺用戶通過注冊并登陸后進入系統(tǒng)，用戶可以在個人中心修改基本信息，其包括收貨人姓名、收貨地址及聯(lián)系電話，也可以修改密碼等。具有較高的靈活性。
2) 商品展示、搜索功能
用戶可以通過農(nóng)產(chǎn)品關鍵詞或農(nóng)產(chǎn)品分類等條件篩選符合要求的農(nóng)產(chǎn)品，也可以通過默認、價格、隨便看看等排序條件對產(chǎn)品進行排序；在模塊頁面的右側，系統(tǒng)會通過基于用戶的協(xié)同過濾算法推薦用戶5個農(nóng)產(chǎn)品。
當用戶瀏覽某個農(nóng)產(chǎn)品的詳情頁面時，系統(tǒng)會展示農(nóng)產(chǎn)品的標題、產(chǎn)品圖片、價格、商家、類別、地區(qū)、產(chǎn)品參數(shù)以及產(chǎn)品詳情介紹等基本信息，同時在頁面的右側，系統(tǒng)會通過基于物品的協(xié)同過濾算法推薦用戶5個相關的農(nóng)產(chǎn)品。
農(nóng)產(chǎn)品商品展示功能還可以通過分類模塊進行展示，后臺可按照需求增加或減少商品分類，對商品進行歸類有助于用戶快速瀏覽、了解自己所需要的產(chǎn)品。
3) 購物車加購功能
當用戶瀏覽某個農(nóng)產(chǎn)品的詳情頁面時，用戶可將其加入購物車，在購物車頁面可以將所有農(nóng)產(chǎn)品一并結算購買，當填寫完收貨人姓名、收貨地址及聯(lián)系電話等信息商品
4) 個人中心功能
在這個功能中要實現(xiàn)用戶對自己的信息進行查看、修改，查看自己已發(fā)布信息等個人信息管理功能。
（2）原始數(shù)據(jù)以及技術要求
課題所需原始數(shù)據(jù)支撐均由個人從所需從官方網(wǎng)站收集，在本次課題中所需要使用到的開發(fā)工具，如PyCharm、MySQL數(shù)據(jù)庫都是目前市面上較為流通的工具，可以從網(wǎng)上免費下載，使用非常方便。開發(fā)語言選用python，具有簡潔、易讀、易學的特點，被廣泛應用于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等領域。在此系統(tǒng)中，我們使用Python進行后端開發(fā)，利用其強大的語法特性和豐富的第三方庫，實現(xiàn)了各個模塊（如商品、用戶、購物車等）的業(yè)務邏輯。對于系統(tǒng)前端的界面設計，我們采用Vue.js作為前端開發(fā)框架，通過其提供的功能，實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的前端交互和視覺設計，例如商品展示、購物車管理等；使用Element Plus作為前端UI框架，利用其提供的組件，快速構建了購物車界面和登陸界面，并提升了系統(tǒng)的用戶體驗。而系統(tǒng)的后端，我們采用Django作為后端開發(fā)框架，通過其提供的功能，輕松實現(xiàn)了各個業(yè)務模塊的開發(fā)和管理，例如商品、用戶、購物車等。最后，使用Scrapy進行數(shù)據(jù)采集，例如從多個電商網(wǎng)站抓取商品信息，并存儲到數(shù)據(jù)庫中，以供系統(tǒng)進行商品推薦和展示。
（3）工作要求
本次課題需要掌握件的使用以及配置，還需要閱讀大量的文獻完善系統(tǒng)的功能，培養(yǎng)個人全面的分析問題。在調(diào)研分析方面，整體工程量足夠，要求充分掌握資料，選擇相關課題參考文獻并進行歸納整理，完成前期的需求分析，閱讀國內(nèi)外相關文獻以及報道，對目前國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品市場現(xiàn)狀、項目的完成意義進行分析，在理論分析基礎上，力求更深層次的挖掘。程序設計方面，完成具有實際意義的系統(tǒng)，要實現(xiàn)系統(tǒng)的基本購物、溝通功能，設計界面簡潔友好，呈現(xiàn)出自己想要的效果。認真的制定計劃，按時按量按質(zhì)的完成開題報告、翻譯工作、對系統(tǒng)的優(yōu)化設計、對輸出結果的對比等工作。最后，撰寫一萬字以上畢業(yè)設計論文，制作PPT，完成系統(tǒng)演示和畢業(yè)答辯，上交相關材料。
畢業(yè)設計（論文）的成果要求?：
〔包括圖表、實物等硬件要求〕
(1)要求提交1份不少于4000漢字的書面開題報告（內(nèi)容包括：課題的意義、文獻的綜述、方案的論證、設計的思路、工作計劃等），并進行開題報告和填寫畢業(yè)設計（論文）工作計劃表；
(2)完成畢業(yè)設計課題的設計與軟件開發(fā)，實現(xiàn)要求的所有功能；
(3)圍繞設計的軟件成果，撰寫畢業(yè)設計(論文)報告，要求內(nèi)容詳實、格式規(guī)范、結構嚴謹、邏輯嚴密，字數(shù)不少于10000字，排版及打印格式需嚴格按照教務處關于畢業(yè)設計（論文）的相關規(guī)定；
(4)其他未盡事宜一律遵照學院和教務處的有關規(guī)定。
主要參考文獻：
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基于大數(shù)據(jù)的電子商務個性化信息推薦服務模式研究[J]. 楊利.科技視界,2019(10).
本科生畢業(yè)實習與設計（論文）
基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)
Agricultural products recommendation system based on Collaborative filtering
| 學 ??院： | ?機械工程學院（楷體_GB2312四號，下同） ?????????????????????? | ||
| 專業(yè)班級： | ?機械設計制造及其自動化 ?機械191 ?????????????????? | ||
| 學生姓名： | ?揚帆起航 ?????? | 學 號： | ??2019000001 ?? |
| 指導教師： | ?乘風破浪（職稱） ????????????????????????????? | ||
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畢業(yè)設計（論文）中文摘要
| 基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng) 摘 ?要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展和電子商務的普及，個性化推薦系統(tǒng)在提升用戶體驗和促進產(chǎn)品銷售方面發(fā)揮著越來越重要的作用。本文針對農(nóng)產(chǎn)品在線銷售的特點，設計并實現(xiàn)了一個基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)采用了Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus等技術和框架，通過抓取農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、預處理、實現(xiàn)推薦算法，以及后端和前端開發(fā)，完成了整個系統(tǒng)的構建。在系統(tǒng)分析階段，本文對系統(tǒng)的可行性、功能需求和非功能需求進行了詳細分析，確保系統(tǒng)能夠滿足用戶的基本需求和提供良好的用戶體驗。系統(tǒng)總體設計部分，本文介紹了系統(tǒng)的總體架構、功能模塊劃分和數(shù)據(jù)庫設計，為系統(tǒng)的實現(xiàn)奠定了基礎。系統(tǒng)功能實現(xiàn)部分，詳細闡述了數(shù)據(jù)抓取、預處理、推薦算法、推薦展示、用戶管理、商品管理和購物車訂單管理等模塊的實現(xiàn)過程。系統(tǒng)測試與評估部分，對系統(tǒng)的性能和推薦效果進行了測試，驗證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效性?？偨Y與展望部分，本文對所完成的工作進行了總結，并指出了系統(tǒng)存在的問題和未來的改進方向。總體而言，本文的研究對于推動農(nóng)產(chǎn)品在線銷售、提升用戶購物體驗和促進農(nóng)業(yè)電子商務的發(fā)展具有重要的理論和實踐意義。 關鍵詞：協(xié)同過濾；農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)；電子商務；大數(shù)據(jù)處理；個性化推薦 |
畢業(yè)設計（論文）外文摘要
| Agricultural products recommendation system based on Collaborative filtering Abstract：With the rapid development of Internet technology and the popularity of e-commerce, personalized recommendation systems play an increasingly important role in improving user experience and promoting product sales. This article designs and implements an agricultural product recommendation system based on collaborative filtering, targeting the characteristics of online sales of agricultural products. The system adopts technologies and frameworks such as Python, PySpark, Hadoop, Django, Scrapy, Vue, and Element Plus. By capturing agricultural product data, preprocessing, implementing recommendation algorithms, and developing both the backend and frontend, the entire system is built. In the system analysis phase, this article conducted a detailed analysis of the feasibility, functional requirements, and non functional requirements of the system to ensure that the system can meet the basic needs of users and provide a good user experience. In the overall system design section, this article introduces the overall architecture, functional module division, and database design of the system, laying the foundation for the implementation of the system. The system function implementation section elaborates in detail on the implementation process of modules such as data capture, preprocessing, recommendation algorithms, recommendation display, user management, product management, and shopping cart order management. The system testing and evaluation section tested the performance and recommendation effectiveness of the system, verifying its stability and effectiveness. In the summary and outlook section, this article summarizes the completed work and points out the existing problems and future improvement directions of the system. Overall, this study has important theoretical and practical significance for promoting online sales of agricultural products, enhancing user shopping experience, and promoting the development of agricultural e-commerce. Keywords:?Collaborative filtering; Agricultural product recommendation system; E-commerce; Big data processing; Personalized recommendations |
1 緒論
1.1 研究背景和意義
隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展和電子商務的普及，人們越來越習慣于在線購物。然而，面對海量的商品信息，用戶往往感到無所適從，難以找到自己真正需要的商品。因此，個性化推薦系統(tǒng)應運而生，它可以根據(jù)用戶的興趣和歷史行為，向用戶推薦他們可能感興趣的商品，從而提高用戶的購物體驗和滿意度。[1]
在農(nóng)產(chǎn)品領域，隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的推進和農(nóng)產(chǎn)品電子商務的發(fā)展，農(nóng)產(chǎn)品的在線銷售已經(jīng)成為一種趨勢。然而，農(nóng)產(chǎn)品種類繁多、品質(zhì)參差不齊，用戶在選購農(nóng)產(chǎn)品時往往面臨著選擇困難。[2]因此，研究并開發(fā)一套針對農(nóng)產(chǎn)品的個性化推薦系統(tǒng)，對于提升用戶購物體驗、促進農(nóng)產(chǎn)品銷售和推動農(nóng)業(yè)電子商務的發(fā)展具有重要的意義。
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與進展
個性化推薦系統(tǒng)的研究起源于20世紀90年代，經(jīng)過近30年的發(fā)展，已經(jīng)取得了顯著的成果。[3]目前，主要的推薦算法包括協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦和混合推薦等。其中，協(xié)同過濾算法因其簡單、有效和易于實現(xiàn)的特點，在工業(yè)界得到了廣泛的應用。[4]
在國外，個性化推薦系統(tǒng)已經(jīng)在電子商務、電影、音樂、新聞等多個領域得到了廣泛應用。例如，亞馬遜、Netflix和YouTube等公司都采用了個性化推薦系統(tǒng)，向用戶推薦商品、電影和視頻等。[5]在國內(nèi)，阿里巴巴、京東和騰訊等公司也在其電商平臺上采用了個性化推薦系統(tǒng)，取得了顯著的效果。[6]
在農(nóng)產(chǎn)品領域，盡管已經(jīng)有學者和研究機構開始關注農(nóng)產(chǎn)品的個性化推薦問題，但目前的研究成果還相對較少，且主要集中在理論和算法層面，缺乏實際應用和系統(tǒng)實現(xiàn)。[7]
1.3 研究內(nèi)容和目的
本文旨在研究和開發(fā)一套基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品個性化推薦系統(tǒng)，通過抓取農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)、預處理、實現(xiàn)推薦算法，以及后端和前端開發(fā)，完成整個系統(tǒng)的構建。具體的研究內(nèi)容如下：
1. 數(shù)據(jù)抓取：使用Scrapy爬蟲框架從農(nóng)產(chǎn)品網(wǎng)站上抓取商品信息，包括商品名稱、價格、圖片、類別等。
2. 數(shù)據(jù)預處理：對抓取到的原始數(shù)據(jù)進行清洗、去重、規(guī)范化和歸一化等操作，為后續(xù)的推薦算法提供干凈、統(tǒng)一格式的數(shù)據(jù)。
3. 推薦算法：采用協(xié)同過濾算法，根據(jù)用戶的歷史瀏覽行為和購買記錄，計算不同用戶之間的相似度，并基于該相似度來推薦相似的農(nóng)產(chǎn)品給用戶。
4. 系統(tǒng)實現(xiàn)：使用Python、PySpark、Hadoop、Django、Vue和Element Plus等技術和框架，實現(xiàn)系統(tǒng)的后端和前端開發(fā)，包括用戶管理、商品管理、購物車和訂單管理等模塊。
5. 系統(tǒng)測試與評估：對系統(tǒng)的性能和推薦效果進行測試和評估，驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效性。
本文的研究目的是通過實現(xiàn)一個基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品個性化推薦系統(tǒng)，提升用戶購物體驗和滿意度，促進農(nóng)產(chǎn)品的銷售，推動農(nóng)業(yè)電子商務的發(fā)展。
1.4 研究方法和技術路線
本文采用的研究方法主要包括文獻調(diào)研、算法研究、系統(tǒng)設計和實現(xiàn)、以及系統(tǒng)測試與評估等。[8]具體的技術路線如下：
1. 文獻調(diào)研：通過查閱國內(nèi)外相關的研究文獻和資料，了解個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷程、主流算法和最新進展，為本文的研究提供理論支持和借鑒。[9]
2. 算法研究：選擇合適的協(xié)同過濾算法，并通過實驗和調(diào)優(yōu)，提高算法的準確性和效率。
3. 系統(tǒng)設計：根據(jù)需求分析和可行性分析，設計系統(tǒng)的總體架構和功能模塊劃分，以及數(shù)據(jù)庫的設計。
4. 系統(tǒng)實現(xiàn)：使用Python、PySpark、Hadoop、Django、Vue和Element Plus等技術和框架，實現(xiàn)系統(tǒng)的后端和前端開發(fā)，包括數(shù)據(jù)抓取、預處理、推薦算法、用戶管理、商品管理、購物車和訂單管理等模塊。
5. 系統(tǒng)測試與評估：對系統(tǒng)的性能和推薦效果進行測試和評估，驗證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和有效性，并根據(jù)測試結果進行優(yōu)化和改進。
通過以上技術路線，本文將實現(xiàn)一個基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品個性化推薦系統(tǒng)，為用戶推薦他們可能感興趣的農(nóng)產(chǎn)品，提高用戶的購物體驗和滿意度，促進農(nóng)產(chǎn)品的銷售，推動農(nóng)業(yè)電子商務的發(fā)展。
2 相關技術介紹
本文所研究的基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品推薦系統(tǒng)涉及多種技術和框架，主要包括Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus。以下將詳細介紹這些技術及其在本系統(tǒng)中的應用。
2.1 Python
Python是一種高級編程語言，因其簡潔、易讀、易學的特點而被廣泛應用于Web開發(fā)、數(shù)據(jù)分析、人工智能等領域。在本系統(tǒng)中，Python用于后端開發(fā)，實現(xiàn)了商品、用戶、購物車等模塊的業(yè)務邏輯。同時，Python的豐富第三方庫也為系統(tǒng)的開發(fā)提供了便利。
2.2 PySpark
PySpark是Apache Spark的Python API，它支持Spark提供的所有功能，包括分布式數(shù)據(jù)處理、機器學習、圖形處理等。PySpark具有高效、快速的數(shù)據(jù)處理能力，在本系統(tǒng)中，我們使用PySpark進行數(shù)據(jù)處理和分析，例如利用Spark SQL查詢數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，或通過Spark Streaming實時處理用戶行為數(shù)據(jù)。[10]
2.3 Hadoop
Hadoop是一種開源的分布式計算框架，支持處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，具有高可靠性和可擴展性。在本系統(tǒng)中，我們使用Hadoop進行數(shù)據(jù)存儲和分布式計算，例如將大量的用戶瀏覽行為數(shù)據(jù)存儲到HDFS文件系統(tǒng)中，并通過MapReduce框架進行并行計算。
2.4 Django
Django是一種用于Web應用程序開發(fā)的高級Python Web框架，它具有ORM、模板渲染、路由分發(fā)等一系列功能，可以快速構建高質(zhì)量的Web應用程序。在本系統(tǒng)中，我們采用Django作為后端開發(fā)框架，通過其提供的功能，實現(xiàn)了各個業(yè)務模塊的開發(fā)和管理，例如商品、用戶、購物車等。[11]
2.5 Scrapy
Scrapy是一種Python編寫的爬蟲工具，支持異步網(wǎng)絡請求和數(shù)據(jù)解析，可以從網(wǎng)站上抓取大量的結構化數(shù)據(jù)。在本系統(tǒng)中，我們使用Scrapy進行數(shù)據(jù)采集，例如從多個電商網(wǎng)站抓取商品信息，并存儲到數(shù)據(jù)庫中，以供系統(tǒng)進行商品推薦和展示。[12]
2.6 Vue
Vue.js是一種前端JavaScript框架，支持組件化開發(fā)和模板渲染，使得前端開發(fā)更加易用和高效。在本系統(tǒng)中，我們采用Vue.js作為前端開發(fā)框架，通過其提供的功能，實現(xiàn)了整個系統(tǒng)的前端交互和視覺設計，例如商品展示、購物車管理等。
2.7 Element Plus
Element Plus是一種基于Vue.js的組件庫，它包含了一系列美觀、易用的UI組件和樣式，可以簡化前端開發(fā)過程。在本系統(tǒng)中，我們使用Element Plus作為前端UI框架，利用其提供的組件，快速構建了購物車界面和登陸界面，并提升了系統(tǒng)的用戶體驗。
通過以上技術和框架的應用，本系統(tǒng)實現(xiàn)了基于協(xié)同過濾的農(nóng)產(chǎn)品個性化推薦，為用戶提供了便捷、個性化的購物體驗。
3 系統(tǒng)分析
3.1 可行性分析
技術可行性：本系統(tǒng)采用的主流技術和框架（如Python、PySpark、Hadoop、Django、Scrapy、Vue和Element Plus）都是成熟的技術，有著豐富的社區(qū)支持和文獻資料。這些技術的組合能夠滿足系統(tǒng)開發(fā)的需求，保證系統(tǒng)的技術可行性。
經(jīng)濟可行性：本系統(tǒng)開發(fā)的成本主要包括硬件設備、軟件開發(fā)和維護費用。由于使用的是開源技術和框架，可以大大降低軟件開發(fā)的成本。同時，隨著云計算技術的發(fā)展，硬件成本也可以通過租用云服務的方式進一步降低。
法律可行性：本系統(tǒng)開發(fā)過程中將遵循相關法律法規(guī)，尊重知識產(chǎn)權，確保所有使用的軟件和技術都是合法合規(guī)的。在數(shù)據(jù)抓取和處理過程中，將嚴格遵守數(shù)據(jù)保護法規(guī)，確保用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。
操作可行性：本系統(tǒng)設計時考慮到用戶友好性，將提供直觀、易用的用戶界面，確保用戶能夠輕松地使用系統(tǒng)。同時，系統(tǒng)還將提供詳細的用戶手冊和在線幫助，以幫助用戶解決使用過程中可能遇到的問題。
3.2 系統(tǒng)功能需求分析
用戶管理：系統(tǒng)需要提供用戶注冊、登錄、個人信息管理等功能，以便用戶能夠創(chuàng)建賬戶、登錄系統(tǒng)并管理自己的信息。
商品管理：系統(tǒng)需要提供商品信息的添加、編輯、刪除和查詢功能，以便管理員能夠管理商品數(shù)據(jù)。
購物車管理：系統(tǒng)需要提供購物車的添加、編輯、刪除和查詢功能，以便用戶能夠管理自己的購物車。
訂單管理：系統(tǒng)需要提供訂單的創(chuàng)建、編輯、刪除和查詢功能，以便用戶能夠管理自己的訂單。
推薦功能：系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史行為和偏好，提供個性化的商品推薦功能。
數(shù)據(jù)抓取：系統(tǒng)需要能夠從外部網(wǎng)站抓取商品數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)庫中。
數(shù)據(jù)預處理：系統(tǒng)需要對抓取到的數(shù)據(jù)進行清洗、去重、規(guī)范化和歸一化等預處理操作。
3.3 非功能需求分析
性能需求：系統(tǒng)需要能夠處理大量的用戶請求和數(shù)據(jù)，保證響應時間在可接受的范圍內(nèi)。
可靠性需求：系統(tǒng)需要具備高可靠性，能夠在各種異常情況下保持穩(wěn)定運行。
安全性需求：系統(tǒng)需要保證用戶數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，防止數(shù)據(jù)泄露和未授權訪問。
可擴展性需求：系統(tǒng)需要具備良好的可擴展性，能夠隨著用戶量的增加和業(yè)務的發(fā)展進行擴展。
可維護性需求：系統(tǒng)需要具備良好的可維護性，方便后期的維護和升級。
兼容性需求：系統(tǒng)需要能夠在不同的瀏覽器和操作系統(tǒng)上正常運行，提供良好的跨平臺支持。
通過上述分析，本系統(tǒng)的設計旨在滿足用戶的基本需求，并提供穩(wěn)定、安全、易用的系統(tǒng)功能。
核心算法代碼分享如下：
from django.apps import AppConfig
from django.db import connectionfrom pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.mllib.recommendation import ALS
import random# spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
# sc = spark.sparkContext
# sc.setLogLevel("ERROR")class ProduceConfig(AppConfig):default_auto_field = "django.db.models.BigAutoField"name = "produce"verbose_name = "農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)"model = Nonedef ready(self):pass# ProduceConfig.train()@classmethoddef train(cls):sql = """SELECTu.id AS uid,b.id AS bid,count( h.id ) AS `rating` FROMproduce b,auth_user uLEFT JOIN produce_history h ON h.userId = uid AND h.produceId = bid GROUP BYbid,uid ORDER BYbid;"""cursor = connection.cursor()cursor.execute(sql)rdd = sc.parallelize(cursor)cls.model = ALS.train(rdd, 10)@classmethoddef recommendProductsForUser(cls, uid, topK=10):return [i.product for i in cls.model.recommendProducts(uid, topK)]@classmethoddef recommendProductsForProduct(cls, pid, topK=10):users = cls.model.recommendUsers(pid, topK)uids = [i.user for i in users]pids = []for i in uids:pids.extend(cls.recommendProductsForUser(i))pids = [i for i in set(pids) if i != pid]random.shuffle(pids)return pids[:topK]