python商品推荐系统+京东商品+网络爬虫+Apriori算法推荐关联商品

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1、项目介绍

技术栈：Django框架、scrapy爬虫框架、Vue框架、apriori算法推荐关联商品

本系统通过scrapy爬虫框架抓取京东上的商品，存入本地数据库，用Django框架搭建后端用于提供数据，Vue搭建前端用于展示数据
功能有：
1. 商品检索
2. 商品详情
3. 加入购物车
4. 结算购买
5. 查看历史订单
6. 个人中心
7. 基于用户历史浏览来推荐商品
8. 当用户访问商品详情时，基于apriori算法推荐关联商品

2、项目界面

（1）系统首页

3、项目说明

后端技术栈(python):
- django
- django-simpleui 后台ui框架
- apriori算法，网上搜搜资料很多
- mysql 数据库
- sqlite3 数据库
数据爬虫(python):
- scrapy 爬虫框架
- requests 轻量爬虫工具
- xpath 页面数据抽取
前端技术栈(nodejs+vue3):
- vue3
- element-plus vue3组件库
- element-plus-admin 页面框架

京东商品推荐系统的设计涉及多个步骤，其中Apriori算法可以用于关联规则的挖掘，以提供用户间商品关联的信息。以下是一个简单的Apriori算法在京东商品推荐系统中的介绍：

1. 数据收集：
   从京东的数据库中收集用户购物交易数据，包括购买商品的信息、购买时间等。
2. 数据预处理：
   整理收集到的数据，将其转化为适合Apriori算法处理的格式。每个交易可以看作是一个包含多个商品的集合。
3. Apriori算法应用：
   应用Apriori算法来挖掘频繁项集。频繁项集是指在交易记录中频繁出现的商品组合。设置一个最小支持度阈值，以过滤掉不频繁的项集。
4. 关联规则挖掘：
   从频繁项集中生成关联规则。关联规则是指商品之间的关系，例如，购买商品A的用户也有很大概率购买商品B。这些规则可以通过计算置信度等指标进行筛选。
5. 推荐生成：
   利用挖掘得到的关联规则，为用户生成推荐商品列表。例如，如果一个用户购买了商品A，根据关联规则，系统可以推荐购买商品B。
6. 京东系统集成：
   将推荐系统集成到京东的平台中，确保推荐结果能够顺利展示在用户界面上。这可能涉及到与现有系统的对接和用户体验的优化。
7. 评估和优化：
   定期评估推荐系统的性能，可能涉及到A/B测试以及用户反馈的收集。根据评估结果对推荐算法和系统进行优化。
   需要注意的是，虽然Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的经典方法，但在实际的电商推荐系统中，通常还会使用其他更先进的技术，例如基于协同过滤的方法、深度学习等，以提供更准确和个性化的推荐结果。因此，在设计推荐系统时，需要结合业务需求和实际情况选择合适的算法和技术。

4、核心代码

5、源码获取方式

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