计算机毕业设计Python商品推荐系统商品比价系统商品可视化电商大数据 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

任务书

项目名称： Python商品推荐系统

项目背景：

随着互联网电子商务的迅速发展，用户在购物平台上面对海量商品时，往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的商品。商品推荐系统作为一种智能化的服务手段，通过分析用户的行为数据、历史购买记录、浏览历史等信息，能够为用户提供个性化的商品推荐，从而提高用户满意度、增加用户粘性，并促进商品销售。本项目旨在开发一个基于Python的商品推荐系统，以实现对电商平台用户的有效商品推荐。

项目目标：

数据收集与预处理：收集用户行为数据（如浏览、购买、评价记录等），并进行数据清洗、格式转换等预处理工作，确保数据质量。
特征工程：从预处理后的数据中提取有用特征，如用户偏好、商品类别、价格敏感度等，用于后续模型训练。
模型构建与训练：选择合适的推荐算法（如协同过滤、基于内容的推荐、深度学习模型等），利用Python及相关库（如Pandas、NumPy、Scikit-learn、TensorFlow或PyTorch等）构建推荐模型，并进行模型训练。
模型评估与优化：通过准确率、召回率、F1分数等指标评估模型性能，根据评估结果对模型进行调整和优化。
系统设计与实现：设计并实现一个用户友好的推荐系统界面，能够展示推荐结果，同时提供用户反馈机制，以便持续优化推荐效果。
部署与测试：将推荐系统部署到实际环境中，进行功能测试和性能测试，确保系统稳定运行。

技术路线：

数据收集：使用API接口或爬虫技术从电商平台获取用户行为数据。
数据预处理：利用Pandas进行数据清洗，处理缺失值、异常值，进行数据类型转换等。
特征工程：根据业务需求提取特征，可能包括用户画像、商品属性、时间因素等。
模型选择与训练：
- 协同过滤：基于用户相似度或物品相似度进行推荐。
- 基于内容的推荐：根据商品描述、用户历史偏好进行推荐。
- 深度学习模型：如神经网络、自编码器、卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等，用于更复杂的特征提取和推荐逻辑。
模型评估：使用交叉验证、A/B测试等方法评估模型性能。
系统设计与开发：使用Flask或Django等框架开发Web应用，前端采用HTML、CSS、JavaScript等技术。
部署与测试：在云服务（如AWS、阿里云）或本地服务器上部署系统，进行压力测试、兼容性测试等。