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介绍资料
任务书：基于Django+Vue.js的农产品推荐系统开发
一、任务概述
项目名称：农产品智能推荐系统开发
任务周期：2025年3月1日 - 2025年12月31日
任务目标：开发一套支持农产品全生命周期管理的智能推荐系统，实现农户、产品与消费者的精准匹配，降低农产品滞销率15%以上，提升用户推荐满意度至80分（百分制）。
二、任务分解与责任分配
| 任务模块 | 子任务 | 负责人 | 交付物 | 完成时间 |
|---|---|---|---|---|
| 需求分析 | 1.1 调研农产品流通痛点（访谈10家合作社+200名消费者） | 张三 | 需求调研报告（含用户画像） | 2025.03.15 |
| 1.2 竞品分析（对比拼多多、美团优选等平台推荐功能） | 李四 | 竞品分析矩阵表 | 2025.03.20 | |
| 1.3 确定功能优先级（使用MoSCoW方法） | 王五 | 功能需求清单（含MVP定义） | 2025.03.25 | |
| 系统设计 | 2.1 数据库设计（ER图+数据字典，支持农产品溯源字段） | 张三 | 数据库设计文档（含SQL脚本） | 2025.04.10 |
| 2.2 API接口定义（RESTful规范，含推荐结果缓存策略） | 李四 | API文档（Swagger格式） | 2025.04.15 | |
| 2.3 推荐算法架构设计（混合模型：ItemCF+Wide&Deep） | 王五 | 算法设计白皮书 | 2025.04.20 | |
| 算法开发 | 3.1 数据预处理（清洗10万条历史订单数据，标注农产品属性） | 张三 | 清洗后数据集（CSV格式） | 2025.05.10 |
| 3.2 基础模型实现（Item-based CF，加入时间衰减因子β=0.7） | 李四 | 协同过滤代码库（Python） | 2025.05.25 | |
| 3.3 深度模型训练（PyTorch实现Wide&Deep，嵌入维度d=64） | 王五 | 训练日志+模型权重文件 | 2025.06.15 | |
| 前端开发 | 4.1 交互原型设计（Axure实现推荐结果对比组件） | 张三 | 高保真原型图（含交互说明） | 2025.07.01 |
| 4.2 Vue.js组件开发（实现动态筛选、营养对比可视化） | 李四 | 前端代码库（Vue3+TypeScript） | 2025.08.15 | |
| 4.3 移动端适配（响应式布局，4G网络下首屏加载≤2s） | 王五 | 性能测试报告（Lighthouse评分≥90） | 2025.08.30 | |
| 后端开发 | 5.1 Django框架搭建（配置Celery异步任务队列） | 张三 | 基础框架代码（含Docker部署脚本） | 2025.09.10 |
| 5.2 推荐引擎集成（Redis缓存热门结果，Flink实时更新用户兴趣） | 李四 | 后端服务API（含压力测试报告） | 2025.10.15 | |
| 5.3 安全加固（实现JWT鉴权+SQL注入防护） | 王五 | 安全审计报告（通过OWASP ZAP扫描） | 2025.10.30 | |
| 测试与部署 | 6.1 集成测试（使用Postman模拟1000并发请求） | 张三 | 测试用例执行报告 | 2025.11.10 |
| 6.2 用户验收测试（邀请20名农户参与AB测试） | 李四 | 用户反馈汇总表 | 2025.11.20 | |
| 6.3 云服务器部署（阿里云ECS+RDS，配置自动扩缩容策略） | 王五 | 部署文档（含监控看板链接） | 2025.12.05 | |
| 文档编写 | 7.1 用户手册（含推荐策略说明） | 张三 | PDF格式手册（中英双语） | 2025.12.15 |
| 7.2 技术白皮书（详细记录算法实现细节） | 李四 | LaTeX排版文档 | 2025.12.20 | |
| 7.3 结题报告（对比初始目标完成情况） | 王五 | PPT汇报材料（含演示视频） | 2025.12.25 |
三、关键里程碑
- 2025.04.30：完成系统架构设计评审
- 2025.07.31：算法模型通过离线评估（准确率≥75%）
- 2025.10.31：系统通过安全合规检查
- 2025.12.31：项目验收交付
四、资源需求
- 硬件资源：
- 开发服务器：4核8G云主机×3（阿里云）
- 测试设备：Android/iOS手机各5部（覆盖主流屏幕尺寸）
- 软件资源：
- 开发工具：PyCharm Professional、VS Code、Postman
- 协作平台：GitLab（代码管理）、Jira（任务跟踪）
- 数据资源：
- 历史订单数据：10万条（脱敏后使用）
- 农产品属性库：包含2000种商品的标准描述
五、风险管理
| 风险类型 | 描述 | 应对措施 | 责任人 |
|---|---|---|---|
| 数据质量 | 原始数据缺失率＞30% | 开发数据补全工具，人工校验关键字段 | 张三 |
| 算法偏差 | 推荐结果过度集中于热门商品 | 引入多样性惩罚因子（λ=0.2） | 李四 |
| 进度延迟 | 前端开发比计划滞后2周 | 动态调整任务优先级，增加并行开发 | 王五 |
| 合规风险 | 未通过等保2.0安全测评 | 提前引入第三方安全审计 | 全体成员 |
六、验收标准
- 功能指标：
- 支持3种以上推荐策略（热门推荐、个性化推荐、相似商品推荐）
- 实现农产品溯源信息可视化展示（含检测报告PDF预览）
- 性能指标：
- 推荐接口平均响应时间≤500ms（P99≤800ms）
- 系统支持1000并发用户稳定运行
- 文档指标：
- 提供完整的API文档、数据库设计文档、用户操作手册
- 代码注释覆盖率≥40%（使用Docstring规范）
七、附件
- 《农产品推荐系统需求规格说明书》
- 《Django+Vue.js技术选型评估报告》
- 《算法模型离线评估报告（初稿）》
任务下达方：XXX大学计算机学院
任务承接方：农产品电商系统开发团队
签字确认：
（学院公章） （团队负责人签字）
2025年2月28日 2025年2月28日
备注：本任务书需配合Gantt图使用，建议使用Microsoft Project或Jira进行进度跟踪，每周五17:00前提交周报至项目管理系统。
运行截图
推荐项目
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