计算机毕业设计Django+Vue.js农产品推荐系统 农产品可视化 农产品大数据(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

任务书：基于Django与Vue.js的农产品推荐系统开发

一、项目基本信息

• 项目名称：基于Django与Vue.js的农产品智能推荐系统
• 项目类型：农业信息化应用开发
• 起止时间：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日
• 项目负责人：[姓名]
• 参与人员：[团队成员名单及分工]
• 项目背景：
  农产品电商市场规模持续扩大，但用户面临信息过载、供需错配等问题。本项目旨在通过构建基于用户行为与农产品特征的智能推荐系统，提升用户购买效率，帮助农户精准对接市场需求，减少滞销风险。

二、项目目标

1. 总体目标

开发一套基于Django（后端）与Vue.js（前端）的农产品推荐系统，实现以下功能：

• 农产品信息管理与展示；
• 个性化推荐（基于用户行为、商品特征、协同过滤）；
• 农产品溯源可视化；
• 农户与消费者交互功能。

2. 具体目标

• 功能目标：
  • 用户模块：注册/登录、兴趣标签设置、浏览历史记录；
  • 农产品模块：商品分类、详情展示、库存管理、季节性标签；
  • 推荐模块：混合推荐算法（内容推荐+协同过滤+深度学习）、冷启动优化；
  • 可视化模块：销售数据看板、溯源地图、用户行为热力图。
• 性能目标：
  • 系统响应时间≤2秒（90%请求）；
  • 推荐准确率（点击率）提升≥25%；
  • 支持并发用户数≥500。
• 成果目标：
  • 完成系统原型开发并部署；
  • 申请软件著作权1项；
  • 发表核心期刊论文1篇。

三、任务分解与分工

1. 需求分析与设计（第1-2周）

• 任务内容：
  • 调研农产品电商平台需求，编写需求规格说明书；
  • 设计系统架构（前后端分离）、数据库ER图；
  • 完成UI原型设计（Figma/Axure）。
• 负责人：[姓名]
• 交付物：需求规格说明书、数据库设计文档、UI原型图。

2. 后端开发（Django）（第3-6周）

• 任务内容：
  • 搭建Django项目框架，配置数据库（MySQL/PostgreSQL）；
  • 开发用户认证、农产品管理、订单管理等API；
  • 实现推荐算法（Scikit-learn/Surprise/TensorFlow）；
  • 集成Redis缓存优化性能。
• 负责人：[后端开发人员姓名]
• 交付物：Django项目代码、API接口文档、推荐算法模型。

3. 前端开发（Vue.js）（第4-7周）

• 任务内容：
  • 搭建Vue.js项目框架，配置路由（Vue Router）与状态管理（Vuex/Pinia）；
  • 开发农产品列表、详情页、推荐结果展示等组件；
  • 集成ECharts实现数据可视化，高德地图API实现溯源展示；
  • 与后端API联调，优化交互体验。
• 负责人：[前端开发人员姓名]
• 交付物：Vue.js项目代码、前端组件库、可视化图表。

4. 测试与优化（第8-9周）

• 任务内容：
  • 功能测试：使用Postman测试API接口；
  • 性能测试：JMeter模拟高并发场景；
  • 用户调研：收集反馈并优化推荐策略；
  • 修复漏洞，优化代码结构。
• 负责人：[测试人员姓名]
• 交付物：测试报告、优化后的系统代码。

5. 部署与维护（第10周）

• 任务内容：
  • 部署系统到阿里云ECS服务器；
  • 配置Nginx反向代理与SSL证书；
  • 编写运维文档，培训农户与平台管理员使用系统。
• 负责人：[运维人员姓名]
• 交付物：部署文档、运维手册、培训视频。

四、技术路线

1. 后端技术栈：
   • 框架：Django 4.x + Django REST Framework；
   • 数据库：MySQL 8.0（主）+ Redis（缓存）；
   • 推荐算法：Scikit-learn（内容推荐）、Surprise（协同过滤）、TensorFlow（深度学习）；
   • 部署：Docker容器化 + 阿里云ECS。
2. 前端技术栈：
   • 框架：Vue 3.x + Vite；
   • UI库：Element Plus/Ant Design Vue；
   • 可视化：ECharts 5.x；
   • 地图：高德地图JavaScript API。
3. 关键技术点：
   • 混合推荐算法（权重动态调整）；
   • 冷启动解决方案（地理位置+属性匹配）；
   • 农产品溯源数据上链（可选Hyperledger Fabric）。

五、进度计划

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成需求文档与原型设计，通过导师审核
系统设计	第3周	数据库设计定稿，API接口文档完成
后端开发	第4-6周	核心API开发完成，推荐算法初步验证
前端开发	第5-7周	前端页面开发完成，与后端联调通过
测试优化	第8-9周	系统通过压力测试，用户调研反馈优化
部署上线	第10周	系统正式部署，提交最终成果

六、资源需求

1. 硬件资源：
   • 开发服务器：阿里云ECS（4核8G，CentOS 8）；
   • 测试设备：PC、移动端（Android/iOS）。
2. 软件资源：
   • 开发工具：PyCharm、VS Code、Postman、JMeter；
   • 协作工具：GitLab、腾讯文档、钉钉。
3. 数据资源：
   • 农产品数据集（名称、价格、产地、检测报告）；
   • 用户行为日志（点击、购买、收藏）。

七、风险管理

风险类型	风险描述	应对措施
技术风险	推荐算法效果不达预期	提前准备备选算法（如基于规则的推荐），增加A/B测试频次
时间风险	开发进度延迟	采用敏捷开发模式，每周同步进度，预留1周缓冲期
数据风险	农产品数据缺失或质量差	与农业合作社合作获取结构化数据，使用爬虫补充非结构化数据
人员风险	团队成员离职或分工冲突	明确分工与责任，签订项目承诺书，定期召开站会

八、验收标准

1. 功能完整性：系统实现需求规格说明书中的所有功能；
2. 性能达标：推荐响应时间≤2秒，支持500并发用户；
3. 用户满意度：通过问卷调研，用户对推荐结果满意度≥80%；
4. 文档完备性：提交需求文档、设计文档、测试报告、用户手册等全套资料。

项目负责人签字：________________
日期：202X年XX月XX日

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备注：本任务书需经导师审核通过后执行，后续根据实际开发情况调整任务分工与进度。

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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