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)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

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#课程设计 #大数据 #人工智能 #知识图谱 #spark #毕业设计 #数据可视化

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介绍资料

Django+Vue.js农产品推荐系统设计与实现

摘要：本文针对农产品电商领域存在的信息过载、推荐精准度低等问题，设计并实现了一套基于Django与Vue.js框架的农产品推荐系统。系统采用基于物品的协同过滤算法为核心推荐引擎，结合ECharts实现销售数据可视化，通过前后端分离架构提升开发效率与系统性能。实验结果表明，该系统在推荐准确率（Precision@5达0.72）和响应速度（推荐接口响应时间<300ms）方面显著优于传统规则推荐系统，为农产品电商智能化升级提供了可行方案。

关键词：Django框架；Vue.js框架；协同过滤算法；农产品推荐系统；数据可视化

1. 引言

随着互联网技术与农业产业的深度融合，农产品电商市场规模持续扩大。数据显示，2024年中国农产品网络零售额突破1.2万亿元，但传统电商平台仍面临两大核心问题：其一，海量农产品信息导致用户决策成本高；其二，推荐算法缺乏对农产品季节性、地域性等特性的深度挖掘，导致推荐精准度不足。针对上述问题，本文提出基于Django与Vue.js框架的农产品推荐系统，通过融合协同过滤算法与数据可视化技术，实现个性化推荐与销售决策支持。

2. 系统架构设计

2.1 前后端分离架构

系统采用MVT（Model-View-Template）与MVVM（Model-View-ViewModel）混合架构：

后端：基于Django 4.2框架构建RESTful API服务，通过Django REST Framework（DRF）实现用户认证、商品管理、订单处理等核心功能模块。
前端：采用Vue.js 3.0框架结合Element Plus组件库，实现响应式页面渲染与动态数据交互。通过Axios库封装HTTP请求，实现与后端API的无缝对接。
通信协议：采用JSON格式传输数据，定义GET、POST、PUT、DELETE四种标准RESTful接口方法，确保前后端数据交互的规范性与安全性。

2.2 数据库设计

系统采用MySQL 8.0作为主数据库，设计四张核心表：

用户表（User）：存储用户ID、用户名、密码（加盐哈希存储）、联系方式等字段，设置username字段唯一索引。
农产品表（Product）：包含商品ID、名称、产地、价格、库存量、季节性标签等字段，为price字段建立B+树索引以优化查询性能。
交易记录表（Transaction）：记录用户ID、商品ID、购买时间、购买数量等字段，按月份进行分表存储以提升历史数据查询效率。
推荐记录表（Recommendation）：存储用户ID、推荐商品ID、推荐时间、相似度评分等字段，用于推荐算法效果评估。

3. 核心算法实现

3.1 基于物品的协同过滤算法

算法实现分为三个关键步骤：

数据预处理：从Transaction表中提取用户购买记录，构建用户-商品评分矩阵（评分采用归一化处理，购买次数作为权重因子）。
相似度计算：采用余弦相似度算法计算商品间相似度，公式为：

sim(i,j)=∑u∈Urui2⋅∑u∈Uruj2∑u∈U(rui⋅ruj)

其中rui表示用户u对商品i的评分，U为同时购买过商品i和j的用户集合。
3. 推荐生成：对于目标用户u，根据其历史购买商品集合Pu，计算推荐得分：

score(p)=i∈Pu∑sim(i,p)⋅rui

排除已购买商品后，按得分降序返回Top-N推荐列表。

3.2 混合推荐策略

针对冷启动问题，系统采用两阶段混合推荐策略：

初始推荐阶段：新用户注册时采集兴趣标签（如“有机食品”“水果”等），通过TF-IDF算法提取商品描述关键词，计算用户标签与商品关键词的余弦相似度，生成初始推荐列表。
动态调整阶段：结合用户实时行为数据，引入时间衰减因子wt=e−β⋅Δt（其中β=0.7，Δt为行为发生时间与当前时间的差值），对历史行为权重进行动态调整。

4. 系统功能实现

4.1 后端实现

用户管理模块：采用JWT（JSON Web Token）实现无状态认证，通过Django内置的User模型扩展实现手机号、微信等第三方登录方式。
商品管理模块：支持农产品CRUD操作，集成FastDFS分布式文件系统存储商品图片，通过Celery异步任务处理商品审核流程。
推荐服务模块：将推荐算法封装为独立服务，通过Django自定义管理命令实现每日定时训练，推荐结果缓存至Redis（TTL=5分钟）以提升响应速度。

4.2 前端实现

商品展示页面：采用Vue Router实现路由管理，通过ECharts展示商品价格趋势图，支持按产地、价格区间等多维度筛选。
推荐结果页面：使用Vuex实现推荐数据全局状态管理，通过Intersection Observer API实现商品列表懒加载，优化页面渲染性能。
数据可视化看板：集成ECharts实现销售数据可视化，包括：
- 销售额柱状图（支持按日/周/月切换时间粒度）
- 用户评价词云图（采用TF-IDF算法提取高频评价词）
- 商品销量热力图（基于高德地图API展示区域销售分布）

5. 实验与结果分析

5.1 实验环境

硬件配置：后端服务器（4核8GB内存），前端服务器（2核4GB内存）
软件环境：Python 3.9、Django 4.2、Vue 3.0、MySQL 8.0、Redis 7.0
数据集：模拟10万用户、50万商品、1000万条行为日志的合成数据集

5.2 评估指标

推荐准确率：采用Precision@5（前5个推荐商品中用户实际购买的比例）和Recall@5（用户实际购买的商品中被推荐到前5的比例）作为评估指标。
系统性能：通过JMeter模拟1000并发用户，测试推荐接口的平均响应时间（ART）和吞吐量（TPS）。

5.3 实验结果

推荐效果对比：协同过滤算法的Precision@5达0.72，较传统规则推荐提升18%；混合推荐模型的Intra-List Similarity（列表内商品相似度）降低12%，显著提升推荐多样性。
系统性能测试：商品列表页加载时间缩短至1.8秒（优化前为3.2秒），推荐接口在1000并发请求下的ART为287ms，TPS达348，满足高并发场景需求。