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
原创 最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 1.5k 阅读 · 25 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#课程设计 #大数据 #hadoop #spark #hive #毕业设计 #网络爬虫

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一篇关于《Django + Vue.js 农产品推荐系统》的任务书范文，内容涵盖任务目标、分工、技术要求、进度安排等核心要素，供参考：

任务书

项目名称：基于Django与Vue.js的农产品推荐系统设计与实现

一、任务背景

随着农业电商的快速发展，农产品线上销售面临信息过载与用户需求匹配效率低的问题。传统推荐系统对农产品地域性、季节性等特征适配不足，导致推荐精准度低。本项目旨在通过Django（后端）与Vue.js（前端）技术栈，结合农产品特性与用户行为数据，构建一个高效、可扩展的个性化推荐系统，提升用户体验与农产品销售效率。

二、任务目标

  1. 系统功能目标
    • 实现用户注册/登录、农产品浏览、搜索、收藏、购买等基础功能。
    • 基于用户行为数据（浏览、购买、评分）与农产品特征（品类、产地、季节、价格），提供个性化推荐服务。
    • 支持热门推荐、基于内容的推荐、协同过滤推荐等多种推荐策略。
  2. 技术目标
    • 采用前后端分离架构，前端基于Vue.js实现响应式界面，后端基于Django构建RESTful API。
    • 优化推荐算法，提升推荐准确率（目标：准确率≥75%）与响应速度（目标：≤500ms）。
    • 确保系统可扩展性，支持高并发访问（目标：1000+ QPS）。

三、任务分工

角色职责
项目经理制定开发计划、协调团队分工、监督进度、组织评审与测试。
前端开发基于Vue.js实现用户界面（商品列表、推荐结果展示、交互组件）、对接后端API。
后端开发基于Django开发用户管理、商品管理、推荐逻辑等API，设计数据库模型。
算法工程师实现推荐算法（协同过滤、基于内容推荐），优化模型参数与特征工程。
测试工程师制定测试用例，执行功能测试、性能测试，反馈系统缺陷。

四、技术要求

  1. 前端技术栈
    • 框架：Vue.js 3.0 + Vue Router + Vuex
    • UI组件库：Element UI 或 Ant Design Vue
    • 数据可视化：ECharts（用于推荐结果统计图表）
  2. 后端技术栈
    • 框架：Django 4.0 + Django REST Framework
    • 数据库：MySQL（存储用户、商品、行为数据） + Redis（缓存推荐结果）
    • 部署：Docker容器化部署，Nginx反向代理
  3. 推荐算法
    • 基础算法：
      • 协同过滤（User-Based/Item-Based）
      • 基于内容的推荐（TF-IDF提取农产品特征）
    • 优化方向：
      • 引入时间衰减因子，提升近期行为权重。
      • 融合农产品地域、季节等农业特征，构建混合推荐模型。

五、任务进度安排

阶段时间里程碑成果
需求分析第1-2周完成需求调研文档，明确功能模块与用户场景。
系统设计第3-4周输出系统架构图、数据库ER图、API接口文档。
前端开发第5-8周实现用户界面（商品列表、推荐页、个人中心），完成与后端API的联调。
后端开发第5-9周开发用户管理、商品管理、推荐逻辑等核心API，完成数据库设计与优化。
算法实现第7-10周完成推荐算法代码开发，集成至Django后端，输出算法测试报告。
系统测试第11-12周执行功能测试、性能测试（JMeter），修复缺陷，优化推荐准确率与响应速度。
部署上线第13周完成Docker容器化部署，编写用户手册与运维文档。

六、交付物清单

  1. 代码仓库：前端（Vue.js）、后端（Django）完整源代码。
  2. 文档资料：
    • 需求规格说明书
    • 系统设计文档（含数据库设计、API文档）
    • 推荐算法设计文档与测试报告
    • 用户操作手册与系统维护手册
  3. 系统演示：提供可访问的在线演示环境或录制操作视频。

七、风险评估与应对

风险应对措施
推荐算法准确率不达标增加用户行为数据采集维度，优化特征工程，引入A/B测试对比不同算法效果。
前后端接口兼容性问题制定严格的API规范，使用Swagger生成接口文档，开发阶段持续进行接口联调。
系统性能瓶颈对数据库查询优化（索引、分表），引入Redis缓存热门推荐结果，部署负载均衡。

八、审批意见

项目负责人签字：_________________
日期：_________________

备注：

  1. 本任务书需经项目组成员确认后执行，如有调整需重新审批。
  2. 关键节点（如算法验收、系统测试）需组织评审会议并留存记录。

此任务书可根据实际项目需求进一步细化技术细节或调整分工，建议配合甘特图（Gantt Chart）辅助进度管理。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

基于Django的农作物病虫害检测系统设计和实现(源码+论文)
java，python,大数据全包开发，java辅导
10-20 1001
🩵✌代码战士Leaf，拥有7年开发经验，粉丝量超过11万，作为优质Java创作者，专注于Java技术、小程序开发以及毕业项目实战。✌🩵技术范围：Java、React、Django、Flask、SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、PHP、Go、Swift、Kotlin、Flutter、Nodejs、Python、区块链、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容。
基于Python+Django的农作物智能害虫分析系统设计和实现(源码+论文)
java，python,大数据全包开发，java辅导
10-18 1193
🩵✌代码战士Leaf，拥有7年开发经验，粉丝量超过11万，作为优质Java创作者，专注于Java技术、小程序开发以及毕业项目实战。✌🩵技术范围：Java、React、Django、Flask、SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、PHP、Go、Swift、Kotlin、Flutter、Nodejs、Python、区块链、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容。
计算机毕业设计Django+Vue.js农产品推荐系统 农产品可视化 (源码+文档+PPT+讲解)
全网计算机/大数据辅导(自媒体)道祖第一人、全网粉丝100W+,专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导,高校老师/讲师/同行合作。以及产品测评宣传、工具推广等合作。同时招收学生代理、校园代理。
03-30 1378
计算机毕业设计Django+Vue.js农产品推荐系统 农产品可视化 (源码+文档+PPT+讲解)
基于Javaweb实现的家教服务平台设计与实现(源码+数据库+部署+文档+讲解视频等)
weixin_44952775的博客
10-02 1904
✌博主多年开发实战经验，曾被CDN特邀博客之星、技术开发领域专家，全网拥有百万粉丝，主要从事与Java、小程序、Python、PHP、大数据、爬虫、单片机等领域的开发工作，帮助过上万名同学开发程序系统✌
基于大数据爬虫+Python的农业产品市场媒体舆情分析与可视化平台系统(源码+论文+PPT)
java，python,大数据全包开发，java辅导
10-09 1370
🩵✌代码战士Leaf，拥有7年开发经验，粉丝量超过11万，作为优质Java创作者，专注于Java技术、小程序开发以及毕业项目实战。✌🩵技术范围：Java、React、Django、Flask、SpringBoot、Vue、SSM、Jsp、PHP、Go、Swift、Kotlin、Flutter、Nodejs、Python、区块链、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容。
基于python+tkinter实现的自动组卷评卷考试系统python源码+课程设计+项目说明
2403_88102872的博客
10-05 1847
python语言程序设计期末课程设计：用Python语言编程实现自动组卷评卷考试系统，软件主要功能包括：从题库中随机抽取试题自动组成试卷（满分100分）；实现考生考试答题操作界面；实现自动阅卷评分功能；等等。本项目完成：考试定时、自动组卷、客观题自动判卷、自动评分和考试界面设计。
对称美学-od
最新发布
用来自己学习，复习
12-04 202
就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
九河智造云的内容中心
12-02 426
某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 988
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
12-04 179
测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
ElasticSearch索引red，关键字 Too many open files
weixin_42566359的博客
12-04 85
摘要：当Elasticsearch索引状态显示为red时，若发现"Too many open files"错误，表明主机文件句柄数不足。
国产时序数据库哪个靠谱
weixin_43836476的博客
12-04 136
在国产时序数据库领域，当前面临着诸多技术挑战。一方面，数据的高并发写入与查询处理能力不足。随着物联网、工业互联网等领域的快速发展，设备产生的数据量呈爆炸式增长，传统数据库难以应对每秒数万甚至数十万条数据的写入请求。测试显示，部分传统数据库在高并发场景下，写入性能会急剧下降，每秒写入数据量仅能维持在数千条，严重影响了数据的实时采集与存储。另一方面，数据存储成本过高。时序数据具有海量、高冗余的特点，传统数据库的存储方式会占用大量的磁盘空间，增加了企业的硬件采购与维护成本。数据表明，一些传统数据库存储相同规模的时
Hive教程
士心凡
12-04 498
记得加EXTERNAL，记得定义分隔符ROW FORMAT，最重要的是一定要加。忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY替代。ORMAT，最重要的是**一定要加**。2. **写入 (Insert):** 忘掉，使用LOAD DATA(搬文件) 或(洗数据)。3. **查询 (Select):** 永远带着。遇到要警惕，尝试用GROUP BY` 替代。
解决Flink中ApacheCommonsCLI版本冲突
weixin_51976489的博客
12-01 379
flink集群运行checkpoint报错： org.apache.commons.cl i.CommandLine.hasOption(Lorg/apache/commons/cli/ Option;)Z这个错误通常是由于 Apache Commons CLI 依赖版本冲突引起的。
RocketMQ消息可靠性实战：从发送到消费的全流程保障
喜欢炒股的码农
12-03 463
业务场景RabbitMQ问题RocketMQ优势支付系统网络抖动导致12%消息丢失SYNC_FLUSH + 自动重试 = 0%丢失订单系统消费端重试风暴Broker内置熔断 = 恢复时间20秒金融交易1000万条/天丢失12万条RocketMQ实测丢失率=0%
SpringBoot中整合RabbitMQ（测试+部署上线 最完整）
2509_94177154的博客
12-01 1053
RabbitMQ服务端是由并发式语言Erlang编写的，所以安装RabbitMQ的之前需要安装Erlang，保证所需要的环境。注意：这里没有下载的版本，下载需要与自己的版本一致，如果发现启动不了RabbitMQ，请看后面的启动RabbitMQ。由于目前是测试阶段，这里我使用之前学习的时候的版本。
CDH 6.3.2 集群外挂部署 Spark 3.5.7 连接 Paimon 1.1.1 （一）
QXXDYL的博客
12-04 253
为了解决如上出现的问题，需要在CDH 6.3.2 版本上编译支持java8，能对paimon 1.1.1 的表进行增删改查等操作。为了解决CDH 6.3.2 默认的 Hive sql on Spark 和 Spark sql （Spark版本为2.4.0）无法写入修改Paimon 1.1.1 版本的表格数据的问题。在终端执行下述语句，用于验证hive sql on spark对paimon表数据的更新操作。发现插入数据出现报错，因此hue上不能进行数据的插入，因此我在Flink SQL进行数据的插入。
挣值管理中引入ES——更准确的用时间维度监控项目执行
qiyong的专栏
12-02 1176
传统挣值管理虽然能同时监控成本和进度，但其进度指标(如进度偏差SV和进度绩效指数SPI)均以货币价值为单位，导致项目后期评估失真，且难以区分关键路径与非关键路径任务的进度影响。ES指标通过引入"计划完成速度(PAR)"这一关键参数，将已完成工作量的预算价值(EV)转换为时间单位，使进度评估更加直观和可靠。本文将深入探讨ES指标的理论基础、计算方法及其在弥补传统挣值管理局限方面的价值，为项目管理者提供更全面的绩效评估工具。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

B站计算机毕业设计大学

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值