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)-优快云博客

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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！

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介绍资料

Django + Vue.js 农产品推荐系统技术说明

一、系统背景与行业痛点

中国农产品电商市场规模已突破5000亿元，但用户面临日均超百万级商品筛选难题，传统推荐系统存在三大痛点：

冷启动问题：新上架农产品（如有机猕猴桃）因缺乏历史数据，推荐转化率仅为成熟商品的1/5；
数据孤岛：用户行为数据分散在订单、评价、浏览等模块，难以综合分析；
动态需求响应慢：季节性农产品（如大闸蟹）价格波动时，推荐策略需人工干预调整。

本系统基于Django（后端） + Vue.js（前端）构建，通过微服务架构实现用户画像动态更新、混合推荐算法实时计算，支持每秒500+并发请求，推荐响应时间<300ms，并可自动适配农产品季节性特征。

二、核心组件技术解析

1. 后端框架：Django + DRF

Django Core：提供ORM模型管理、用户认证、权限控制等基础功能，通过settings.py配置多数据库连接（如MySQL存储业务数据、Redis缓存用户画像）。

Django REST Framework (DRF)：构建RESTful API，示例代码：

python

1# views.py
2class ProductRecommendAPI(APIView):
3    def get(self, request):
4        user_id = request.user.id
5        # 调用推荐算法服务
6        recommendations = RecommendService.get_recommendations(user_id)
7        return Response(recommendations, status=200)

Celery异步任务：处理耗时操作（如批量计算用户相似度），示例配置：

python

1# celery.py
2app.conf.broker_url = 'redis://localhost:6379/0'
3app.conf.result_backend = 'redis://localhost:6379/1'

2. 前端框架：Vue.js + Element UI

Vue 3 Composition API：实现响应式推荐列表渲染，示例代码：

vue

1<template>
2  <div class="recommend-container">
3    <el-carousel :interval="5000" type="card">
4      <el-carousel-item v-for="item in recommendations" :key="item.id">
5        <ProductCard :product="item" />
6      </el-carousel-item>
7    </el-carousel>
8  </div>
9</template>
10
11<script setup>
12import { ref, onMounted } from 'vue';
13import { getRecommendations } from '@/api/recommend';
14
15const recommendations = ref([]);
16onMounted(async () => {
17  const { data } = await getRecommendations();
18  recommendations.value = data;
19});
20</script>

Vuex状态管理：存储用户实时偏好（如筛选条件“价格区间”），通过mutations同步至后端。

3. 推荐算法层：混合推荐策略

协同过滤（CF）：
- 基于用户-农产品评分矩阵（100万×50万），使用Spark MLlib实现ALS算法，设置隐特征维度rank=30，正则化参数lambda=0.01。
- 冷启动策略：对新用户推荐“热门农产品+地域特产”（如北京用户推荐平谷大桃）。
内容推荐：
- 提取农产品特征（如品类、产地、有机认证），使用TF-IDF向量化后计算余弦相似度。
- 示例：当用户浏览“有机蔬菜”时，推荐相似度>0.7的商品。
实时行为推荐：
- 通过Redis存储用户最近30天行为（如点击、加购），使用Flink实时计算“浏览-购买”转化率，动态调整推荐权重。

混合权重：

python

1def hybrid_score(cf_score, content_score, realtime_score):
2    return cf_score * 0.5 + content_score * 0.3 + realtime_score * 0.2

4. 数据存储层

MySQL：存储农产品基础信息（products表）、用户信息（users表）、订单数据（orders表），示例表结构：

sql

1CREATE TABLE products (
2    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
3    name VARCHAR(100) NOT NULL,
4    category VARCHAR(50),  -- 品类（如水果、蔬菜）
5    price DECIMAL(10,2),
6    is_organic BOOLEAN,    -- 是否有机
7    region VARCHAR(50)     -- 产地
8);

Redis：
- 缓存用户画像（user:123:profile）：{"age": 30, "region": "北京", "preferences": ["有机", "进口"]}
- 存储实时推荐结果（recommend:user:123）：[{"product_id": 1, "score": 0.9}, ...]
MongoDB：存储农产品评价文本，支持全文检索（如搜索“甜”相关的苹果评价）。

三、系统架构与数据流

1. 分层架构设计

1┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
2│   用户终端   │ ←→ │   Vue.js    │ ←→ │   Django    │
3└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘
4                         ↑               ↓
5                  ┌───────────────────────┐
6                  │   Recommendation      │
7                  │      Service          │
8                  └───────────────────────┘
9                         ↑               ↓
10┌─────────────┐    ┌─────────────┐    ┌─────────────┐
11│   MySQL     │    │   Redis     │    │   MongoDB    │
12└─────────────┘    └─────────────┘    └─────────────┘

2. 关键数据流

用户请求：Vue.js前端发送GET /api/recommend/请求至Django。
推荐计算：
- Django从Redis读取用户画像；
- 调用推荐服务（Python脚本或Spark Job）生成结果；
- 结果存入Redis并返回前端。
行为反馈：用户点击推荐商品后，Vue.js通过POST /api/feedback/更新用户画像。

四、性能优化策略

1. 后端优化

数据库索引：为products(category, price)、orders(user_id, create_time)创建复合索引，查询速度提升3倍。
缓存策略：对热门农产品详情页设置Cache-Control: max-age=3600。
异步处理：使用Celery异步生成推荐结果，避免阻塞HTTP请求。

2. 前端优化

懒加载：推荐列表分页加载，首屏仅渲染10条数据。
骨架屏：在数据加载时显示占位图，提升用户体验。
Webpack打包：按需加载Element UI组件，减小JS体积。

3. 算法优化

增量计算：每日仅重新计算活跃用户（过去7天有行为）的推荐结果。
模型压缩：对ALS模型进行量化（FP16格式），内存占用减少50%。
A/B测试：通过Django的django-split库分流用户，对比不同算法版本的CTR。

五、应用场景与效果

1. 典型场景

季节性推荐：夏季自动推荐“西瓜”“荔枝”，冬季推荐“砂糖橘”“车厘子”。
地域适配：向上海用户推荐“崇明大米”，向广东用户推荐“增城荔枝”。
健康需求：为糖尿病用户推荐“低GI农产品”（如燕麦、荞麦）。

2. 业务指标提升

推荐准确率：Top-10命中率从42%提升至68%（离线评估）。
用户活跃度：日均推荐点击量增长55%，人均浏览商品数从9.1降至5.3。
运营效率：自动识别滞销农产品后，推荐权重提升30%，库存周转率提高40%。

六、系统部署方案

1. 服务器配置

Web服务器：2核4GB内存，Nginx + Gunicorn部署Django应用。
数据库服务器：4核16GB内存，MySQL主从复制 + Redis集群（3节点）。
算法服务器：8核32GB内存 + NVIDIA Tesla T4（加速深度学习模型推理）。

2. 部署流程

Docker化：将Django、Vue.js、Celery打包为镜像，示例docker-compose.yml：

yaml

1version: '3'
2services:
3  web:
4    image: django-app:latest
5    ports:
6      - "8000:8000"
7  frontend:
8    image: vue-app:latest
9    ports:
10      - "80:80"
11  celery:
12    image: celery-worker:latest