计算机毕业设计Python商品推荐系统 商品比价系统 商品可视化 电商大数据 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

以下是一篇关于《Python商品推荐系统与商品比价系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

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开题报告

题目：基于Python的商品推荐系统与商品比价系统的设计与实现

一、研究背景与意义

1. 研究背景
   随着电子商务的快速发展，商品种类和数量呈爆炸式增长，用户在海量商品中快速找到符合需求的商品成为挑战。商品推荐系统通过分析用户行为数据（如浏览、购买、评分等），为用户提供个性化推荐，提升购物体验；商品比价系统则通过抓取不同平台的价格信息，帮助用户以最低成本购买商品。两者结合可显著提高用户决策效率，增强平台竞争力。

2. 研究意义

   • 理论意义：结合推荐算法与数据爬取技术，探索多源数据融合在电商场景中的应用。
   • 实践意义：为用户提供一站式购物决策支持，为商家优化定价策略提供参考。

二、国内外研究现状

1. 商品推荐系统研究现状
   • 传统算法：基于内容的推荐（CB）、协同过滤（CF）、矩阵分解（MF）等。
   • 深度学习应用：利用神经网络（如DNN、RNN、Transformer）挖掘用户行为序列特征。
   • 混合推荐：结合多种算法（如CF+CB）提升推荐精度。
2. 商品比价系统研究现状
   • 数据采集技术：基于爬虫框架（如Scrapy、BeautifulSoup）抓取电商平台价格数据。
   • 比价策略：动态比价（实时更新价格）、历史价格分析（如价格趋势预测）。
   • 应用案例：国内外比价平台（如“慢慢买”“PriceSpy”）已实现跨平台比价功能。
3. 现有问题
   • 推荐系统存在冷启动问题（新用户/新商品缺乏数据）。
   • 比价系统需应对反爬机制（如IP封禁、验证码）。
   • 两者结合的研究较少，缺乏系统性解决方案。

三、研究目标与内容

1. 研究目标
   设计并实现一个基于Python的商品推荐与比价系统，具备以下功能：
   • 个性化商品推荐（基于用户行为与商品特征）。
   • 多平台商品价格抓取与实时比价。
   • 用户交互界面与可视化分析。
2. 研究内容
   • 推荐模块：
     • 数据预处理：用户行为数据清洗、商品特征提取。
     • 算法实现：基于用户的协同过滤（User-CF）、基于物品的协同过滤（Item-CF）、混合推荐算法。
     • 评估指标：准确率、召回率、F1值等。
   • 比价模块：
     • 爬虫设计：使用Scrapy框架抓取主流电商平台（如淘宝、京东、拼多多）的商品价格。
     • 数据存储：将价格数据存入数据库（如MySQL或MongoDB）。
     • 比价逻辑：动态更新价格并生成比价报告。
   • 系统集成：
     • 前端：使用Flask/Django构建Web界面。
     • 后端：Python实现核心算法与数据处理。

四、研究方法与技术路线

1. 研究方法
   • 文献调研法：分析推荐系统与比价系统的相关论文与技术文档。
   • 实验法：通过AB测试对比不同推荐算法的效果。
   • 系统开发法：采用敏捷开发模式分阶段实现系统功能。
2. 技术路线
   • 开发环境：Python 3.8+、PyCharm、Jupyter Notebook。
   • 关键技术：
     • 推荐算法：Surprise库（协同过滤）、TensorFlow/PyTorch（深度学习）。
     • 数据爬取：Scrapy框架、Selenium（动态页面渲染）。
     • 数据存储：SQLite（轻量级）或MySQL（大规模数据）。
     • 可视化：Matplotlib、ECharts（价格趋势图）。

五、预期成果与创新点

1. 预期成果
   • 完成一个可运行的商品推荐与比价系统原型。
   • 发表1篇核心期刊或会议论文，申请1项软件著作权。
2. 创新点
   • 功能融合：将推荐与比价功能集成，提供一站式服务。
   • 动态优化：通过用户反馈实时调整推荐策略与比价频率。
   • 反爬策略：设计IP代理池与User-Agent轮换机制应对反爬。

六、进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2周	收集资料，确定技术方案
系统设计	第3-4周	完成数据库与模块架构设计
核心开发	第5-8周	实现推荐算法与爬虫功能
系统测试	第9-10周	优化性能，修复Bug
论文撰写	第11-12周	总结成果，撰写论文

七、参考文献

[1] 李明. 基于深度学习的电商推荐系统研究[J]. 计算机科学, 2021.
[2] 王伟. 网络爬虫技术在商品比价系统中的应用[D]. 北京邮电大学, 2020.
[3] Koren Y, Bell R, Volinsky C. Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems[J]. IEEE, 2009.
[4] Scrapy官方文档. https://docs.scrapy.org/

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备注：可根据实际研究方向调整技术细节（如是否引入深度学习模型或分布式爬虫）。建议结合具体数据集（如MovieLens或淘宝商品数据）进行实验验证。

运行截图

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