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

以下是一份关于《Python商品推荐系统与商品比价系统》的任务书模板，可根据实际需求调整内容：

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任务书：Python商品推荐系统与商品比价系统开发

一、项目背景与目标

随着电商平台的快速发展，用户对商品推荐和比价的需求日益增长。本项目旨在通过Python开发一个集商品推荐与比价功能于一体的系统，帮助用户快速发现符合需求的商品，并提供价格对比服务，提升购物效率。

核心目标

1. 实现基于用户行为的个性化商品推荐功能。
2. 构建多平台商品比价模块，支持实时价格抓取与对比。
3. 提供可视化界面，增强用户体验。

二、任务内容与要求

1. 商品推荐系统

功能要求

• 数据收集与预处理：
  • 爬取电商平台（如淘宝、京东、亚马逊）的商品数据（名称、价格、销量、评价等）。
  • 使用Scrapy或Selenium实现自动化爬虫，存储数据至数据库（如MySQL/MongoDB）。
• 推荐算法实现：
  • 基于协同过滤（User-Based/Item-Based）或内容推荐（TF-IDF/Word2Vec）生成推荐列表。
  • 结合用户历史行为（点击、购买、收藏）构建用户画像。
• 推荐结果展示：
  • 通过Flask/Django开发Web界面，展示推荐商品列表。
  • 支持按类别、价格区间筛选推荐结果。

技术要求

• 使用Pandas/NumPy进行数据清洗与分析。
• 推荐算法需通过Surprise或TensorFlow实现。
• 接口设计需符合RESTful规范。

2. 商品比价系统

功能要求

• 多平台价格抓取：
  • 针对同一商品，抓取不同电商平台的实时价格（如天猫、拼多多、苏宁易购）。
  • 处理反爬机制（如IP代理、User-Agent轮换）。
• 价格对比与分析：
  • 生成价格趋势图（使用Matplotlib/Pyecharts）。
  • 标记最低价商品，并计算价格差异百分比。
• 比价结果展示：
  • 在Web界面中以表格或图表形式展示比价结果。
  • 支持按价格、评分排序。

技术要求

• 使用Requests/BeautifulSoup解析网页数据。
• 定时任务通过Celery或APScheduler实现价格更新。
• 数据存储需支持高并发查询（如Redis缓存）。

3. 系统集成与优化

• 整合推荐与比价模块，实现数据互通（如用户点击比价商品后，推荐系统记录行为）。
• 优化爬虫效率，避免IP封禁（如使用Scrapy-Redis分布式爬取）。
• 实现系统日志记录与异常处理（如Logging模块）。

三、开发计划与里程碑

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1周	确定功能需求，设计数据库结构，选择技术栈。
数据采集	第2-3周	完成爬虫开发，采集商品数据并存储至数据库。
算法实现	第4-5周	实现推荐算法与比价逻辑，完成单元测试。
界面开发	第6周	开发Web界面，集成推荐与比价功能。
系统测试	第7周	进行压力测试、兼容性测试，修复Bug。
部署上线	第8周	部署至服务器（如阿里云/AWS），编写用户手册。

四、交付成果

1. 源代码：完整的Python项目代码（含爬虫、算法、Web服务）。
2. 文档：
   • 技术文档（系统架构、API说明、数据库设计）。
   • 用户手册（操作指南、功能演示）。
3. 演示视频：展示系统核心功能（推荐、比价、界面交互）。

五、验收标准

1. 功能完整性：系统需实现所有核心功能，无重大Bug。
2. 性能要求：
   • 推荐响应时间≤2秒，比价数据更新频率≥每小时1次。
   • 支持至少1000个商品同时比价。
3. 用户体验：界面简洁，操作流畅，兼容主流浏览器（Chrome/Firefox）。

六、资源与支持

• 开发工具：Python 3.8+、PyCharm、Postman、Git。
• 依赖库：Scrapy、Pandas、Flask、Matplotlib、Redis。
• 数据源：公开电商API（如京东开放平台）或模拟数据集。

项目负责人：__________
开发团队：__________
日期：__________

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备注：可根据实际需求调整技术栈或功能优先级，例如引入机器学习模型（如深度学习推荐）或扩展移动端支持（如使用Kivy开发APP）。

运行截图

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