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)

最新推荐文章于 2025-12-02 11:43:11 发布

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#课程设计 #大数据 #深度学习 #python #毕业设计 #推荐算法

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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》的技术说明文档，涵盖系统架构、核心算法与实现逻辑：

Python商品推荐系统与商品比价系统技术说明

一、系统概述

本系统基于Python构建，整合商品推荐与比价功能，通过数据挖掘和机器学习技术实现个性化推荐，同时结合网络爬虫与价格监控实现实时比价。系统分为两大模块：

推荐模块：基于用户行为、商品特征和协同过滤算法生成推荐列表。
比价模块：通过爬取多平台商品数据，进行价格对比与趋势分析。

二、推荐系统设计

1. 数据准备

数据来源：用户历史行为数据（点击、购买、评分）、商品属性数据（类别、价格、品牌）、上下文数据（时间、地理位置）。
数据预处理：
- 数据清洗：处理缺失值、异常值（如价格为负）。
- 特征工程：对类别型特征（如品牌）进行One-Hot编码，数值型特征（如价格）归一化。
- 用户画像构建：基于行为数据生成用户兴趣标签（如“电子产品爱好者”）。

2. 推荐算法实现

（1）基于内容的推荐（Content-Based Filtering）

原理：根据用户历史偏好商品的特征，推荐相似商品。
实现步骤：
1. 计算商品特征向量（TF-IDF或Word2Vec处理商品描述）。
2. 计算用户兴趣向量（用户历史商品特征的加权平均）。
3. 使用余弦相似度匹配商品与用户兴趣。
python
```
1from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
2user_profile = np.mean([item_vec[i] for i in user_history], axis=0)
3similarities = cosine_similarity(user_profile.reshape(1, -1), all_item_vectors)
```

（2）协同过滤推荐（Collaborative Filtering）

用户协同过滤（User-CF）：
- 计算用户相似度矩阵（皮尔逊相关系数）。
- 根据相似用户的行为推荐商品。

物品协同过滤（Item-CF）：

计算商品相似度矩阵（基于共现次数）。
推荐与用户历史商品相似的商品。

python

1# Item-CF示例
2from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
3item_sim = cosine_similarity(item_user_matrix.T)  # 转置后计算商品相似度

（3）混合推荐模型

结合内容推荐与协同过滤的加权结果，提升推荐多样性。
使用逻辑回归或深度学习模型（如Wide & Deep）融合多源特征。

3. 实时推荐优化

增量学习：使用surprise库或TensorFlow Recommenders实现模型在线更新。
缓存机制：Redis缓存热门推荐结果，减少计算延迟。

三、商品比价系统设计

1. 数据采集

爬虫框架：使用Scrapy或Selenium抓取电商平台（京东、淘宝、亚马逊）的商品信息。
反爬策略：
- 动态IP代理池（如scrapy-proxies）。
- 请求头随机化（User-Agent、Referer）。
- 延迟控制（time.sleep(random.uniform(1,3))）。

2. 数据处理与存储

数据清洗：
- 统一价格单位（如将“¥199”转换为数值199）。
- 去除重复商品（基于标题+价格+店铺的哈希去重）。
存储方案：
- 结构化数据：MySQL存储商品元数据（ID、名称、价格、链接）。
- 非结构化数据：MongoDB存储商品详情页HTML（用于后续分析）。

3. 比价逻辑

价格对比：
- 实时抓取目标商品在各平台的价格，生成价格对比表格。
- 标记最低价商品并高亮显示。
价格趋势分析：
- 使用Pandas计算价格线（MA）和波动率。
- 可视化：Matplotlib绘制价格历史曲线。
python
```
1import pandas as pd
2import matplotlib.pyplot as plt
3df['price'].plot(title='Price Trend', figsize=(10, 5))
4plt.show()
```

4. 异常检测

价格突变预警：

基于Z-Score算法检测价格异常波动（如突降50%）。

python

1from scipy import stats
2z_scores = stats.zscore(df['price'])
3anomalies = df[np.abs(z_scores) > 3]  # 阈值设为3

四、系统集成与部署

1. 技术栈

后端：Flask/Django提供RESTful API。
前端：ECharts可视化推荐结果与比价图表。
部署：Docker容器化，Nginx负载均衡，AWS/阿里云托管。

2. 性能优化

异步任务：Celery处理爬虫任务与推荐计算。
数据库索引：为商品ID、价格字段添加索引加速查询。
CDN加速：静态资源（如图片）通过CDN分发。

五、示例代码片段

比价爬虫（Scrapy）

python

1import scrapy
2class PriceSpider(scrapy.Spider):
3    name = 'price_spider'
4    start_urls = ['https://www.example.com/product/123']
5    
6    def parse(self, response):
7        price = response.css('.price::text').get().replace('¥', '')
8        yield {
9            'product_id': '123',
10            'platform': 'Example',
11            'price': float(price),
12            'url': response.url
13        }