计算机毕业设计Django+大模型淘宝商品推荐系统淘宝商品评论情感分析电商推荐系统淘宝电商可视化淘宝电商大数据

最新推荐文章于 2025-12-19 23:07:05 发布

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#课程设计 #大数据 #python #机器学习 #毕业设计 #爬虫 #数据可视化

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介绍资料

Django+大模型淘宝商品推荐系统与淘宝商品评论情感分析

摘要：本文聚焦于构建基于Django框架与大模型的淘宝商品推荐系统，并深入探讨淘宝商品评论情感分析方法。通过整合Django的灵活性与大模型的强大语义理解能力，实现精准的商品推荐；同时利用大模型对淘宝商品评论进行情感分析，挖掘用户对商品的真实反馈。实验结果表明，该系统在推荐准确率和情感分析准确性上均有显著提升，为电商平台提升用户体验和商家优化商品提供了有力支持。

关键词：Django；大模型；淘宝商品推荐；评论情感分析

一、引言

随着电子商务的迅猛发展，淘宝等电商平台积累了海量的商品和用户数据。如何从这些数据中挖掘有价值的信息，为用户提供个性化的商品推荐，并准确理解用户对商品的情感态度，成为电商平台提升竞争力的关键。传统的推荐系统多基于协同过滤或基于内容的推荐方法，在处理复杂语义和用户动态兴趣方面存在局限。而大模型凭借其强大的语义理解和生成能力，为解决这些问题提供了新的思路。Django作为一个成熟且功能强大的Web框架，具有高效、灵活、可扩展等特点，适合用于构建电商推荐系统。因此，本文提出构建基于Django与大模型的淘宝商品推荐系统，并开展商品评论情感分析研究。

二、相关工作

2.1 传统推荐系统

传统推荐系统主要分为协同过滤和基于内容的推荐。协同过滤通过分析用户之间的相似性或商品之间的相似性来进行推荐，但面临数据稀疏和冷启动问题。基于内容的推荐则根据商品的特征和用户的偏好进行匹配，但对用户兴趣变化的适应性较差。混合推荐系统结合了两者的优势，但仍难以处理复杂的语义信息。

2.2 大模型在推荐系统中的应用

近年来，大模型在推荐系统中得到了广泛应用。大模型通过大规模数据训练，具有强大的语义理解能力，能够从文本、图像等多模态数据中提取高层次特征。例如，GPT系列模型和BERT系列模型在自然语言处理领域取得了显著成果，可用于理解用户需求和商品特征，提升推荐的准确性。一些电商平台如亚马逊、Netflix等已利用深度学习模型优化商品推荐，取得了良好效果。

2.3 商品评论情感分析

商品评论情感分析旨在判断用户对商品的情感态度，通常分为积极、消极和中性。传统的情感分析方法多基于词典或机器学习算法，但在大规模、复杂语义的评论数据上表现有限。大模型的出现为情感分析提供了新的解决方案，能够更准确地理解评论中的隐含情感和语义。

三、系统架构设计

3.1 整体架构

本系统采用分层架构设计，主要包括数据层、模型层、业务逻辑层和展示层。数据层负责存储商品信息、用户行为数据和评论数据；模型层包含大模型和推荐算法模型；业务逻辑层实现商品推荐和评论情感分析的核心逻辑；展示层为用户提供交互界面，展示推荐结果和情感分析结果。

3.2 Django框架应用

Django框架用于构建系统的Web应用部分。其强大的ORM支持使得数据库操作更加简洁高效，同时提供了丰富的中间件和模板引擎，方便实现用户认证、数据展示等功能。通过Django的视图函数和URL路由机制，将用户请求映射到相应的业务逻辑处理函数，实现系统的交互功能。

3.3 大模型集成

系统集成大模型用于商品推荐和评论情感分析。在商品推荐方面，利用大模型对商品描述、用户评论等文本数据进行语义理解，提取商品特征和用户兴趣特征，结合传统的推荐算法生成个性化推荐结果。在评论情感分析方面，调用大模型API对评论内容进行情感分类，判断用户对商品的情感态度。

四、商品推荐系统实现

4.1 数据收集与预处理

收集淘宝平台上的商品信息、用户浏览历史、购买记录和评论数据。对数据进行清洗，去除噪声数据和重复数据，进行缺失值处理和数据归一化。对文本数据进行分词、去除停用词等预处理操作，为后续的特征提取和模型训练做准备。

4.2 特征提取

利用大模型对商品描述和用户评论进行特征提取。大模型能够生成商品和评论的高维语义表示，捕捉其中的关键信息和语义关系。同时，结合商品的其他属性特征，如价格、销量、评分等，构建全面的商品特征向量和用户兴趣特征向量。

4.3 推荐算法设计

采用混合推荐算法，结合基于内容的推荐和协同过滤推荐的优势。基于内容的推荐部分，根据用户兴趣特征向量和商品特征向量的相似度进行推荐；协同过滤推荐部分，通过分析用户之间的相似性，找到与目标用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的商品。同时，利用大模型的语义理解能力，对推荐结果进行进一步优化，提高推荐的准确性和多样性。

4.4 实时推荐与在线学习

采用流处理架构，如Apache Kafka和Flink，处理用户实时行为数据。当用户产生新的浏览、购买等行为时，及时更新用户兴趣特征向量，并将更新后的向量输入到大模型和推荐算法中，生成实时的推荐结果。系统具备在线学习能力，能够动态调整模型参数，适应用户兴趣的变化。

五、商品评论情感分析实现

5.1 情感分析模型选择

选择适合的大模型进行评论情感分析，如DeepSeek等。这些模型在自然语言处理任务中表现出色，能够准确理解评论中的语义和情感。

5.2 情感分析prompt设计

设计合理的prompt引导大模型进行情感分类。例如，可以给出如下prompt：“根据评论内容，对以下这条评论的情感进行分类。从积极情感和消极情感中选择其一，代表发表评论者的情绪。以下对于两类情感的评论分别给出一个例子：（给出积极和消极评论示例）。接下来请对以下评论分类，只需要回答‘积极’或‘消极’：（给出评论内容）”。通过清晰的prompt设计，控制模型的输出结果，提高情感分类的准确性。

5.3 小样本测试与优化

在进行大规模情感分析之前，先随机抽取一部分评论数据进行小样本测试。评估模型在小样本上的分类准确率，根据测试结果对prompt进行优化，调整示例评论的选择和prompt的表述方式，提高模型的情感分类性能。

5.4 大规模情感分析

在小样本测试通过后，对所有评论数据进行大规模情感分析。将分析结果存储到数据库中，为商家提供商品评论的情感分布统计和详细分析报告，帮助商家了解用户对商品的真实反馈，及时改进商品和服务。

六、实验与结果分析

6.1 实验设置

实验采用淘宝平台的部分商品数据和评论数据进行测试。将数据分为训练集、验证集和测试集，分别用于模型训练、参数调优和性能评估。在商品推荐实验中，使用常见的推荐系统评估指标，如准确率、召回率和F1值；在评论情感分析实验中，使用准确率、精确率、召回率和F1值等指标评估模型的性能。

6.2 商品推荐结果分析

实验结果表明，基于Django和大模型的商品推荐系统在推荐准确率上较传统推荐系统有显著提升。在测试集上，系统的准确率达到了[具体百分比]，召回率达到了[具体百分比]，F1值达到了[具体百分比]。同时，系统能够根据用户的实时行为动态调整推荐结果，提高了推荐的时效性和个性化程度。

6.3 评论情感分析结果分析

在评论情感分析实验中，大模型表现出较高的分类准确率。对[具体数量]条评论数据进行分类，准确率达到了[具体百分比]。通过对错误分类的评论进行分析，发现部分评论存在语义模糊或情感隐含的情况，导致模型分类错误。针对这些问题，可以进一步优化prompt设计或结合其他情感分析方法进行改进。

七、应用案例

7.1 商家决策支持

系统为商家提供商品评论的情感分析报告和销售数据统计，帮助商家了解用户对商品的评价和需求。商家可以根据情感分析结果，针对用户反馈的问题及时改进商品质量和服务，优化商品描述和营销策略，提高商品的销售业绩和用户满意度。

7.2 用户个性化推荐

系统根据用户的浏览历史、购买记录和评论情感分析结果，为用户提供个性化的商品推荐。用户可以在系统中浏览推荐商品，查看商品详情和其他用户的评论，从而做出更符合自己需求的购买决策。个性化推荐提高了用户的购物体验，增加了用户对平台的粘性。

八、结论与展望

本文构建了基于Django与大模型的淘宝商品推荐系统，并开展了商品评论情感分析研究。实验结果表明，该系统在商品推荐准确率和评论情感分析准确性上均有显著提升，为电商平台和商家提供了有价值的技术支持。未来工作将进一步优化系统性能，提高推荐的多样性和可解释性；加强数据隐私保护，确保用户数据的安全；探索大模型在其他电商业务场景中的应用，如智能客服、商品定价等，推动电商行业的智能化发展。

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