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

原创于 2025-12-19 08:07:31 发布 · 624 阅读

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

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介绍资料

任务书：Django+大模型淘宝商品推荐系统与评论情感分析

一、项目背景与目标

随着电子商务的蓬勃发展，淘宝等电商平台积累了海量的商品数据和用户评论。如何从这些数据中挖掘有价值的信息，为用户提供个性化商品推荐，并准确分析用户对商品的情感倾向，成为提升用户体验、增强平台竞争力的关键。本项目旨在结合Django框架的快速开发能力与大型预训练模型（如BERT、RoBERTa等）的自然语言处理优势，构建一个淘宝商品推荐系统与评论情感分析平台，实现商品智能推荐、评论情感分类及可视化展示，为商家和消费者提供决策支持。

二、项目内容

数据收集与处理：
- 商品数据：从淘宝API或网页爬取商品信息，包括商品ID、名称、价格、销量、图片URL等。
- 评论数据：收集用户对商品的评论，包括评论内容、评分、时间戳等。
- 数据清洗：去除重复、无效数据，处理缺失值，进行文本分词、去停用词等预处理操作。
大模型情感分析模块：
- 模型选择：选用BERT、RoBERTa等预训练语言模型，利用其强大的文本理解能力进行评论情感分析。
- 微调训练：在淘宝评论数据集上对模型进行微调，训练出能够准确识别评论情感（正面、负面、中性）的分类器。
- 情感分析API：将训练好的模型封装为RESTful API，供前端调用。
商品推荐系统开发：
- 推荐算法选择：结合基于内容的推荐、协同过滤推荐及深度学习推荐算法（如Neural Collaborative Filtering），设计混合推荐策略。
- 用户画像构建：根据用户历史行为（浏览、购买、评论）构建用户兴趣画像。
- 推荐引擎实现：利用Django框架搭建推荐引擎，根据用户画像和商品特征生成个性化推荐列表。
系统集成与可视化：
- Django后端开发：设计数据库模型，实现商品管理、用户管理、评论管理、推荐管理等模块。
- 前端开发：采用HTML/CSS/JavaScript及前端框架（如Vue.js、React）构建用户界面，展示商品列表、评论情感分析结果及推荐商品。
- 可视化展示：利用图表库（如ECharts、Chart.js）展示商品销量趋势、评论情感分布等统计信息。
系统测试与优化：
- 功能测试：确保各模块功能正常，包括数据展示、情感分析、商品推荐等。
- 性能测试：评估系统响应时间、吞吐量等性能指标，优化数据库查询、API调用等关键路径。
- 用户反馈收集：通过用户调研收集反馈，持续优化系统功能和用户体验。

三、预期成果

淘宝商品推荐系统：能够根据用户兴趣和行为，提供个性化商品推荐，提高用户购买转化率。
评论情感分析平台：准确识别淘宝商品评论的情感倾向，为商家提供用户反馈分析，辅助产品改进。
一体化Web应用：提供直观、易用的用户界面，支持商品浏览、评论查看、情感分析结果展示及商品推荐。
技术文档与报告：编写详细的项目开发文档、用户手册及技术报告，包括系统架构、算法原理、使用说明等。

四、项目计划

第一阶段（1个月）：需求分析与设计，包括数据收集方案、系统架构设计、数据库设计。
第二阶段（2-3个月）：数据收集与处理，大模型情感分析模块开发，推荐算法研究与实现。
第三阶段（2个月）：Django后端开发，前端开发，系统集成与初步测试。
第四阶段（1-2个月）：系统优化与性能调优，用户反馈收集与迭代，项目验收与文档编写。

五、资源需求

硬件资源：服务器（用于模型训练和部署）、开发工作站。
软件资源：Django框架、预训练语言模型库（如Hugging Face Transformers）、数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL）、前端开发工具。
人力资源：项目负责人1名，后端开发工程师2名，前端开发工程师1名，数据科学家/NLP工程师1名，测试工程师1名。

六、风险评估与应对措施

数据获取风险：确保数据来源合法合规，准备备选数据源方案。
模型性能风险：持续监控模型训练过程，准备多个模型备选，进行A/B测试。
技术实现风险：定期技术评审，确保技术路线可行性；建立快速迭代和回滚机制。
项目延期风险：制定详细的项目计划，设置关键里程碑；加强团队沟通与协作，及时调整资源分配。

本任务书旨在明确项目目标、内容、计划及资源需求，为项目的顺利实施提供指导。项目团队将严格按照任务书要求，确保项目按时、高质量完成。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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