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 08:07:38 发布 · 347 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 #推荐算法

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+大模型淘宝商品推荐系统与评论情感分析》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与大模型的淘宝商品推荐系统及评论情感分析
专业/方向：计算机科学与技术/数据挖掘与智能系统
学生姓名：XXX
指导教师：XXX

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着电子商务的快速发展，淘宝等平台积累了海量商品数据与用户行为信息。商品推荐系统与评论情感分析是提升用户体验、促进消费决策的核心技术：

推荐系统：通过分析用户历史行为（浏览、购买、收藏）和商品特征，实现个性化推荐，提高转化率。
情感分析：从用户评论中提取情感倾向（积极/消极/中性），辅助商家优化商品质量与服务，同时为用户提供决策参考。

传统推荐系统多基于协同过滤或浅层机器学习模型，存在冷启动、数据稀疏等问题；情感分析依赖人工规则或传统NLP模型，难以处理评论中的复杂语义（如反讽、隐含情感）。近年来，大模型（如BERT、RoBERTa、GPT）通过预训练与微调，在文本理解与生成任务中表现卓越，但尚未充分应用于电商场景的实时推荐与情感分析。

1.2 研究意义

本课题旨在结合Django框架的快速开发能力与大模型的强语义理解能力，构建一套淘宝商品智能推荐与评论情感分析系统，实现以下目标：

推荐精准性：利用大模型提取商品与用户行为的深层特征，缓解冷启动问题；
情感分析细粒度：识别评论中的多维度情感（如质量、物流、服务）及隐含情感；
系统实用性：通过Django实现前后端分离，支持实时推荐与可视化情感分析结果展示。

研究成果可应用于电商平台优化、消费者行为研究等领域，为智能电商提供技术支撑。

二、国内外研究现状

2.1 商品推荐系统研究

传统方法：基于用户的协同过滤（User-CF）、基于物品的协同过滤（Item-CF），依赖用户-商品交互矩阵，存在稀疏性问题。
深度学习方法：YouTube DNN、DeepFM等模型融合用户画像与商品特征，提升推荐精度；图神经网络（GNN）用于挖掘用户-商品关系图中的潜在关联。
大模型应用：BERT4Rec利用BERT的上下文建模能力生成推荐序列；P5模型通过Prompt学习统一多任务推荐（如点击率预测、序列推荐）。
挑战：大模型参数量大，实时推理效率低；缺乏对用户实时行为的动态适配。

2.2 评论情感分析研究

传统方法：基于情感词典（如BosonNLP、SenticNet）或机器学习（SVM、随机森林），依赖人工特征工程，泛化能力弱。
深度学习方法：LSTM、Transformer模型通过端到端学习捕捉文本语义；Aspect-based情感分析（ABSA）识别评论中特定维度的情感（如“电池续航差”）。
大模型应用：BERT、RoBERTa通过微调实现高精度情感分类；GPT系列生成评论摘要或情感解释。
挑战：评论中存在口语化表达、反讽等复杂语义，现有模型仍需大量标注数据。

2.3 Django在电商系统中的应用

Django因其“开箱即用”的特性被广泛用于电商系统开发，支持快速构建用户管理、商品展示、订单处理等模块。现有研究（如基于Django的图书推荐系统）多集成传统推荐算法，尚未结合大模型实现端到端智能推荐与情感分析。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

基于大模型的商品推荐模块
- 数据预处理：爬取淘宝商品数据（标题、描述、价格、销量）与用户行为数据（浏览、购买、收藏），构建用户-商品交互图。
- 模型设计：
  - 融合BERT与GraphSAGE：BERT提取商品文本特征，GraphSAGE聚合用户-商品邻域信息，生成用户与商品嵌入向量；
  - 结合实时行为：通过轻量化模型（如DistilBERT）捕捉用户实时兴趣，动态调整推荐列表。
- 推荐策略：混合推荐（基于内容的推荐+协同过滤+热门推荐），平衡个性化与多样性。
基于大模型的评论情感分析模块
- 多维度情感分析：采用ABSA模型识别评论中针对质量、价格、物流等维度的情感；
- 隐含情感检测：通过Prompt学习或对比学习识别反讽、隐含负面情感（如“除了贵没缺点”）；
- 情感可视化：生成情感分布雷达图与关键词云，辅助商家定位问题。
Django系统开发
- 前端：基于Vue.js或Bootstrap实现用户界面，支持商品搜索、推荐列表展示、评论情感可视化；
- 后端：Django REST Framework构建API，管理用户认证、数据存储（MySQL/MongoDB）与模型推理；
- 部署：Docker容器化部署，支持高并发访问。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[淘宝商品数据集] --> B[数据清洗与标注]
3    B --> C[用户-商品交互图构建]
4    C --> D[BERT+GraphSAGE推荐模型训练]
5    B --> E[评论ABSA情感分析模型训练]
6    D --> F[Django后端API开发]
7    E --> F
8    F --> G[Vue前端界面开发]
9    G --> H[系统测试与优化]

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

大模型与图神经网络融合：首次将BERT的文本理解能力与GraphSAGE的图结构学习能力结合，提升推荐冷启动性能；
细粒度情感分析：实现评论中多维度情感与隐含情感的联合识别，突破传统情感分析的单一标签限制；
实时动态推荐：通过轻量化模型捕捉用户实时行为，实现推荐结果的秒级更新。

4.2 预期成果

完成基于BERT+GraphSAGE的推荐模型与ABSA情感分析模型开发，在淘宝数据集上达到SOTA精度（推荐准确率≥85%，情感分析F1值≥90%）；
开发一套可扩展的电商智能系统，支持商品推荐、评论情感分析、商家反馈闭环；
发表学术论文1篇，申请软件著作权1项。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理推荐系统、情感分析、Django开发相关研究，确定技术路线。
数据准备	第3月	爬取淘宝商品与评论数据，构建用户-商品交互图，标注情感分析数据集。
模型开发	第4-6月	实现BERT+GraphSAGE推荐模型与ABSA情感分析模型，优化超参数。
系统开发	第7-8月	完成Django后端API与Vue前端开发，集成模型推理与可视化功能。
测试与优化	第9月	在真实场景中测试系统性能，根据用户反馈迭代优化。
论文撰写	第10月	整理研究成果，撰写毕业论文并准备答辩。

六、参考文献

（示例，需根据实际引用补充）
[1] Wang X, He X, Wang M, et al. Neural Graph Collaborative Filtering[C]. SIGIR, 2019.
[2] Devlin J, Chang M W, Lee K, et al. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding[C]. NAACL, 2019.
[3] 李某某等. 基于BERT的电商评论情感分析研究[J]. 计算机应用, 2021.
[4] Django官方文档. https://docs.djangoproject.com/

备注：

若数据获取受限，可使用公开数据集（如Amazon Review Data）替代淘宝数据；
可考虑引入强化学习优化推荐策略（如基于用户反馈的动态调整）；
系统部署可结合云服务（如阿里云ECS）实现弹性扩展。

希望以上内容对您有所帮助！

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